AI 人工智慧已成為各領域未來發展不可或缺的元素，但許多人對於 AI 產業的工作與需求還是充滿疑問。因此，本文將會為大家介紹 AI 產業中的不同職缺，並提供相關求職資訊，希望能幫助大家更了解這個充滿無限可能性的領域。本文大綱一、AI 是什麼？我的工作會被人工智能取代嗎？二、AI 工作有哪些？薪水大公開！三、想應徵 AI 產業的工作嗎？先掌握 AI 工作中的必備技能一、AI 是什麼？我的工作會被人工智能取代嗎？AI 是 Artificial Intelligence 的縮寫，中文可以譯作人工智能或人工智慧，是一種藉由電腦運算及程式，使機器能執行各項工作、體現人類智慧的技術。 AI 應用的現況近年來，各界都非常關注 AI 取代工作的議題。2017 年時麥肯錫公司就曾發表了人工智慧應用的四大方向，包含：Project 計畫、Produce 生產、Promote 行銷、Provide 供給。我們可以先從目前人工智慧發展涉及哪些產業開始了解。 常見的 AI 人工智慧應用產業 智能家電：智慧開關、音響、掃地機器人醫療產業：遠距醫療、健康諮詢教育領域：智慧行黑板、互動式教學 除了上述例子外，大眾熟悉的社群聊天機器人也是普及率極高的 AI 應用，例如自動回覆功能可以大幅減少人力成本，企業的 HR 部門便可使用 AI 建立 HR 助手，讓員工能隨時查閱出勤或加班狀況，並與時俱進更新相關勞動法規與政策。 AI 在搭配自動化技術後，可以有效提高製造業的生產效率並降低不良率。隨著電動車、5G 技術的進步與普及，汽車與大眾交通工具自動駕駛的功能也為人們的生活帶來更多便利。5 個 AI 產業的潛能 AI 技術在這幾年的蓬勃發展除了源於商業、生產的需求，研發方向也建立在人們對 AI 的看法，如為解決人們對 AI、機器的信任問題與憂慮，研究領域同時擴展到 AI 監控系統，希望能降低人機共生帶來的衝擊。 以下五點是 AI 產業中非常有潛力的發展方向： 半導體產業的 AI 晶片設計：耗能更低、效率更高。AI 進行商業決策：包含運營、行銷等仰賴經驗判斷的工作。減少大數據依賴：隨著 GAN （Generative Adversarial Network，生成對抗網路） 的成熟，模擬數據的應用可以解決對大量數據的依賴，目前多應用在圖像與影音的生成、合成、辨識和修復等等。AI 監控系統：解決人們對 AI 決策的可信度疑慮，例如提供 AI 服務的公司在對外發表前，確保其技術經過內外部的安全審核。NLP ( Natural Language Processing，自然語言處理）：包含情感分析、文案處理、智能助理研發。所謂 NLP 指的是一種透過演算法讓機器理解並運用人類語言的技術， 24 小時隨時在線的客服聊天機器人即為此例。 二、AI 工作有哪些？薪水大公開！AI 當紅之際，與 AI 相關的工作也前景看好，薪水自然不會太差。以下舉例 3 種職業，包括開發與優化 AI 技術的 AI 工程師，從事資料蒐集、整理、分析以協助決策的數據分析師，以及透過 AI 實現智慧醫療的醫療器材研發工程師。3 大 AI 產業工作者的平均薪資接下來分享 5 個在 Cake 上與 AI 相關的工作： 5 個 AI 相關工作分享 徵才公司招募職缺薪資（ 台幣 ）職務需求域動行銷股份有限公司廣告技術 / 行銷技術【產品處】AI 工程師/資料科學家/機器學習工程師520,000 ~ 910,000／年不限年資熟悉 ML 相關知識熟悉 Python 程式語言，包含 Pandas、Numpy 等模組熟悉 Linux 系統操作熟悉資料庫程式語言 SQL永豐銀行銀行儲備AI科學家1,000,000 ~ 1,000,000／年碩士應屆畢業或工作年資 2 年(含)以下電機、資工、資管、機械等相關科系熟悉 Python 與相關演算法對金融科技的有高度興趣Chimes AI, Inc.人工智慧 / 機器學習AI 軟體工程師900,000 ~ 1,500,000 ／年不限年資能清晰、簡潔地溝通複雜的技術、架構或組織問題能不使用公開套件實現機器學習演算法具 Python 開發軟體經驗KHSoftware Limited 凱竤股份有限公司軟體AI ChatBot Engineer600,000 ~ 900,000／年不限年資大學為計算機科學或相關科系畢業能使用 Python 或 JavaScript 等程式語言來滿足客戶要求建立與維護聊天機器人的NLP 功能測試及調整聊天機器人程式以確保能正常運作及時了解聊天機器人的最新開發趨勢及技術TSMC 台積電半導體AI, 機器學習與資料分析工程師40,000／月需為計算機科學、統計學、數學等領域的碩士以上學歷熟悉 Python 或 SQL 等工作內容包含 AI、機器學習優化與研發，提升晶片廠生產品質、良率等 三、應徵 AI 產業的工作嗎？先掌握 AI 工作中的必備技能AI 工作者的必備技能與特質各項程式設計能力：AI 應用的領域非常多元，擁有不同的程式設計技能力，掌握開發與設計技巧，在不同領域能夠有效提升競爭力。擁有影像、文字與數據識別能：AI 技術的出現讓圖片、影像與聲音合成等都變得輕鬆容易，因此辨別真偽的能力就非常重要。具備統計及機器學習能力：了解機器學習的原理，在面對不同客戶的需求時才能找出最適合的機器學習模型。批判性思維模式：人工智慧能快速的解答我們的疑問，但相對的我們也需要具備良好的思辨能力，才能釐清資訊是否正確。培養創造力並持續學習：因應新技術快速的發展與迭代，持續的學習並對新事物保持熱情，才能在 AI 產業中走得更長遠。 AI 工作的發展 AI 技術將充斥在人類未來的生活中，與每個產業都密切相關。儘管 AI 目前還有許多不確定性，資安、法律與人機關係等等問題也還不夠明朗，但 AI 顯然能補足人類的短處，代替人類處理處理重複性高、考驗記憶力與細心程度的工作，再加上 AI 能負擔人類無法承受的工作量、進行精準的運算、處理不同語言等等，這些都一再證明人類與 AI 的共存將是必然趨勢。 在不遠的未來，AI 就能從各個層面提升人類的生活品質，而我們也可以期待在 AI 科技蓬勃發展之下出現的新興產業。依據統計，目前有多達 2.6 萬個與 AI 相關的人才需求。除了常見的半導體、軟體業外，近期更是有許多行銷、會計、設計業公司開出職缺。AI 的研發與應用都仍處於相對年輕的階段，以 ChatGPT 為例，在近期爆後就已經可以看到各個徵才平台上出現要求具備 ChatGPT 技能的職缺。AI 智能相關學習資源 台灣人工智慧學校：在台北、新竹、台中等多個城市開設多樣的 AI 相關進修課程。AI未來賽局：中美競合框架下，科技9巨頭建構的未來：Amy Webb 著，2020出版。從AI到智慧醫療：蔣榮先著，2020 出版。AI 人工智慧相關內容影片：台灣大學電機工程系助理教授李宏製作。AI 人工智慧相關線上課程：hahow 好學校 人工智慧的未來充滿著無限的可能，而現在正是我們踏入 AI 產業的好時機。不論你原本的專業是否與 AI 智能有直接關聯，都有可能在不遠的將來與 AI 產生連結。希望透過本文能幫助你更加了解 AI 產業的應用及未來，同時也祝福想加入 AI 產業的你，能順利找到理想的工作！ AI 工作全攻略｜搜尋完整 AI 職缺隨人工智慧風潮橫掃各行各業，催生出大量新興 AI 職位和需求。該怎麼找 AI 工作機會、躋身高薪 AI 產業？一覽 Cake 完整的AI 職缺情報，應徵你夢寐以求的 AI 工作！ 透過Cake AI 人工智慧主題職缺專頁，快速掌握人工智慧相關職缺與求職攻略 延伸閱讀：LinkedIn 公布 2020 最夯工作：AI /機器學習免費資源、最新職缺都在這！

人工智慧第三波浪潮來襲 - 一窺 AI 的全球發展現況 「AI」(Artificial Intelligence，人工智慧)、「ML」(Machine Learning，機器學習)，相信大家都對這兩個詞彙不陌生，尤其在近 10 年 AI、ML 被積極地應用於各大產業及領域上，如工業 4.0、交通、能源、醫療、教育等等；從 Google Trends 上的數據也可以看到相關關鍵字的全球搜尋量從約 2011 年起開始上升，“big data” 搜尋量於 2014 年達高峰後，緊接著 2016 年 “machine learning” 搜尋量的快速躍升。 AI 的浪潮再起，同時伴隨著大量資金及資源的投入。根據美國知名數據調查公司 CB Insights 的報告，2019 年度全球 AI 新創獲得的投資金額到達 266 億美元，創下歷年來新的高峰，總計超過 2,000 筆投資案，相較於 2017 及 2018 年度金額分別成長了 58% 及 20%。而在 266 億美元的投資中，有約 3 成集中在醫療、金融和零售，其中又以醫療為大宗。調查也發現投資中以 early-stage (初創期) 及 A 輪為主，此外，各領域的公司如醫療、銷售、零售等也積極地併購 AI 新創以獲取相關技術。這也是為甚麼近幾年各地的新創公司即使並未使用 AI 的技術，仍喜歡幫自己的產品、服務貼上 「AI」的標籤，以更輕易地吸引創投的目光，募得資金。你可能心中有幾個疑問，「AI 的浪潮不是從六、七十年前就出現過，發展到現在經過不少次的高峰和低谷，這次是真的嗎？」「AI 的投資都集中在中、美市場，台灣 AI 新創的機會在哪裡？」。本集《科技職涯》Podcast 節目邀請到 AI 分析新創 MoBagel (行動貝果) 的共同創辦人及營運長王易如 (Iru Wang)，與大家分享 MoBagel 企業文化及矽谷募資的故事。文化標語 「SOLVE」- MoBagelers 解決問題的心態你可能會好奇 「MoBagel」 (行動貝果) 這個名稱的來源，Iru 於訪談中笑著說到，「我們還在做手機遊戲的時期，有一群夥伴很愛吃貝果，於是就把手機 (Mobile) 結合貝果 (Bagel)，變成了 MoBagel。」MoBagel 透過自動化機器學習 (Auto ML) 的技術，利用數據來協助企業洞悉市場的發展及需求。從手機遊戲的開發、物聯網應用，MoBagel 汲取用戶的回饋並持續軸轉，在 2016 年開發出專屬的產品 Decanter AI，透過資料模型精準快速地預測市場需求、銷售量等重要資訊，幫助企業做出正確決策以最大化營收。於 2015 年從美國矽谷起家，MoBagel 現今在台北、上海、北京、東京都設有公司。矽谷「Leap of Faith」放手一搏的信念至今還是可以在 MoBagel 企業文化的落實中窺見。「我們的文化標語 SOLVE 是每個 MoBageler 在解決內外部問題時會抱持的心態。」每個字母分別代表一個單字的縮寫，S 代表 Share (分享)、O 代表 Open (開放)、L 代表 Lead (領導)、V 代表 Vision (願景)、E 代表 Engage (參與)。」在分享資訊、知識的同時，保持開放的心態去接受多元方法及價值觀，帶領自己與他人的成長。「要擁有 vision 才知道 leap (跳) 到哪裡去，同時要 engage (參與)，不只是喊喊口號。」MoBagel 團隊 本集 Podcast 訪談精華擷取 1. MoBagel 的全球拓展策略 - 著重於亞洲市場發跡於高科技公司總部群聚的矽谷，MoBagel 於 2020 年積極拓展的版圖卻鎖定於日本、韓國，為甚麼呢？ 美國身為資料科學家 (Data Scientist) 的重點培育地，公司十分重視技術及模型的所有權，透過建立內部的 AI、ML 團隊，自攬資料分析的過程及結果，而這個現象在大型企業中尤其常見。那為何美國的 AI 新創仍十分地蓬勃呢？資深分析師 Janakiram 提到，大型平台企業選擇獨攬關鍵技術並專注於替 to B (企業方) 客戶解決更複雜的問題，而非與獨立軟體供應商 (Independent software vendor, ISV) 競爭。在雄厚的研發資本及資金的支持下，大型平台企業如 Amazon、Apple、Google、IBM、Microsoft 擁有快速發布及生產軟體的能力，促使 AI 垂直應用的發展。隨著近年來雲端巨頭的主戰場由基礎設施即服務 (Infrastructure as a Service, IaaS) 轉移至機器學習及人工智慧的領域，AI 新創的商業模式會更傾向於提供利基 (niche) 市場客戶高度客製化的服務。2. MoBagel 的使命 - 資料科學普及化在企業數位轉型的風口下，許多企業都期望透過 AI 技術的導入來提升競爭力。然而，由於對於人工智慧的不了解，企業在導入 AI 應用的過程中常遭遇到不少困難，不論是數據資料的品質、可用性問題，或是如何找到適當目標項目進行切入。因應上述問題，MoBagel 專門培訓 Data Science (資料科學) 的顧問團隊，透過實際了解客戶問題，協助其定義問題陳述 (Problem Statement) 及對需採用的資料提供建議。透過 onboarding 流程，MoBagel 協助企業認識、熟悉其產品系統，將機器學習及資料科學技術帶入企業日常工作的範疇。喜歡 MoBagel 行動貝果的企業文化嗎？多個職缺現正招募中👉 瀏覽 MoBagel 熱門職缺Iru 同時在本集的 Podcast 中分享了個人職涯中的選擇及 MoBagel 矽谷募資的故事，如果你也好奇擁有史丹佛 (Stanford) 電機碩士學位的 Iru，當初放棄普林斯頓 (Princeton) 博士班全額獎學金而選擇在矽谷創業的原因，以及 MoBagel 如何獲選成為矽谷知名加速器 500 Startups 團隊之一並成功募得千萬資金的過程，歡迎聆聽全集！Spotify👉點擊聆聽Apple Podcast👉 點擊聆聽Google Podcast👉點擊聆聽更多人才的精彩分享，敬請鎖定 Cake 的《科技職涯》Podcast！《科技職涯》是由 Cake 創立的 Podcast 廣播節目，專門邀請在科技、數位和新創領域的工作者來分享職涯趣事及觀點，每週三固定更新，目前可以在 SoundOn、Spotify、Apple Podcast、Google Podcast上收聽，歡迎追蹤 🎧

因為科技飛快進展與資訊的廣泛應用，許多學校也逐漸開設資訊學院，其中包含資工系、資訊科學系和資管系（資訊管理系）等，足以看出這個世代對於資訊的看重程度。本文將向你完整介紹理科最受歡迎的科系之一資工系，包括資工系大學、研究所的課程，以及資工系出路、薪水和未來發展方向。文章大綱 一、資工系介紹：資工系在幹嘛？ 二、資工系學什麼？大學資訊工程系課程解析！ 三、資工所學什麼？研究所課程解析！ 四、資工系職涯發展：資工系出路、薪水、找工作方向 一、資工系介紹：資工系在幹嘛？資工系，全名為資訊工程系 （Computer Science and Information Engineering），其實曾經屬於電機工程學系（電機系）的一部份，而隨著科技進步才被獨立出來，成為現在熱門的系所之一，也是目前理工學院最看重的科系之一。資工系適合怎麼樣的人 那麼這樣炙手可熱的科系，適合哪些人呢？如果在高中時期就對理化方面很拿手，那資工系會是一個不錯的選擇。在高中時期也可以接觸程式，如此一來就能對資訊方面的應用有更好的理解。 想要讀資工系需要幾項特質，第一對數理有一定程度的興趣，第二是邏輯能力好，能夠一步一步的推演並分析事情的過程，第三就是對軟體設計感興趣，有熱忱才能夠支撐自己在繁雜的程式語言中生存下去。資工系與資訊科學系的差異 大家也許會感到困惑資工系與資訊科學系的差異，首先，資工系強調要如何把資訊應用在解決實際的問題；資訊科學系較重視理論方面的研究，而不是現實生活中的問題；而資管系則是結合了資訊處理以及管理方面的知識，以便更好的運用資訊解決商業問題。 資工系資訊科學系關注的層面實踐和應用理論和方法可以學習到的知識如何開發計算機程序、網路技術和數據庫系統如何解決複雜的計算機科學問題涵蓋的領域計算機科學、電子工程、通訊工程、人工智慧人工智慧、計算機圖學、知識工程資工系與電機系的差異電機系比起資工系的應用更廣，在以半導體產業聞名全世界的台灣是十分吃香的科系，畢業以後也可以不用太擔心找工作的問題，所以一直以來都是自然組的熱門選項。而相較於電機系，資工系則是更專注在軟體和程式方面。 資工系電機系關注的層面計算機科學、電子工程和通訊工程電機工程、電子工程和電力系統可以學習到的知識如何設計、開發和維護軟件和硬件如何設計、開發和維護電力系統、電子設備和其他電機設備另一方面，以半導體產業的角度來看，電子系負責的是上游，再來是電機、下游才是資工系。電子系是最上游所負責的是製程設計，也就是製造晶片中最小的元件和電路；電機系則是會出現在整條產業鍊的角色，負責製造出一切需要用到的機械和儀器；而資工系所負責的是下游，藉由程式設計讓機器可以運作。三個專業所負責都有所交疊，所學的課程也會有類似的部分。二、資工系學什麼？大學資訊工程系課程解析！ 哪些大學有資工系台灣共有 38 所大學有資訊工程系，以下幾所為台灣較熱門的學校： 台灣大學資工系清華大學資工系交通大學資工系成功大學資工系中央大學資工系台灣科大資工系近幾年來，為了能夠吸引更多對資訊有興趣的同學報考，台灣的資訊系漸漸發展成「一系多所」的模式。 台灣大學一系二所：台大資工所、台大資訊網路與多媒體所清華大學一系二所：清大資工所、清大資訊系統與應用所交通大學一院四所：交大資訊科學與工程所、交大網路所、交大多媒體工程所、生醫工程所成功大學設有一系二所：成大資工所、成大醫學資訊所中央大學一系三所：中央資工所、中央網路學習科技所、中央軟體工程所資訊工程系 4 年課程內容既然有那麼多關於資訊的科系，那這些科系會學到什麼呢？ 每個學校的資工系確實有其獨特的特色和專攻的領域。例如，台灣大學專攻多媒體領域，交通大學專注於資訊安全，清華大學則是 IC 設計的專業。成大則有醫資所和AI學程，中央大學則是著重於軟體工程和數位學習。因此，在選擇學校和科系時，要多方面探索，了解每個學校的強項和專長，並且根據自己的興趣和未來的職業發展方向做出適當的選擇。 台灣大學、清華大學、交通大學、成功大學、中央大學、台灣科大的資工系必修課程列舉在下方，但各校的課程可能會有不同的重點和難度： 資料結構與演算法：這門課程在各大學的資工系中都是必修課程，內容也差異不大。不過，清華大學和交通大學的課程相對較難，並且強調實際應用。 程式設計基礎：這也是各大學的必修課程，內容相似，但各校可能會使用不同的程式語言教學，以上的學校所教的程式語言為 C++、Java、Python 等。 電腦系統：教授的內容涵蓋了計算機硬體和軟體方面的基本知識，包括操作系統、網路系統。 資料庫系統：涵蓋了資料庫設計和管理的基本知識：包括資料庫概論、關係數據庫、 NoSQL 數據庫等。 網路程式設計：這門課程涵蓋了網路通訊和網路應用方面的基本知識，包括網路基礎、網路協議、 Web 技術等。 軟體工程：這門課程涵蓋了軟體開發和管理方面的基本知識，包括軟體生命週期、軟體設計、軟體測試等。 而以下課程通常是選修課： 人工智慧：教授的內容包括機器學習、深度學習、自然語言處理和計算智能等方面的知識。 計算機圖學：涵蓋了計算機圖學和電腦動畫等方面的基本知識。不過，各校的課程可能會有不同的重點和難度。 編譯器設計：涵蓋了編譯器和解譯器等方面的基本知識。 以下是各校資工系的特別課程範例，僅供參考：台灣大學資工系：影像處理、資訊檢索、機器學習、資料探勘、分散式系統、資訊安全、自然語言處理等。清華大學資工系：高階網路程式設計、資訊安全、計算機視覺、機器學習、雲端運算、自然語言處理、大數據分析等。交通大學資工系：網路資訊安全、運算科學、機器學習、資料視覺化、計算機圖學、網路系統架構等。成功大學資工系：資料科學、計算機視覺、機器學習、自然語言處理、資訊檢索、軟體開發專案、軟體工程專案等。中央大學資工系：人工智慧應用、多媒體資訊處理、資料科學專題、資訊安全、計算機圖學、分散式系統等。台灣科大資工系：物聯網專題、資訊安全、軟體測試、大數據分析、人工智慧、機器學習等。 以下是各校資工系的實驗、專題報告範例，僅供參考：台灣大學資工系：人工智慧專題、網路通訊與協定實驗、資料庫實驗、作業系統實驗等。清華大學資工系：計算機網路實驗、資訊安全實驗、軟體工程專題、資訊檢索專題等。交通大學資工系：網路程式設計專題、行動裝置應用專題、人工智慧專題、嵌入式系統實驗等。成功大學資工系：資料科學專題、多媒體系統實驗、人工智慧專題、網路程式設計實驗等。中央大學資工系：軟體工程專題、網路安全實驗、計算機圖學專題、資訊檢索專題等。台灣科大資工系：行動應用專題、物聯網應用實驗、人工智慧專題、資料庫實驗等。 需要注意的是，各校的課程可能會隨著時間而變化，且不同的課程可能會有不同的實驗和專題報告。三、資工所學什麼？研究所課程解析！ 哪些大學提供資工相關研究所最熱門的資工相關碩士班有（由熱門程度排序）： 清華大學 資訊工程系碩士班成功大學 資訊聯招交通大學 資訊聯招台灣大學 資訊工程學系碩士班台灣科技大學 資訊工程系碩士班政治大學 資訊科學系 資訊科學與工程組資工所考試在考取資訊研究所時，必須要有先備知識，因為考試科目有數學（線性代數、離散數學）、程式設計（資料結構與演算法）、計算機系統（計算機結構與作業系統），因此對於跨科系的學生可能較不容易。資工所與大學課程的差異是什麼 資工研究所相較大學會比較專注在某個特定領域，例如交通大學的資工系所就分成四類資訊科學與工程研究所、網路工程研究所、多媒體工程研究所、數據科學與工程研究所，大學則是會較廣泛的學習。四、資工系職涯發展：資工系出路、薪水、找工作方向資工系是否需要讀研究所？大家可能會認為擁有資工系學士學位就已經足夠了，然而事實上，現今許多大型公司在第一輪面試時會將沒有碩士學歷的候選人篩選掉。所以有意願想在大公司就職的人，就讀碩士可以讓自己在未來的就業職場增加機會，也可能提高自己的起薪。尤其是有興趣前往科技公司發展的資工系學生，許多科技公司十分注重學生的學歷。 而在選擇研究所時，大家可以依照自己的興趣所選，因為每個大學研究所發展的領域都有點不同。 資工系出路資工系的出路大多會選擇進入科技產業，例如與IC設計相關的IC測試或IC設計，與網路相關的網路管理、系統分析、系統整合、資訊安全、網頁設計，與電腦遊戲關的動畫工程師。 不只是這些，這幾年也有資工系會選擇金融業，擔任財務工程師或是協助金融科技轉型，或者往醫學領域發展，協助醫學資訊的管理和開發。而現今最熱門且富有發展潛力的機器學習、自然語言處理、人工智慧、大數據領域，也是資工系學生十分嚮往的職業。 科技產業是資工系最熱門的出路，台灣最熱門的晶片製作，看似只需要電機、機械、物理、化學等科系的人才，但其實工廠內也需要資工系的人才進行設備操作和資訊管理。 其實資工系畢業的學生可以選擇的產業很多，因為程式設計可以運用在各行各業，從日常生活中熟悉的手機、電腦、遊戲，到醫療、生技、工業都會需要資工系的人才，這就是為什麼資工系長久以來受學生歡迎的原因吧！ 資工系未來職缺以下列舉幾個資工系可能發展的職業：資工系職缺 3：網絡架構師該職業需要設計和構建數據通信網絡。而網絡涵蓋了在同一辦公室內的連接到並為許多客戶提供雲端服務。 資工系職缺 1：硬體工程師這類工程師會參與電腦硬體與硬體系統的設計和測試過程。 資工系職缺 2：軟體工程師這類工程師需要熟悉多項程式語言以及各項電腦作業系統的知識，他們會設計的軟體包括電腦遊戲、商業應用、作業系統等。 資工系職缺 4：IT 項目經理該職業需要進行合作與計畫公司內的與電腦相關的活動，包括引入電腦系統已達成某項目標 推薦職缺 必備能力資工系必備能力 1：編程能力根據不同職位或出路選擇，會需要具備不同硬實力，首先，不管是進入哪個行業，精通自己會的程式語言是必備的，並且確定自己能夠掌握所有基本功，如此一來才能往其他專業做更深入的延伸。至少精通 2 種以上程式語言，例如 Java, C, C++ 和 C#。並有使用 JavaScript, Linux/Unix, Perl, Shell, Java, Ruby, PHP, Python, Hands-On SQL, Microsoft ASP.NET MVC, Web API, Node.js 的經驗，且能使用不同工具應對不同的複雜問題另外，還要懂得如何使用原始碼和程式庫，原始碼就是程式設計師用特定程式語言編寫成人類可以理解的代碼；而程式庫則是一組現成的代碼，通常用在解決數學運算或圖形處理等特定任務，程式設計師可以在他們的程式中引用程式庫中的代碼，這樣一來就可以大大節省程式開發的時間和資源。 資工系必備能力 2：測試程式設計只是其中一環，測試也是十分重要的一部份，每個新應用都需要不斷測試並加強直到可以符合各項標準。 資工系必備能力 3：除錯程式碼 (Debug)除錯也是在編程中必備的技能，知道問題源自哪裡、該怎麼除錯。 資工系必備能力 4：資料庫管理幾乎每項編成專案都會與資料庫相關，知道如何使用資料庫管理，例如 SQL 的應用必定會增加自己的競爭力。 資工系必備能力 5：其他領域的知識也需要因進入不同公司擁有不同方面知識，例如 IC 設計工程師需要負責的工作是設計電路圖架構，就必須懂的相關知識。 資工系畢業薪水若是公立大學畢業，資訊工程系畢業內兩年的薪水約在 43,000 到 55,000；而私立大學則是 43,000 到 47,000。 當然不同職缺會有不同薪水，以下例舉幾個範例的平均薪資： 介於 50,000 到 60,000： 資安工程師AI專案管理師全端工程師 介於 60,000 到 70,000： DevOps工程師大數據架構師 介於 70,000 以上： 區塊鏈工程師機器學習工程師資料科學家哪些公司最愛找資工系在台灣的話，以下幾家公司都是資工系熱門的選擇： 華碩電腦宏達國際電子廣達電腦台積電和碩聯合科技緯創資通 希望本篇的介紹能為大家提供一些參考和幫助，並更清楚地了解資工系的學習內容和就業前景。資工系是一個不斷進步和發展的領域，具有豐富的挑戰和機會。如果大家對科技和創新充滿熱情，喜歡探索新的領域和技術，那麼資工系可能會是一個非常適合你們的選擇。無論選擇哪條路，都要堅定信心，努力追求自己的夢想，一定能在未來的道路上取得成功！

全球和台灣對智慧醫療的需求主要源自人口高齡化、醫護人員不足以及醫療資源分布不均等因素。醫療的重點不只治療，更應進行有效率的預防和管理。為避免醫療體系崩壞，勢必得發展更有效率的醫療服務，因此全球和台灣都積極推動智慧醫療。本文將介紹什麼是智慧醫療、智慧醫療在國外和台灣的應用，以及發展智慧醫療所需的相關人才。本文大綱一、智慧醫療是什麼？二、智慧醫療應用：國外如何推動智慧醫療產業？三、從醫療科技展，看台灣智慧醫療發展趨勢四、Cake X 科技 X 智慧醫療，人才募集中！一、智慧醫療是什麼？智慧醫療科技應用智慧醫療 根據世界衛生組織（WHO），智慧醫療指的是在醫療健康領域廣泛運用資訊通訊技術（ICT），包括醫療照護和公共衛生監測等等。 臺灣在智慧醫療方面專注於四大核心方向： 推動電子病歷及醫療影像傳輸：包括病例交換的四大類別，如醫療影像及報告、血液檢驗、出院病摘以及門診病歷。醫院安全關懷 RFID 計畫：引入無線射頻辨識（RFID）技術至醫院資訊系統，以建立高品質的醫療照護模式和精確的流程管理，能用於用藥安全辨識、流程管理追蹤、長期照護管控、隔離病患管控，以及門禁管控。遠距健康照護：病人可在家中進行自我健康管理，醫護人員可遠端提供即時醫療建議與協助。健康資料庫加值應用：串聯健保資料庫與其他政府單位的開放資料庫，找出疾病盛行率及危險因子，作為臨床決策的參考。 根據 Deloitte 勤業眾信《2020 醫療照護產業展望》，科技正大幅改變過去高度專業且保守的醫療照護產業，尤其是大數據與 AI 人工智慧、物聯網裝置、醫療資料互通以及醫療場域去中心化等顛覆性趨勢。新興科技在智慧醫療中的應用，以英文字母首字母「ABCDEF」表示，包括：人工智慧（AI）區塊鏈（Blockchain）雲端（Cloud）大數據（Data）邊緣運算（Edge Computing）5G（Fifth Generation） 智慧醫療好處 智慧醫療能降低醫護人員出錯的風險，同時有效減輕其工作負擔。根據國發會報告，美國醫師普遍認為資訊科技應用技術能夠降低錯誤事件的發生，提升醫療生產力，並有效降低成本。 舉例來說，AI 人工智慧可實現醫療照護工作自動化，其中醫材準備員的工作更有將近一半的潛在自動化比例，各科醫師也能夠減少工作負擔。發展智慧醫療是為兼顧醫療品質，同時減輕醫療人員負擔。二、智慧醫療應用：國外如何推動智慧醫療產業？ 隨著智慧醫療的普及，台灣可以參考其他國家在智慧醫療領域的發展經驗。 智慧醫療案例：美國 首先以美國為例。美國在智慧醫療領域擁有領先地位，為了推動數位健康科技，美國食品藥物管理局於 2020 年 9 月成立卓越數位健康中心（Digital Health Center of Excellence），以發展「協助診斷或輔助其他醫療產品」為核心，包括行動健康裝置、軟體即醫材（Software as a Medical Device，SaMD）、穿戴式醫材以及用於醫療產品研究的數位科技等。 隨著智慧醫療的蓬勃發展，擁有人工智慧的醫療設備越來越受歡迎。過去十年，美國 FDA 已審查並授權越來越多擁有人工智慧功能的醫療器材在美國合法銷售，反映美國鼓勵創新、促進科技發展，積極推動數位健康科技。 智慧醫療服務：各國 由於科技進步以及大量醫療需求，芬蘭、德國、英國、以色列、中國與美國政府都積極引入醫療人工智慧，而私人部門在智慧醫療也扮演著重要的角色。不論是大型科技公司、新創、製藥與醫材公司以及健康保險公司，都積極研發 AI 人工智慧健康照護。 過去因新冠肺炎疫情，遠距醫療也成為各國醫療新常態。當時有三大主題受到廣泛討論，包括遠距醫療執行、線上開立處方箋以及調劑與送藥。由於涉及病人的權益及醫療責任歸屬，需要法規保護及相應措施。 遠距醫療：遠距醫療平台的媒介應確保資訊傳輸的安全性。線上開立處方箋：幾乎所有國家都開放此項服務，但線上處方箋的規範仍有所不同。例如，美國應遵循美國健康保險便利和責任法案的要求，而英國及德國則實施與中央健康資料庫的連結。調劑與送藥：配送藥物須注意溫度、時間及遺失等問題；因此，民眾領取藥物及用藥指引的流程設計涉及責任歸屬問題，美國、英國、德國三國皆將責任歸屬於藥局。三、從醫療科技展，看台灣智慧醫療發展趨勢 台灣 2023 醫療科技展 想了解台灣智慧醫療發展趨勢，可以先從 2023 年 12 月剛舉辦完的醫療科技展開始了解。 2023 年的台灣醫療科技展是全球首跨醫療、電子資通訊、科技、生技製藥、醫材的專業會展，旨在串聯健康產業完整生態鏈，引領跨界醫療創新。 台灣醫療科技展以特色醫療強項為核心，每年吸引來自全球的醫師與醫學組織來台，成為海內外觀摩學習、複製醫療經驗、智慧輸出的重要場域。除了經驗交流外，醫療科技展也著重培育下一代的醫療科技人才，使學子實務接軌產業需求，成為台灣掌握未來並洞悉醫療科技趨勢的新生力。 台灣大廠投入智慧醫療領域 許多台灣的科技大廠都積極進入智慧醫療領域，也在台灣醫療科技展宣布智慧醫療最新進度： 宏碁：智慧醫療產品 AI 骨質密度異常篩檢軟體「VeriOsteo OP」已獲得台灣食品藥物管理署智慧醫材許可證。華碩：展現了智慧醫療 4.0 的成果，專注於「智慧醫療」、「數位醫療」和「全齡健康」三大主題。鴻海：發布 CoDoctor AI 人工智慧輔助診斷系統，由醫院提供醫學模型的專業知識，鴻海負責 AI 演算法，透過機器深度學習累積，協助醫生進行診斷。群創：群創與奇美醫學中心合作，打造「智能化療調劑機器手臂」，不僅提升藥物調劑的的正確性，也能避免藥師暴露於有害的藥品環境、減輕醫療人員負擔。 台灣智慧醫療生成式 AI 應用 為減輕醫護人員的工作負擔，軍醫局與微軟台灣研發中心合作推進「醫療大數據訓練分析平台專案」，透過專案合作提升國軍醫療資訊研發能力。 其中，生成式 AI 的具體應用如下： 語音辨識和自然語言處理技術：有助於將照護病人的記錄以語音轉換成文字報告，並迅速儲存到資料庫中。不僅能節省護理人員手動輸入的時間和精力，更讓他們可以專注於病人的需求。這項功能有望擴展至門診、查房和手術，提供更有效率的病歷管理和治療方案。電腦視覺和深度學習技術：分析和評估醫療影像資料的，並生成相應的文字報告。報告不僅包括影像的解釋，還整合過去的醫療病歷和數據比對，以及預測影像中病理徵兆和病程發展的預測，並提供對應的建議。這項技術應用不僅有助於減輕放射科醫師負擔，還能協助主治醫師快速做出診斷和治療決策，提升整體醫療品質和效率。台灣智慧醫療與全球接軌，透過生成式 AI 加速醫療科技發展。四、Cake X 科技 X 智慧醫療，人才募集中！ 智慧醫療面臨的挑戰 科技僅僅是智慧醫療的一部分，智慧醫療背後還涉及更多層面。醫療領域與科技業面臨不同的需求標準和巨大的文化差異，因此醫護人員和科技人員必須緊密合作，開發符合實際需求的產品。 然而，目前缺乏醫療界與科技界中間協調的角色，導致程式開發人員在研發過程與醫療人員執行時意見相左，成為推動智慧醫療的障礙之一。由此可見，跨領域人才對智慧醫療來說相當重要，須先全面了解醫療生態和實際工作環節，才能確定市場方向及產品實用性。 智慧醫療職缺：Cake 科技與醫療的結合非一朝一夕可完成，因此需要更多優秀的人才投入智慧醫療產業。如果你對如何用科技改變醫療感興趣，不妨看看下方的職缺，更多工作機會可點此查看！推薦職缺 智慧醫療不僅為降低醫護人員的辛勞，也為確保醫療品質及體系健全，使病人得到最便利、最有效的診治。政府和企業都在積極發展智慧醫療，配合不斷進步的生成式 AI ，期待智慧醫療在不久的未來就能有重大性突破。延伸閱讀：在醫療領域做 AI 有多難？AICS 的醫療解決方案與趨勢剖析！

身在台灣，時常聽到的「ICT 產業」具體來說有哪些類別？未來會如何發展？台灣又為何扮演重要的角色呢？本篇將介紹 ICT 產業範圍中各種產業。 ICT 是資訊和通訊技術（Information and Communication Technology）的英文縮寫。ICT 產業包含了相當廣泛的領域，其中主要分為「資訊技術」和「通訊技術」兩大類（Information Technology “IT”, Communication Technology “CT”）。 IT 包括軟體開發、資料儲存運算等，而 CT 則包括無線通訊網路、電信服務、娛樂視聽等領域。在 ICT 產業眾多類別之中，這篇文章將列舉在台灣最具代表性以及未來發展潛力的「半導體」、「電子業」、「低軌衛星」、「IoT 物聯網 / AIoT 人工智慧物聯網」，並說明這四大領域的產業特性與市場機會。本文大綱一、ICT 產業：半導體二、ICT 產業：電子業三、ICT 產業：低軌衛星四、ICT 產業：IoT 物聯網 / AIoT 人工智慧物聯網一、ICT 產業：半導體半導體是 ICT 產業中一個重要板塊，它精巧的導電性質是製造電子元件的基礎。半導體的產業鏈包括上游設計與製造可重複使用的設計元素，例如特定的電路、核心、或其他設計模組，中游的晶圓製造：從晶圓的原材料開始，經過製程步驟，製造成具有半導體晶片的圓形矽片，以及下游的封裝測試確保晶片正常運作。 整個半導體產業鏈的協作，使得半導體業能夠高效地生產先進的電子元件，並應用在行動裝置及車用市場之中。 近年來，全球知名半導體公司在台灣皆設有研發中心或製造廠，使得台灣成為 AI 成品硬體的首都，同時也加強了對台灣政府的依賴，以確保供應鏈穩定。儘管 2021 年受到疫情與地緣政治等因素影響，外媒將台灣形容為「地球上最危險的地方」，擔憂中國可能對台動武將對全球電子科技業造成重大損失。 然而，近期台灣半導體受惠於 2023 年的 AI 熱潮及美國、中國、歐洲跟日本車廠的推動，在新興資訊服務、能源環保與技術整合等創新應用的刺激下，未來將仰賴 AI、新能源與智慧聯網成為推動半導體成長的主力。 雖然自 2018 年起的中美貿易戰，讓一些中國代工廠開始將晶片半導體廠轉移至越南、墨西哥和印度等地，但在其他國家建廠的成本與台灣相比仍有巨大差距，光是同規格的廠就需要投入台幣億級以上的資金，以弭平基礎設施的落差，因此各國難以實現建立獨立的半導體供應鏈，仍需要與台灣半導體合作，讓其充分發揮在晶片設計與製造方面的強大實力，以確保全球電子產品供應鏈的穩定；為此歐盟便在 2022 年時與台灣展開「部長級經濟對話」，在數位經濟、貿易便捷化、半導體供應鏈韌性等議題深入討論合作可能性。 2023 年 8 月，台灣晶圓代工龍頭台積電也宣布將在 2024 下半年與羅伯特博世公司（Robert Bosch GmbH）、英飛凌科技股份公司（Infineon Technologies AG）和恩智浦半導體（ NXP Semiconductors N.V.）共同投資位於德國德勒斯登的歐洲半導體製造公司（European Semiconductor Manufacturing Company，ESMC），建立台積電德國廠，生產晶片因應當地汽車和工業的需求。 因此未來，台灣在半導體領域仍有持續成長的潛力，特別是在新興技術如 5G、人工智慧、元宇宙、未來車等的多種應用中，半導體的需求將進一步提升。 二、ICT 產業：電子業電子業是 ICT 產業中另一個重要的組成部分。台灣的電子業廣泛涵蓋消費性電子、通信設備、資訊設備等領域。全球最大晶片微影設備艾司摩爾科技（ASML）、鴻海科技集團等許多知名的電子公司也在台灣設立研發廠辦。 台灣著名的「電子五哥」，即廣達、緯創、和碩、仁寶、英業達五家公司，是台灣電子業中的代表企業，不僅在全球市場佔有重要地位，其代工製造服務也橫跨 AI 伺服器、手機、筆電、PC 等零組件組裝，服務客戶則是國際科技品牌，例如 Apple、Microsoft 等等。 隨著全球科技產業的快速發展，台灣電子五哥也積極轉型，從傳統的代工製造，朝向高附加價值的智慧製造、系統整合等領域發展。 近一兩年則由於 AI 持續發燒，電子五哥也相當看好 2024 年。以緯創為例，該公司 2023 年股價漲幅高達 235%，更看好 2024 年整體伺服器成長將顯著優於 2023 年，其中又以 GPU 伺服器為主要成長動能。 股價漲幅第二的廣達在 2023 年全年漲幅則達 213%，2023 年下半受到 CoWoS 產能不足影響導致 AI 伺服器出貨量不如預期，但若 2024 上半產能開出，AI 伺服器有望在 2024 年下半貢獻營收。 其他電子五哥，如英業達 2023 年股價漲幅亦達 102%；仁寶達 72.9％；和碩達 36.8％。這三家公司也都相當看好 AI 周邊產品如 AI PC 和 AI 手機的發展，可以帶動未來營收與訂單暢旺。 三、ICT 產業：低軌衛星台灣衛星業者的優勢，在於密集的 ICT 產業聚落以及技術優勢。低軌衛星在 ICT 產業中主要應用是提供網路通訊，特別是在一些海纜光纖並不發達的地區，低軌衛星讓用戶更容易連線上網，更因為低軌衛星提供更廣泛、更穩定的通訊覆蓋，有助於推動 5G 網路的普及和提升，實現更快的上網速度。 除了通訊領域，低軌衛星也對於「遙測領域」有著關鍵作用。遙測是透過遠距離感應科技，獲得、記錄和解釋地球或其他行星表面資訊的一項技術。這項技術能夠提供多種資訊，包括地表覆蓋、氣象變化、環境條件等，為科學研究、自然災害監測、農業，甚至是城市規劃等領域提供了寶貴的分析數據。 而低軌衛星的近地軌道使其能夠更詳細地捕捉地表資訊，提供高解析度的影像和數據。高解析度的資料有助於更精確地追蹤地表變化，推動相關產業的革新，以農業舉例來說，這代表著可以更準確地監測作物生長狀況；在環境保護產業，可以有效監控森林覆蓋變化；而在城市規劃中，則可用於地形測繪和城市建設。 相較於國外競爭對手，台灣衛星業者的優勢，在於密集的 ICT 產業聚落以及技術優勢。台灣新竹科學園區周邊不乏許多機械製造廠，若國際客戶有客製化精密零件、替換零件等需求，園區的廠商就能即時滿足客戶的需求，台灣已有多家業者與新創成為國際低軌衛星業者的重要供應鏈廠商。 四、ICT 產業：IoT 物聯網 / AIoT 人工智慧物聯網物聯網（IoT）是 ICT 產業中的一個分支，它透過連接各種裝置和感測器，讓設備之間的數據可以跟彼此共享和傳輸，常用於製造業的生產流程中，以提高生產效率、節約能源等。IoT 在台灣，由於資料中心、LPWAN、5G 等支撐 IoT 的基礎建設之滲透率不斷提高，再加上相關人才、技術、以及工具的普及，讓台灣有相對成熟的物聯網技術。 AIoT（人工智慧物聯網）則是將人工智慧（AI）技術應用於物聯網中，打造更智慧與自動化的系統。台灣在人工智慧和物聯網的結合上有獨特的優勢，尤其是在製造業、農業，甚至是智慧城市等領域的應用潛力都相當龐大。 台灣擁有全球領先的半導體產業，可以為 IoT、AIoT 提供高效能、節能的晶片解決方案，又有龐大的製造與電子零組件供應商，對於發展 IoT 和 AIoT 相關設備來說都提供了優越的條件。 台灣的 ICT 產業在半導體、電子業、低軌衛星和 IoT / AIoT 領域展現強大實力，這並非一日之功，而是歷經長期的積累和不斷創新的結果。這種實力的積累使得台灣成為全球 ICT 產業的關鍵參與者，並在全球科技創新和市場競爭中持續發揮著重要的作用。延伸閱讀：台積電面試懶人包：面試流程、面試問題一次看！

想在海外求職，新加坡充滿挑戰與機遇，是許多海外人士夢寐以求的工作地點。如果你也想踏上這座獅城，必須先了解薪水狀況以及不同類型的工作。本篇將深入探討新加坡國際人才的薪水概況、常見工作類型，以及高薪工作的特點，讓你順利實現在新加坡工作的夢想！接下來，讓我們深入探討新加坡的薪水概況，以及哪些工作最受到外國工作者的青睞吧。 本文大綱一、新加坡薪水：持續加薪、就業前景依然樂觀二、最受外國人歡迎的新加坡工作 薪水三、需要國際人才的新加坡工作＆薪水四、想去新加坡工作嗎？Cake 帶你去新加坡！一、新加坡薪水：持續加薪、就業前景依然樂觀新加坡薪水水準相對高、就業前景良好 在生活成本高昂的新加坡，企業為了吸引和留住人才，提供具有競爭力的薪資福利，就業前景也相當被看好。根據 Salary Explorer 的數據顯示，2024 年平均新加坡薪水約為每月 8,480 新加坡元（約為新台幣 21 萬）、中位數薪資則為每月 7,680 新加坡元（約為新台幣 19 萬） ; 除此之外，新加坡的就業市場持續加薪，根據統計數據，新加坡員工在大約 15 個月可望獲得約 9% 的薪資增加，高於全球平均水平，反映新加坡薪水增長的強勁動力。 雖然新加坡薪水狀態存在高度落差，從每月 2,140 新加坡元到 37,700 新加坡元不等，但海外工作者因為新加坡簽證因素，會用有最基本的底薪限制。舉例來說，自 2025 年 1 月起，如果你使用 EP（Employment Pass）簽證，適用於高層管理人員、專業人士或技術專家，因此底薪每月至少 5,600 新加坡元（金融產業為 6,200 新加坡元），而 EP 簽證的底薪限制也隨著年齡增長逐漸增加，從23 歲的 5,600 新加坡元，直至 45 歲及以上最高可達 10,700 新加坡元（金融產業為 11,800 新加坡元）; 再者，自 2025 年 9 月起，如果你使用 SP（Skilled Pass）簽證，那麼基本底薪為每月 3,300 新加坡元（金融產業為 3,800 新加坡元）。 可看出新加坡目前提供穩定且具有競爭力的薪資福利，再加上持續加薪的趨勢以及良好的就業前景，使其成為國際人才和專業人士的理想去處。二、最受歡迎的新加坡工作 薪水 除了了解普遍薪資水平以外，當然也要看看新加坡哪些工作最受歡迎！根據 Indeed 的數據，這邊整理 6 個在新加坡最熱門的工作！ 職缺平均薪資職務需求或說明AI Specialist / AI Engineer人工智慧工程師83,477 新加坡元／年1. 擁有人工智慧（AI）相關的學位或證書，熟悉機器學習、深度學習等相關技術。2. 具備良好的編程能力，熟悉常用的程式語言如 Python、Java 等。3. 良好的問題解決能力、分析能力和團隊合作能力。4. 對新興技術和創新有濃厚興趣，能夠持續學習和適應快速變化的科技環境。Robotics Engineer機器人工程師72,243 新加坡元／年1. 具備機器人工程、自動化、電機工程等相關領域的學位背景。2. 熟悉機器人操作系統、機器視覺和感知技術。3. 具有解決問題的能力和創造力，能夠設計、開發和測試機器人系統。4. 良好的團隊合作能力和溝通能力。Full Stack Engineer全端工程師78,408 新加坡元／年1. 具備全端開發的技術能力，包括前端和後端開發技能。2. 熟悉常用的編程語言和開發框架，如 JavaScript、Node.js、React、Angular 等。3. 良好的問題解決能力和協作能力。4. 對新興技術和開發工具有積極學習的態度。Data Engineer / Big Data Analyst資料工程師／大數據分析師103,031新加坡元／年1. 具有大數據處理和分析相關的技術知識和經驗。2. 熟悉數據存儲和處理技術，如 Hadoop、Spark 等。3. 能夠設計和實施數據管道和 ETL 過程。4. 出色的數據清理、建模和分析能力。Cyber Security Specialist網路安全專家76,826新加坡元／年1. 具有網路安全相關的專業知識，如網路防禦、入侵檢測、漏洞分析等。2. 熟悉常見的安全工具和技術，如防火牆、IDS / IPS、加密技術等。3. 具備溝通和團隊合作能力。4. 對安全威脅和風險有敏銳的識別和解決能力。E-Commerce Platforms Specialist電商平台專員43,863 新加坡元／年1. 具有電子商務平台開發和維護相關的技術知識和經驗。2. 熟悉常見的電子商務平台和相關工具，如 Shopify、Magento、WooCommerce 等。 另外，根據以上表格顯示，受歡迎又高薪的工作為 AI Specialist、Data Engineer 以及Full Stack Engineer，在新加坡是炙手可熱的工作選擇！三、需要國際人才的新加坡工作＆薪水 除此之外，新加坡還需要什麼樣的人才呢？這邊整理另外 3 種新加坡需要的人才以及對應的薪資水平： 推薦職缺 四、想去新加坡工作嗎？Cake 帶你去新加坡！ 看到這邊，你是否對新加坡薪水與工作類型更了解呢？事實上，新加坡職缺遠遠不止這些，Cake 還提供多元且豐富的新加坡職缺。歡迎前往 Cake 官網，透過職缺搜尋找到夢想工作！ 延伸閱讀：【2026 最新】新加坡工作簽證申請全攻略 海外工作機會｜出國工作夢想全解鎖Cake 一次集結日本、新加坡、馬來西亞等地的海外工作大全：出國找工作管道、面試技巧、簽證申請、薪水情報、打工度假和實習指南，一次全解鎖。立即瀏覽並應徵海外工作機會！透過 Cake 海外找工作主題職缺專頁，加速啟動你的國際職涯

TrendForce 市場預測顯示，全球智慧製造市場規模已在 2022 年達到 3,470 億美元，由於全球對節能減碳的重視及自動化基礎建設的加速推進，預計到 2026 年智慧製造市場將擴增至 6,200 億美元。本文為你完整介紹智慧製造是什麼、智慧製造的效益及應用領域、智慧製造人才找工作時需強調的背景技能，以及智慧製造相關的工作機會！文章大綱一、智慧製造是什麼？引領智慧製造潮流的 4 大關鍵整理！二、產業鏈為什麼需要智慧製造？智慧製造的效益盤點三、智慧製造當紅職缺：智慧製造工程師四、智慧製造相關工作機會都在 Cake！一、智慧製造是什麼？引領智慧製造潮流的 4 大關鍵整理！智慧製造定義智慧製造透過物聯網、大數據、人工智慧（AI）、機器學習和自動化等先進技術，將傳統製造業轉型為高度數據化、自動化及智能化的生產模式。利用有效收集和分析製造設備的數據，來優化生產流程、預測潛在問題並提升產品品質和最終產能。如此一來，就能使製造業工廠以適當且有效的方式進行生產、降低成本、改善產品品質，還能更靈活應對和處理突發事件。釐清智慧製造跟工業 4.0 的關係工業 4.0 的概念於德國 2011 年的漢諾威工業博覽會上被提出的，也被稱為「第四次工業革命」。在 2013 年時，工業 4.0 也被納入德國的「高科技戰略2020」以及十大國家發展項目之一，因此這個概念在短時間內引發了國際關注。 許多人誤以為工業 4.0 和智慧製造是相同的概念，實際上兩者不太一樣。簡單來說，智慧製造是實踐實現工業 4.0 關鍵的一步。 工業 4.0 涵蓋較大範疇，目標為整合現有的製造資源、流程和大數據，使製造業能夠快速應對市場需求和劇變，精確生產，減少資源浪費，並促進製造業跨領域的商業合作。而智慧製造則是一種製造理念，以技術驅動使傳統工業朝向自動化、智能化和高效化發展。智慧製造 / 智慧工廠的 4 個核心要素智慧製造 / 智慧工廠的 4 個核心要素自動化設備導入 透過自動化設備的導入，優化產品設計、製造及服務流程，減少傳統生產過程中對人力的依賴，還可以實現更高的製造效率與降低生產成本。 設備與數據整合 自動化設備引入後，企業可以收集與分析生產中產生的大數據。利用物聯網（IoT）技術，智慧製造將實現生產環節的連接與數據共享，並將設備數據整合至一個統一平台，並依據整合過的數據做出更精準的決策。 遠端監控與智慧決策 利用整合的數據進行即時的遠程監控和分析，以在需要時迅速調整生產計劃，降低機器停機風險，同時提高生產效率與靈活應對市場變化的能力。 結合人工智慧與機器學習 結合人工智慧（AI）與機器學習（ML）技術，構建能預測和優化生產流程的模型，不僅能增強自動化設備的能力，還能執行高危險或重複性任務，減少人為錯誤並進一步降低勞動力成本。二、產業鏈為什麼需要智慧製造？智慧製造的效益盤點智慧製造帶來的 6 個優點智慧製造會成為全球產業鏈重視的發展趨勢，主要因為其帶來的下列 6 個優點： 提高生產效率與降低成本 智慧製造運用自動化和數據分析，達成高效的生產流程、優化生產流程、降低廢品率並縮短停機時間。自動化生產線和機器人則可以執行重複性任務，縮短生產週期、減少人力和能源以節約成本，也有助於降低對環境的負擔，和 ESG 目標掛勾 。 確保產品品質與穩定性 因為智慧製造能即時監測和控制生產過程，所以能夠及早發現生產問題，並快速做出檢測分析和建議調整。這種精確的品質控制能減少瑕疵品，促進客戶滿意度。 增強生產線的彈性 智慧製造的數位化和仿真模擬技術，賦予生產線更高的靈活性，快速適應市場變化和客戶最新需求，幫助企業迅速開發新產品、調整生命週期，同時確保生產線的彈性和產能。 預知並模擬製程 運用 AI 和機器學習，智慧製造可以模擬生產製程，預測效率和潛在困難，幫助企業在實際生產前就能進行優化、試錯，減少錯誤成本，加快產品研發和上市時間。 優化供應鏈和庫存管理 智慧製造可以監控供應鏈和庫存狀態，與供應商進行更高效的合作，以減少庫存成本，同時確保生產所需的材料和零件能夠即時供應。 利用大規模工業數據 智慧製造依靠 5G 網路提供的高數據傳輸速率，能夠更深入應用人工智慧、機器學習和自動化等技術，實現更高效的製程，將工廠不斷提升到更高的自動化和智慧化層次。加速智慧製造的 4 個前沿技術 擴增實境（AR） 擴增實境（AR）可幫助製造商簡化原型製作過程，並視覺化設計師正在開發的產品外型與表現。AR 的一個明顯好處是可以減少製作實體模型的成本，在產品進入正式生產之前便可發現問題。像是在汽車製造業中，使用 AR 技術可以在實際組裝前，透過虛擬模擬來檢查零件的配合情況和設計效率，提前發現設計上的缺陷。 數位孿生（Digital Twin） 數位孿生是實體物體的虛擬模型。在智慧製造中，使用數位孿生可以監控、分析性能以及快速解決問題來提高生產力，因此降低停機時間和維護成本，更快發現實體問題並更準確預測結果。例如在航空工業中，能透過數位孿生技術模擬飛機引擎的運行，預測飛機的維護需求，減少意外停機時間，並優化維護計劃。 雲端運算 雲端運算使製造商可以遠端存取和處理數據，提高數據利用的便利性。例如，雲端平台可以讓全球分布的工廠即時共享生產數據，方便管理層迅速做出生產調整決策，同時為客戶提供快速訂購和產品交付服務。 物聯網（IoT） 物聯網技術可實現連接各種設備，整合工業數據，並確保系統安全。例如，食品製造業中的 IoT 應用可監控生產線上的溫度和濕度狀態，確保產品品質，同時自動調整設定以提高生產效率，進而增加整體的投資回報率（ROI）。 三、智慧製造當紅職缺：智慧製造工程師智慧製造領域的工作類型相當廣，包括工程師、業務、管理等職位，這裡我們將介紹討論度最高的「智慧製造工程師」一職。智慧製造工程師薪水通常智慧製造工程師的薪水碩士畢業月薪 60K 起跳，而較資深（年資達 ５ 年以上）的薪資水平有機會可以到年薪 300 萬以上。智慧製造工程師工作內容產品交付：智慧製造工程師需監控生產線進度，與物流團隊協作，確保所有產品能準時完成並交付至客戶手中。客戶溝通：與客戶保持定期聯繫，解答生產相關問題，並根據客戶反饋調整產品規格或生產流程。排除生產線問題：即時回應生產線上出現的任何技術或操作問題，包括機器故障的修理或更換，以及其他可能影響生產效率的問題。確保材料充足：監控生產線上的材料供應，及時補充存貨，防止生產因材料短缺而中斷。避免倉庫過載：透過精確的庫存管理，智慧製造工程師必須確保倉庫內的存貨水平與生產需求相匹配，避免過量存儲帶來的額外成本和空間壓力。制定與優化操作流程：根據生產實際情形、上下游供應鏈狀況定期更新操作手冊，創新流程，提高操作效率和產品成果。履歷面試必備：智慧製造工程師軟硬技能智慧製造工程師通常需要具有資訊工程、機械工程或相關工程學科的學士或碩士學位。建議想應徵智慧製造工程師的你，在準備履歷內容和面試環節之中儘量展現以下的軟硬實力：智慧製造工程師必備軟硬技能 硬實力： 程式設計能力：熟悉 Python、C、SQL 等程式語言，並能應用於深度學習和機器學習模型的改良和開發。智慧製造相關知識：擁有 CAD / CAM / CAE 等智慧製造基本知識。自動化與機器學習：擅長利用 AI 演算法開發和平台建置，以及場域導入合適的 AI 解決方案，提升系統效率和穩定性。數據分析與處理：熟悉使用大數據分析工具如 Spark，處理大規模的數據並進行數據分析，支援製造過程中的決策和改進方向。DevOps：熟悉 DevOps 的概念實際運用，包括持續整合和持續部署（CI / CD），搭配相關工具的使用如 Jenkins、Git 等。環境、健康和安全（EHS / HSE）的永續發展相關技能知識：現在大多組織都在關注 ESG 永續發展和環境，因此智慧製造工程師如果具備了解材料特性、應用及其對社會和環境的影響的技能，會是一大加分。 軟實力： 批判分析思維：在智慧製造的過程中能夠在考慮所有事實、數據和應用的情況下思考和分析，提出最可行的解決方案，這是未來的智慧工廠非常需要的能力。問題解決能力：在智慧製造過程中，工程師必須具備迅速且準確地識別和解決突發問題的能力。溝通合作能力：智慧製造工程師需密切與同事和跨部門團隊協作，有時甚至包括對外部供應鏈廠商的溝通，以確保生產線的高效運作。四、智慧製造相關工作機會都在 Cake！你正想找智慧製造相關的工作機會嗎？在 Cake 求職平台上都有！以下提供你參考，更多智慧製造職缺機會可以點這裡查看。 工作職稱公司薪資範圍工作內容【SaaS 解決方案】SQA 軟體自動化測試工程師 - 新竹總部友達光電股份有限公司6萬+ TWD / 月1. 根據軟體設計規格書撰寫測試計畫書（Test Plan）及撰寫測試案例（Test Case）2. 建立測試環境及規劃測試工作3. 撰寫自動化腳本，執行軟體測試、撰寫問題 / 異常報告4. 分析與綜整測試執行結果數據，撰寫測試報告🌟🌟上市公司- IoT 智慧製造領導品牌🏗️- 資訊整合系統部- 部經理(技術主管)- TLCake Headhunting Recruitment Service1,500,000 ~ 2,000,000 TWD / 年帶領系統開發團隊、督導專案、團隊成員管理、系統開發、技術革新、行政管理智慧製造自動化工程師（南科）晶元光電股份有限公司(晶電)40,000 ~ 50,000 TWD / 月1.機台生產自動化系統維護與開發 2.CIM 相關專案、系統開發與維護全球智慧製造及物聯網方案領導廠商-資訊整合系統部 部經理-SWCake Headhunting Recruitment Service2,000,000 ~ 2,200,000 TWD / 年帶領系統開發團隊、督導團隊內專案、開發團隊成員管理、系統開發、新技術引進、行政管理智慧製造自動化工程師（南科）晶元光電股份有限公司（晶電）4萬 ~ 5萬 TWD / 月1. 機台生產自動化系統維護與開發2. CIM相關專案、系統開發與維護 隨著工業 4.0、ESG 永續發展的趨勢不斷進步，為想推動創新、對製造業充滿熱情的人才提供了更多智慧製造工作機會。如果你想成為智慧製造領域的未來人才，就上 Cake 找工作平台，了解更多智慧製造即時職缺和工作類型吧！延伸閱讀：AIoT 工程師夯！一文分析 AIoT 產業趨勢、關鍵技術、人才求職須知

正在準備履歷表的你，是否還在煩惱履歷表怎麼寫，才能吸引人資的注意？根據統計，一份履歷平均只有 8 秒的閱讀時間，在這短短幾秒內展現專業與個人優勢，就是履歷撰寫的關鍵所在。無論你是應屆畢業的新鮮人，還是正在轉職的求職者，這篇文章將手把手教你履歷怎麼寫才吸睛又具備說服力。我們整理出 7 大履歷格式與技巧重點，並提供實用的履歷表範例、履歷表自我介紹撰寫建議，以及搭配 AI 工具（Cake AI 履歷健檢）來優化內容。不需要華麗詞藻，只要花 10 分鐘，掌握簡單步驟，你也能寫出 HR 愛不釋手的履歷表，提升拿到面試的機會！ 本文大綱掌握履歷結構，打造吸睛履歷表1. 個人資訊：履歷表怎麼寫最重要的第一步2. 照片：選對形象照，提升第一印象3. 履歷表自我介紹：用 3 句話快速抓住 HR 的目光4. 工作經歷怎麼寫：呈現專業與成果的核心段落5. 學歷：依求職階段彈性調整順序與內容6. 專業技能：強調硬實力與語言能力，提升履歷表含金量7. 獎項與成就 / 作品集與專案：讓你的履歷更具亮點 不知道履歷怎麼寫才好？快搭配 Cake AI 履歷健檢！ 為自己打造一份專屬履歷，提升求職勝率 掌握履歷結構，打造吸睛履歷表 一份優秀的履歷，不只是在「寫自己做過什麼」，更關鍵的是如何清楚、有邏輯地呈現職涯亮點。為了幫助你快速掌握撰寫要點，我們接下來將拆解履歷表中不可或缺的 7 大區塊，針對每一區提供實用的撰寫技巧與格式建議，幫助你依照履歷結構有系統地優化內容。建議你參考這 7 大區塊作為架構，量身打造清晰有條理的個人化履歷留下良好第一印象，同時也提升被錄取的機會！7 大履歷架構搶先看！快速掌握各區塊重點內容個人資訊列出你的姓名、聯絡方式與社群或個人網站連結照片選擇背景乾淨、五官清晰的半身證件照自我介紹簡潔說明職涯背景、技能亮點與求職動機工作經驗搭配量化數據說明具體事例，展現個人工作成效學歷新鮮人可詳列主修、副修、GPA 或專案；已有職場經驗者則精簡至最高學歷即可專業技能列出專業技能、工具、證照或語言能力獎項與成就放上作品集與專案簡報（視情況增減）Cake 履歷範例免費下載、匯出成 PDF/Word 檔在實際撰寫履歷內容前，記得也要先準備一份合適且美觀的履歷模板！Cake 提供多樣履歷模板，求職者可以快速套用模板，製作一份專業且出眾的履歷，並在網頁上或 App 內直接進行內容編輯！完成履歷製作後，還可以根據個人需求選擇免費列印、下載成 PDF/Word 格式的履歷，或透過連結進行線上分享。Cake 免費提供多樣履歷模板，註冊/登入會員後一鍵套用。立即試用如果你需要制式的履歷表範本，也可以點擊右方連結 ➡ 下載 Word 檔Cake 資深獵才顧問，帶你掌握履歷製作 4 大重點你的履歷能在短短 8 秒內通過 HR 的考驗嗎？其實，只要掌握這 4 個關鍵步驟，你的履歷也能成為敲開職場大門的利器！我們邀請到 Cake 的資深獵才顧問 —— Shan，透過獵才／HR 的角度，讓你了解人資在審核履歷時會注意的重點內容，透過 4 大要點，幫助你做出能夠吸引 HR 眼球的履歷！ 1. 個人資訊：履歷表怎麼寫最重要的第一步 履歷中的「個人資訊」範例 / 範本在履歷表最上方，建議優先放上「個人資訊」，讓人資一眼就能找到聯絡方式，增加聯繫與面試機會。✅ 必填項目 姓名：使用真實姓名。如有英文名，可一併標示，例如：王小明（Jason Wang）聯絡方式：常用的 Email 與電話號碼，並可註明聯絡時段職涯社群連結：可加上 LinkedIn 或 Cake 履歷頁面，有助於展示完整職涯背景 ⚠️ 選填項目Facebook / Instagram：若個人頁面內容具專業性質（如應徵社群經營職缺時），可作為加分補充GitHub / Behance：若你是工程師、設計師等職位，放上作品連結能有效補充履歷表範例內容 其他與工作較無直接關聯的資訊，如婚姻狀況、國籍、地址或生日等，視應徵產業及企業文化而定，一般情況下可省略，避免資訊過多模糊重點。 推薦閱讀：求職 CV 怎麼寫？中英文 CV 範例模板、3 大格式與內容解析 2. 照片：選對形象照，提升第一印象 選擇背景乾淨、五官清晰的半身證件照，可提升履歷的專業感。若你應徵的是新創或設計類職缺，對照片的形式相對彈性；但若目標是金融、外商等正式產業，建議使用背景簡潔、五官清楚的證件照最為穩妥。除非你是應屆畢業生，否則非初次求職的應徵者不建議使用畢業照作為履歷照片，以免給人經驗不足的印象。 閱讀更多：你履歷照片再這樣放，Offer 直接跟你說掰掰！- 以 Cake 為例 3. 履歷表自我介紹：用 3 句話快速抓住 HR 的目光 履歷表中「自我介紹」建議放在個人資訊之後，以 2～3 句話簡潔說明自己的背景與強項，幫助人資快速建立印象。建議可從職缺的工作內容（Job Description）中擷取關鍵字，回應公司需求，並強調你能帶來的價值。這樣的履歷撰寫方式不只能增加被注意的機會，也讓你的履歷看起來更像是為應徵的公司量身定做的。若你是新鮮人履歷製作者，也可以列出實習經驗、社團經歷、專題專案等，從中展現你具備與「應徵職位產生連結」的軟實力，給面試官留下專業印象。 延伸閱讀：履歷專長怎麼寫？新鮮人必讀的「求職興趣」專長撰寫 答題技巧教學4. 工作經歷怎麼寫：呈現專業與成果的核心段落 履歷中的「工作經驗」建議依照時間由近到遠排列，每份經歷用 2～4 點條列說明，並搭配具體數據，突顯你的成效與能力。這段是 HR 判斷是否繼續閱讀履歷表的關鍵區塊。 撰寫履歷表工作經驗必備的 4 項內容：公司名稱：建議填寫完整公司名稱職稱：附上中英文職稱，有助於 HR 了解你的工作內容及職能範疇工作期間：建議標示年／月或年限，若經歷短暫，可略去具體起訖日工作內容與成效：建議搭配量化數據說明具體事例，說明個人在專案中扮演的角色與實際成效 3 個履歷撰寫技巧：讓你的工作經歷更加分如果想讓你的履歷更與眾不同，從眾多求職者中脫穎而出，務必在呈現工作成效的段落中，搭配以下 3 個小技巧來讓你的履歷更加分！ 1. 標示工作年資讓人資快速掌握你的穩定度與資歷深淺。若轉職頻繁，可簡化日期僅標示年份，或略過不記，僅放上與應徵職位連結度較高的經歷。 2. 插入關鍵字參考職缺說明（Job Description）中出現的技能關鍵詞，如「提案規劃」、「溝通協調」、「專案管理」等，在描述中自然融入，強調你具備該職位所需能力。3. STAR 法則呈現成果用 STAR 法則（情境 Situation → 任務 Task → 行動 Action → 成果 Result）呈現具體案例，並加入量化指標佐證，例如：「負責經營社群平台，一季內提高 5000 名粉絲，創造每月 3 萬元銷售額。」 求職履歷的「工作經驗」撰寫範本 / 範例： 履歷的「工作經歷」範例 / 範本5. 學歷：依求職階段彈性調整順序與內容 建議依照學歷時間由近到遠排序，建議標註出畢業年份。若已具職場經驗者可簡潔列出最高學歷；若是應屆畢業生或社會新鮮人，則可以補充與應徵職務相關的課程、專案、比賽或活動成果。新鮮人／畢業生的履歷表怎麼寫 若你缺乏有利的工作或實習經驗，建議在「學歷」多加著墨，強調在學校、自修課程、社團或課外活動中所學習到的硬技能和軟實力，能如何應用在應徵職缺上。讓 HR 認知到你對應徵職務與公司業務的了解，也看見你的積極性。 已具職場經驗者的履歷撰寫建議 若已有一定的工作經驗，「學歷」段落則應放在「工作經驗」之後，簡潔列出最高學歷至大學資訊即可，重點應集中在實戰經歷上。 6. 專業技能：強調硬實力與語言能力，提升履歷表含金量 「專業技能」通常放在履歷表最後，作為總結整理。而專業技能又分為專業能力與語言能力 2 大類：專業能力 這一部分應根據你所應徵職缺的需求，列出具體工具與技能。 設計職：可細分為「設計工具」如 Photoshop、Illustrator、Figma、Sketch 等工程職：依照前端、後端、App、資料庫分類技能，清楚列出程式語言與框架 其他職種則可列出如專案管理、行銷策略、數據分析等核心技能，若有相關證照亦可加註（如 Google Ads 認證、JLPT、PMP 等）。語言能力 在台灣求職時，履歷的「語言能力」通常會放上英文能力，或是其他與工作相關的外語能力，如果有檢定分數，建議以此呈現該語言能力的程度高低；如果真的沒有，再以 Basic（基礎）、Conversational／Intermediate（中等程度、可日常對話）、Fluent（流利）、Native（母語）去標示你的語言能力程度，較能避免解讀標準不一的情況。 小提醒：不建議使用進度條、圖示或百分比來表達技能程度，容易因個人判斷差異造成誤會。 更多知識：履歷專長怎麼寫？新鮮人必讀的「求職興趣」專長撰寫 答題技巧教學 7. 獎項與成就 / 作品集與專案：讓你的履歷更具亮點 履歷的最後一部分可以加入「獎項與成就」或「作品集與專案」，幫助 HR 更好了解你的成就與過往表現，讓履歷更具吸引力。 獎項與成就：將獎項名稱、頒發單位、頒發日期等基本條件條列清楚作品集與專案：建議挑選最多 5 項與應徵職缺或企業相關的作品或專案，並附上作品連結 小技巧：作品集或專案應與「工作經驗」和「專業技能」呼應，讓履歷的每個部分都能互相支持，強化你的整體專業形象。 延伸閱讀：【作品集範例】作品集製作 3 步驟，搭配履歷拿到面試門票！ 不知道履歷怎麼寫才好？快搭配AI 履歷健檢！ 用 AI 履歷健檢功能，產出符合 ATS 系統的優質履歷既然你已經掌握了履歷表的寫法並完成了你的第一份個人履歷，下一步便是要優化你的履歷。根據統計，約有 70% 的履歷會在第一關就被 HR 刷掉。若未能凸顯與職缺的契合度，你的履歷仍可能在書面審查階段就被淘汰。 為協助你更客觀地檢視履歷品質與職缺的適配度，Cake 推出 AI 履歷健檢工具，運用人工智慧快速比對履歷與職務需求，並提供實用的優化建議與即時編輯功能，有效提升你的履歷在書審階段的通過率！以下是 Cake AI 履歷健檢的重點檢測功能： 職缺適配度評分：上傳職缺描述，或直接選用 Cake 內建職缺，即可比對履歷與職位的適配度。報表分析功能：自動生成詳細報告，清楚標示履歷中需加強的重點。即時編輯功能：可依建議直接在頁面上編輯履歷，不需在不同工具間反覆切換視窗。搭配 AI 建議進行修改：除了自行編輯外，也可以一鍵套用 AI 建議，立即優化履歷內容。免費下載履歷：支援匯出成 PDF 檔，方便進行履歷投遞。啟用 Cake AI 履歷健檢，檢查你的履歷與心儀職缺的適合度，提升求職成功率！立即免費試用 為自己打造一份專屬履歷，提升求職勝率 製作一份條理清晰、內容精準的履歷，是邁向理想職涯的第一步。透過掌握履歷表的七大重點區塊，並針對應徵職缺進行調整，你將更有機會在眾多競爭者中脫穎而出。別忘了，與其寄出大量標準履歷，不如花點時間打造一份真正為自己量身打造的作品！ 現在就試試 Cake AI 履歷編輯器，不僅能線上編輯個人化履歷，還結合 AI 履歷健檢工具，針對不同職缺提供即時建議與優化方向，幫助你持續調整、快速更新，在每次投遞中都能展現最佳版本的自己！ 推薦閱讀：人資面試必問 10 道面試問題，讓 Cake 帶你完整掌握面試答題技巧【作品集範本】作品集怎麼做？參考作品集製作 3 步驟，搭配履歷拿到面試門票！

隨著大數據時代的開展，網路上充斥著許多資訊，而從眾多資料中分析並萃取見解，便是數位時代的關鍵能力之一，也就是資料科學家（Data Scientist）的核心工作內容。《哈佛商業評論》更在十年前指出資料科學家（Data Scientist）是「21 世紀最性感工作」。 資料科學家都在做什麼？薪資待遇怎麼樣？如果想應徵資料科學家需要具備什麼能力？本篇文章將和大家分享資料科學家工作內容、需具備的技能及相關工作資訊。文章大綱一、什麼是資料科學家？資料科學家工作內容有哪些？二、資料科學家薪水是多少？三、資料科學家必備 9 技能與求職指南一、什麼是資料科學家？資料科學家工作內容有哪些？資料科學家（Data scientist）的定義資料科學家顧名思義，實驗對象針對「資料」本身，尋找商業問題並落地解決。不過一個數據團隊中的資料工程師、資料分析師跟資料科學家乍看之下十分類似，三者其實具有不同工作內容。 資料工程師（Data Engineer）工作主要以架構並維持資料庫平台為主，方便公司儲存繁雜資料，資料分析師（Data Analyst）負責數據分析，利用 SQL、Excel 等工具針對一串資料解釋，而資料科學家（Data Scientist）像是資料領域的組長，需從資料中分析、處理及建模數據，同時具備統籌資料、發現問題、著手解決問題的能力。 資料科學家工作內容資料科學家的工作領域橫跨多面向，先是制定資料分析的策略，從網路、手機、感測器中找到需要解決的問題，此過程也稱作資料驅動（Data Driven），再用 Python、R 程式語言把數據建模，最後將模型部署，應用於日常工作中。因為繁複的工作量，資料科學家可以說是集結統計學、程式設計及機器學習知識於一身的職位，同時需要大量跨部門工作，和團隊夥伴溝通工作事項。 具體來說，資料科學家在執行專案時，工作步驟大致如下： 與客戶溝通資料分析目的，尋找資料分析的需求及目標規劃資料搜集方法，定義資料清理的邏輯拆解問題並提出假說，進行驗證建立資料模型，更新與優化安排專案的優先順序二、資料科學家薪水是多少？資料科學家的薪資待遇與工程師相似，剛從大學畢業的資料科學家，起薪約每月 40k 至 50k，不過各公司規模起薪不一，年資 1 至 2 年以上，月薪能達到 80k 至 90k，如果年資為 5 年以上，年薪則可能破百。職場資訊社群平台 Glassdoor 有數據顯示，2022 年台灣資料科學家的平均年薪為 116 萬，而目前資料科學家職位仍屬於新興職缺，人才供不應求，為未來時代的重要工作之一。 推薦職缺 三、資料科學家必備 9 技能與求職指南資料科學家工作必備 9 大技能如果看完上述介紹，對於資料科學家感到興趣，以下為應徵資料科學家時，需要具備的 9 大技能，分成硬實力和軟實力兩種類別： 💡 硬實力分為以下 7 項：Python 與 R 程式語言（Python Coding／R Programming）資料科學家雖然主要工作並非程式撰寫，但需要整理大量數據資料，因此須利用 Python 與 R 程式語言，作為統計運算、整理數據資料的輔助工具。SQL資料庫管理系統操作能力（Database/Coding）資料科學家有 60% 皆在清理數據，由於工作內容涵蓋清理大量資料，因此具備 SQL 技能、程式語言技能，才能幫助自己在茫茫大海的資料庫中，快速準確找到需要的訊息。數據分析及處理能力（Data analysis）清理完數據後，資料科學家需從數據中萃取提煉有用的資訊，解決最初資料分析的商業目標，所以對數字須具備一定程度的敏銳度與洞察力。資料視覺化能力（Data Visualization）為了方便解釋數據分析完的結果，資料科學家須把資料視覺化，由淺入深地解讀給公司高層主管以及客戶，讓他們能理解數據分析產出後的資訊意涵。機器學習與人工智慧技術（Machine Learning and AI）資料科學家有時候也會利用機器學習與人工智慧模型，包括選取演算法、微調超參數等工作，檢驗模型是否能解決商務問題。高級數學與統計學知識（Mathematics and statistics）不管是在做統計分析還是機器學習的模型，資料科學家都會用到大量的微積分、線性代數、機率論，因此高級數學與統計能力也是資料科學家必須掌握的能力之一。行銷理論與實務經驗（Marketing theory and practical experience）由於資料科學家最終產出的模型與解決方案，將直接影響公司的營運和行銷方向，所以具備行銷基本概念，對於公司後續的行銷策略能大大加分！ 💡 軟實力分為以下 2 項：跨部門交流與溝通能力（Communication skills and Teamwork）由於資料科學家工作涵蓋的範疇大，需要與資料分析師、資料工程師，還有各部門團隊夥伴多方溝通需求並優化模型，因此若能有效率且順利地跨部門溝通，能幫助推動業務進度。具有喜好洞察數據、觀察商業問題的特質資料科學家的工作無不圍繞在數據本身，每天工作需要長時間清理、建模數據，因此面試官在提問時，也會在面談中觀察求職者是否具備強烈好奇心，對於數據抱有熱情。 資料科學家工作的履歷與面試技巧💡 資料科學家履歷 3 大加分要件 過去經驗朝「結果導向」撰寫，而非「任務導向」由於許多資料科學家皆具備 R、Python 等程式語言技能，因此在履歷上，不用太著墨利用這些程式語言所執行的專案，而是把專案的成果寫出來，展現定義及解決問題的能力。在專案中提及「非結構化」資料非結構化資料指的是語音檔、影像檔、PDF 檔案等沒有固定欄位及形式的資料，比起結構化資料，較難以分析清理。求職者若在描述過往從事的專案中，放入處理非結構化資料的說明，能夠展現出自己不僅能處理一般資料集的能力！強調自己的「溝通技能」因資料科學家需進行大量跨部門溝通工作，建議求職者可於過去經驗中，提及與其他部門合作交流的經驗，彰顯溝通表達能力。 💡 資料科學家面試 3 大技巧 經驗題：利用 STAR 原則，強調 Situation 的挑戰性及量化 Result 數據面試官可能詢問求職者，過去在資料科學領域的專案經驗，此時，求職者便能利用 STAR 原則：Situation（情境）、Task（任務）、Action（行動）及 Result（結果），並且在描述情境時，講清楚問題的挑戰性，最後將結果以數字量化，反映出具體的商業目標。行為題：面試前整理好「故事庫」，失敗經驗也沒關係！為了確保求職者具備「溝通」能力，面試官可能會問「過去有沒有和資料分析師遇到衝突？當時如何解決」、「如果對方看不懂數據，如何說服他並採取你整理的結果？」等問題。建議求職者預先準備多則故事，遇到問題時直接以實戰故事分享，即便是失敗經驗也無妨，可從失敗經驗中提取學到的事情，增強說服力。機器學習技術問題：多網羅面試題庫，精簡扼要描述碰到「為何在某場景使用 A 模型而不用 B 模型？」這類問題時，建議求職者在回答時，把自己選擇的機器模型亮點提出，濃縮成2至3個句子即可，清楚讓面試官知道你選擇的理由及策略。 資料科學家工作的職涯發展資料科學家的專業可應用在 5 個層面：具有「大數據分析」、「資料科學自動化」、「雲端和資料科學」、「自然語言處理」及「物聯網」產品或服務的產業中。如果是社會新鮮人剛踏入資料科學家領域，剛開始的工作目標較著重於你開發的演算法能否讓工作流程更順暢、優化公司數據指標，接著進入較資深的資料科學家職位，目標漸漸朝向決策性質，像是如何用資料科學讓公司的商業風險降低等問題。簡單來說，資料科學家的職涯有點像是打怪的過程，會從一開始處理較為簡單的單一問題，漸漸轉變為解決集結各種小問題的核心風險、價值問題。 舉例來說，假設你在某 SaaS 產品工作，剛開始會先預估產品成效或實驗優化成效等，最後可能會逐步進階至產品週期成效預估、各國續訂率，甚至是整體產品風險等跨領域問題。因此建議對於資料科學家有興趣的求職者，除了進修程式技術，也可增強專案經理、行銷知識、用戶體驗等方面的跨領域視野，結合技術與知識解決商業問題。 不管是還在大學或研究所學習，抑或是社會新鮮人，正思索職涯目標的你，相信看完這篇文章之後，可以讓你更了解資料科學家需要的軟硬實力，掌握資料科學家的工作內容，順利應徵上理想職位！ AI 工作全攻略｜搜尋完整 AI 職缺隨人工智慧風潮橫掃各行各業，催生出大量新興 AI 職位和需求。該怎麼找 AI 工作機會、躋身高薪 AI 產業？一覽 Cake 完整的AI 職缺情報，應徵你夢寐以求的 AI 工作！ 透過Cake AI 人工智慧主題職缺專頁，快速掌握人工智慧相關職缺與求職攻略 延伸閱讀：資料科學家要有哪些技能？精選 11 門資料科學自學資源、求職管道 推薦職缺

隨著生成式人工智慧迅速發展，提示工程（Prompt Engineering）正成為人才市場上一個嶄新而且極具吸引力的領域。本文將介紹什麼是 AI 提示工程師（Prompt Engineer），探討想成為 AI 提示工程師所需具備的關鍵技能！此外，我們也將深入探討 Prompt Engineer 的薪酬水平、工作內容以及提供實用的面試技巧，並推薦 AI 提示工程師的相關職缺！本文大綱一、什麼是 AI 提示工程（Prompt Engineering）？為什麼變得熱門？二、AI 提示工程師（prompt Engineer）必備 5 大核心技能三、Prompt Engineer 面試技巧四、Prompt Engineer 工作＆薪水到 CakeResume 找！一、什麼是 AI 提示工程（Prompt Engineering）？為什麼變得熱門？ 從 OpenAI推出 ChatGPT 以來，生成式 AI 在產業中掀起了一股轉變和創新的浪潮。這項技術為各領域帶來嶄新的應用和機遇。透過 AI 與雲端、資安的整合，不論是製造業、金融業、電商或醫療保健等，都正積極探索 AI 技術，可謂未來第四次工業革命的重要驅動力。 在這股潮流中，生成式 AI 的應用趨勢日益明顯，企業爭相求取能夠操作生成式 AI 的人才，而這項專業名為「AI 提示工程（Prompt Engineering）」。什麼是 AI 提示工程（Prompt Engineering）？ 儘管生成式 AI 可以回答各種問題或滿足不同需求，但如果它無法理解指令，就無法產出人類所需的內容，這時就需要 AI 提示工程。簡單來說， AI 提示工程是透過引導生成式 AI 執行任務的程序，讓生成式 AI 能夠理解人類的各種提示 / 指令（prompt），進而產出最佳解答。過程中，工程師需對其指令進行設計、優化，不斷測試各種指令的效果。 為何我們需要這項技術？如果以烹飪作為比喻的話，設計過的指令就如同優質的食材，可以提升成菜餚的品質與風味。AI 提示工程就是將此概念代入人工智慧，指令經過精心設計，能夠極大地影響 AI 模型的表現，從而產出更佳的結果！ AI 提示工程的應用範疇非常廣泛，包括撰寫行銷郵件、生成程式碼、分析和合成文本、與客戶進行即時互動等等，皆展現驚人的潛力與價值。因此，AI 提示工程不僅在當今的技術領域中扮演著重要角色，更是未來人工智慧發展不可或缺的關鍵技術之一。二、AI 提示工程師（Prompt Engineer）必備的 5 大核心技能 在成為 AI 提示工程師（Prompt Engineer）的路上，有 5 個必備的核心技能： 了解不同的人工智慧（AI）與大型語言模型（LLM）：掌握使用不同的語言模型，包括 GPT、Google 的 Bard 和 Microsoft 的 Bing Chat，以及理解大型語言模型背後的生成原理，可以幫助你在撰寫指令時，清楚地知道哪些事情可以用 LLM 完成、LLM 的優點有哪些、弱項又在哪裡。擁有這樣的技能可以讓你更快上手 AI 提示工程師的工作。清晰的邏輯與明確的問題陳述：提示工程的關鍵在於如何告訴人工智慧你需要的內容。因此，清晰的邏輯以及描述問題的能力便顯得非常重要。在撰寫指令的過程中，你需要清楚表明「想要獲得什麼結果」。打個比方，如果想知道大安區的相關資訊時，你需要清楚說明問題類型，例如大安區人口相關資訊，以及地點是「台北市大安區」還是「台中市大安區」，以防生成內容不精確。建立領域專業知識：擁有特定領域或垂直領域的專業知識，撰寫該領域的指令會更得心應手且事半功倍。與生成式 AI 互動時，AI 不僅可以生成內容，還可以符合要求的風格，舉例來說，生成一張「巴洛克風格」或「印象派風格」的建築圖像，結果差異會很大。程式語言編寫技能：許多提示工程職位的工作需求中，需要將 AI 提示嵌入到應用程式或軟體中，因此就算不需要編寫完整的應用程式代碼，具備一定程式語言能力也更具優勢！培養耐心：事實上，AI 提示工程師的工作時間大多花在在不斷反覆測試指令，光是想要產出一個完整可用的指令，測試數十次到數百次都是正常的情況，所以與電腦和機器學習模型互動的過程中，都需要十足的耐心。 最後，想成為 AI 提示工程師，是否一定需要相關背景呢？雖然並非必要，但具備電腦科學、資料科學、工程或相關領域的背景會為職業生涯提供極大的幫助！AI 提示工程師 5 大核心技能三、Prompt Engineer 面試技巧 想成為 AI 提示工程師，卻不知道怎麼準備嗎？這邊整理 Prompt Engineer 的常見面試題目以及具體問題：專業知識題 面試官可能會要求你分享對 Prompt Engineering 的理解、解釋特定 AI 模型的工作原理，或詢問如何設計引導該模型，以獲得最佳輸出結果。題目舉例： 你如何理解大型語言模型（LLM）和其在 Prompt Engineering 中的作用？為什麼 Prompt Engineering 對於成功建構 AI 模型的輸入十分重要？你對特定的 AI 模型（例如 GPT、BERT 等）有何了解？能否講解你在工作中使用的任何程式語言或 API？如何選擇合適的大型語言模型來生成你需要的內容？ 實際經驗和案例 面試官可能會要求你分享過去與 AI 模型互動的案例，以及該互動如何影響最終結果。題目舉例： 請分享一個你運用 Prompt Engineering 的最成功案例。描述一個具有挑戰性的情境，並闡述你如何設計一個有效的提示以引導 AI 模型生成所需的結果。在某個專案中，你如何確保提示與模型交互達到最佳效果？在建立提示時，你如何考慮 AI 模型的限制以及如何達到所需結果？ 問題解決和技能展示 面試官可能會問及你在面對技術挑戰時的應對策略，以及如何克服困難。題目舉例： 當遇到無法正確解釋的問題時，你的解決策略是什麼？請描述一個你解決指令問題時的具體流程。如何克服 Prompt Engineering 中可能出現的模型偏見問題？ 除了針對面試題目進行準備外，自我提升也是成為 AI 提示工程師的必經之路。AI 產業與技術變動十分迅速，因此對於 Prompt Engineer 來說，了解最新的 AI 模型和技術變革至關重要，可以參與線上課程、閱讀學術文獻，還是參加專業研討會等方式在面試中展現你對 AI 領域的專業能力和進取心！Prompt Engineer 須不斷進修，了解 AI 的最新趨勢四、Prompt Engineer 工作＆薪水到 CakeResume 找！ 雖然台灣目前較少出現單純以「 Prompt Engineer 」命名的職缺，但不代表它不存在！目前台灣的「 Prompt Engineer 」與許多 AI 工程師在業務上有所重疊，除此之外，無論是行銷、業務還是設計等職能，都已陸續開始尋找能善用生成式 AI 的人才。在產業面上，無論是金融、設計、科技還是媒體等產業，也都有相關人才在徵集！ 這邊整理 4 個 AI 提示師 Prompt Engineer 相關職缺，更多相關職缺機會則可以點此查詢： 推薦職缺 AI 提示工程師這個職位要求持續學習和深入理解人工智慧技術，從而善用 AI 模型解決問題。通過掌握 AI 專業知識、程式設計和問題解決等多方面的技能，再加上不斷進取，你將能在 AI 提示工程師的領域脫穎而出！ AI 工作全攻略｜搜尋完整 AI 職缺隨人工智慧風潮橫掃各行各業，催生出大量新興 AI 職位和需求。該怎麼找 AI 工作機會、躋身高薪 AI 產業？一覽 CakeResume 完整的AI 職缺情報，應徵你夢寐以求的 AI 工作！ 透過CakeResume AI 人工智慧主題職缺專頁，快速掌握人工智慧相關職缺與求職攻略延伸閱讀：生成式 AI 產業大爆發！不只 ChatGPT，這四大能力都要學會