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How to Write a Machine Learning Engineer Resume (+ Example)
Created by CakeIn this article, you will learn about:How to write a great machine learning engineerresume?What is a good machine learning resume objective?How to write a professional machine learning engineersummary?What are key skills for a machine learning engineer resume?How to write a machine learning resume with no experience?Machine learning engineer resume sampleAs our world becomes more advanced with the development of technology and data, machine learning engineer jobs become a hot commodity.
As a machine learning engineer, you will be collaborating with data scientists and other engineers, within the artificial intelligence industry, in bringing models and ideas to life. You will be creating the learning systems to allow models to function following given operations.
With so much collaboration between the machine learning engineer and data scientist, the two roles might seem highly similar. However, a data scientist is the one who analyzes and researches the data and statistics for the machine learning engineer to write programs.
If you aspire to have hands-on work within the artificial intelligence field and have a strong passion for working with software and modeling, you will be suitable for a machine learning engineer job. To start a career as a machine learning engineer and partner with data scientists, you will need to create a professional machine learning engineer resume.How to write a great machine learning engineerresume?💡Adopt an ATS-friendly format for your ML engineer resume.
Make your machine learning engineer resume suitable for the ATS on the employer’s side to raise your chances of moving through to the next round. Make sure your ML engineer resume has a simple, clean layout with organized section labels.
💡 Refer to online machine learning engineer resume templates.
Examples allow you to learn from the good and the bad, which is also very beneficial when designing your machine learning engineer resume.
💡 Tailor your machine learning developer resume and include keywords.
As an ML engineer writes algorithms based on the data given for a specific task, you will want to design your machine learning engineer resume based on the job description of a particular engineer position.
Carefully review the job description to decide whether you should create an AI engineer resume, ML engineer resume, deep learning engineer resume, NLP engineer resume, etc.✏️Note: The feature that differentiates a machine learning engineer resume from a machine learning engineer CV is the content. An ML engineer resume will be tailored to a role, while a machine learning CV is usually an outline of all your work accomplishments and educational background.
💡 Improve your resume for a machine learning engineer by adding numbers.
When working with artificial intelligence, you will need to be comfortable with numbers. Show the employer quantitative achievements in your machine learning engineer resume, such as the percentage of successes of past projects or the size of the team you worked with or managed.
💡 Save your machine learning engineer resume as a PDF file.
Keeping your machine learning engineer resume as a PDF file, the recommended format, can become a lifesaver as it can guarantee that your resume will look exactly how you want it once it gets into the employer’s side.What is a good machine learning resume objective?The objective statement for your machine learning engineer resume is where the employer can gain a sense of who you are and what your career goals are within the AI field.
1. Emphasize at least two to three of your attributes and skills in the objective of your machine learning engineer resume.
2. Wrap up the objective of your machine learning engineer resume with what your goals are if granted the ML engineer role.
3. Feature the job position and the company that you are applying to in the objective of your machine learning engineer resume.
Career Objective for a Machine Learning Engineer Examples:
Analytical machine learning engineer intern experienced working with language programming, Linux systems, and deep learning frameworks. Eager to join Icreon as a machine learning engineer to run more advanced experiments.Driven machine learning engineer graduate skilled with software engineering and dynamic programming. Seeking a machine learning position at TechX to strengthen and grow experience with programming machines.Passionate machine learning engineer proficient in developing AI solutions for medical products. Looking to join MedsAI as an ML engineer to contribute to further medical AI research and prototyping.
How to write amachine learning engineer resume summary?The summary statement for your machine learning engineer resume is where the employer can discover your proficiencies and experience.
1. Start your machine learning engineer resume summary with a noteworthy description or your job title.
2. Fill the majority of your machine learning engineer resume summary with striking ML engineer-related skills and experience.
3. Wrap up your machine learning engineer resume summary with additional information, such as certifications, awards, or extra knowledge.
Machine Learning Engineer Resume Summary Examples:
Goal-driven machine learning engineer with 4+ years of experience producing machine learning solutions based on predictive modeling. Proficient with machine learning technologies, such as TensorFlow, Scikit-learn, etc.Attentive machine learning engineer with 5+ years of experience designing analysis systems from large, complex datasets. Skilled in natural language processing and data modeling.Multifaceted machine learning engineer with 7+ years of programming experience using Python, Java, SQL, C++, etc. Expert in data analysis, software development, and data visualization.
What are key skills for a machine learning engineer resume?The skills part of your machine learning engineer resume is where you provide a list of knowledge that can support your work as a machine learning engineer. 4 ways to present your skills on a machine learning engineer resume:
1. Simple bulletsPROS: a clear list of your skills.CONS: no details provided to show how you use the skills.2. Expanded bullets
PROS: a clear list of your skills with details.CONS: allows only up to 5 skills.3. Skills integrated with work experience bullets
PROS: provides thoroughly detailed explanations of how your skills are applied.CONS: not suitable for people that are writing machine learning engineer fresher resumes.4. A categorized skill sectionPROS: effectively shows a wide range of skills orderly.CONS: no details to show how the skills can be applied at work.
Tips for writing a machine learning skills resume effectively:
1. Highlight the list of skills if you are creating a machine learning engineer fresher resume and don’t focus on your skills if you plan to develop an experienced machine learning engineer resume.
2. Include soft skills in your machine learning engineer resume rather than just focusing on the technical proficiencies.
3. Referring back to the ML engineer job requirements when listing skills for your machine learning engineer resume.
Machine Learning Resume Skills Examples:Hard skills:Predictive AnalysisSpeech RecognitionTraining MentoringStatistical ModelingApplied MathematicsSoft skills:Problem SolvingTeamworkCommunicationCritical ThinkingAnalyticalWith Cake, you can easily create anoffice clerk resume online, free download your resume in PDF format, and utilize ATS-compliant templates. Land your dream job, create your office clerkresume online (free download) now!Create ResumeHow to write amachine learningresume with no experience?✅ 1. Choose a suitable resume format for your machine learning engineer resume.
chronologicalresume formatfunctional resume formatcombinational resume format
✅ 2. Write a career objective suitable for the ML engineer position.
With the addition of an objective statement in your machine learning engineer resume, you will be able to display to the employer how you are well-fitted for the ML engineer position.
✅ 3.Highlight your education in your machine learning engineer fresher resume.
With many technical strategies and aspects to learn, you will want to prove to the employer that you can take on the ML engineer role by starring your education accomplishments.
✅ 4.Include your ML engineer portfolio or any related side projects.
Additional information like these helps enhance your machine learning engineer resume while also showing the hiring manager your dedication to the ML role.
✅ 5.Write a sincere cover letter to pair with your machine learning engineer resume.
Use your chance to elaborate more on your past accomplishments and experience by composing a cover letter to submit along with your machine learning engineer resume.Machine learning engineerresume sampleDavis Reed
Professional Machine Learning Engineer Dedicated to Optimizing Models and Systems
555 Mille Ave., Pittsburgh, PA 15213(132)-155-3322[email protected]linkedin.com/in/dreed
Summary
Goal-driven machine learning engineer with 4+ years of experience producing machine learning solutions based on predictive modeling. Proficient with machine learning technologies, such as TensorFlow, Scikit-learn, etc.
Work Experience
ML Engineer Anther ScienceJun 2016 - Dec 2021
Enhanced algorithms by studying and adjusting parameters, which led to an improvement value of 93.47%.Created and finalized 15+ machine learning solutions for prediction.Led a team of 25 machine learning engineers to earn 5+ patents in a year.
ML Engineer Intern Anther ScienceMay 2015 - May 2016
Developed versions of different models simulating real-world solutions as prototyping for a team of 20 machine learning engineers.Collaborated with machine learning engineers to test infrastructures and search for solutions for the final version.Researched and built strategies for Anther Science’s future systems to find other techniques and solutions.
SkillsHard Skills:Data StructuresSystem DesignML AlgorithmsDynamic ProgrammingPredictive ModelingPythonSQLJavaApplied MathematicsML InfrastructuresSoft Skills:CommunicationProblem SolvingCritical ThinkingTime ManagementAdaptableCreativityConflict ResolutionJudgmentEthicalEmpathy
Education
B.S. in Artificial IntelligenceCarnegie Mellon University 2013 - 2017
Minor in Machine Learning
CertificationProfessional Machine Learning Engineer (Google Cloud), 2018
--- Originally written by Jessica Sun---
什麼是機器學習？解析機器學習 4 大模型、常見產業應用和職缺
隨著人工智慧（AI）產業在近年迅速發展，機器學習（Machine Learning，又稱 ML）在產業中的多種應用方式得了極大的關注。本文將介紹什麼是機器學習、4 大機器學習演算法介紹、常見產業應用以及機器學習工程師等相關職缺。
文章大綱一、什麼是機器學習？與 AI 人工智慧、深度學習的關係二、如何選擇適當的 ML 演算法？4 大機器學習模型介紹三、機器學習怎麼在產業中應用？盤點常見的 ML 實務案例四、機器學習工作有哪些、薪水多少？就上 Cake 找！
一、什麼是機器學習？與 AI 人工智慧、深度學習的關係
機器學習是一種讓電腦系統能夠透過資料自行學習並改進自身性能的技術，而不需要由人類輸入精確指令來執行任務。
機器學習的一個分支則是深度學習，它使用以人類大腦為模型的特定演算法結構，又稱「類神經網路」（ANN）來模擬和學習複雜的特徵和層次性表示，是機器學習中一種強大的方法，兩者密切相關，且兩者都在 AI 人工智慧的範疇之下。
而類神經網路是深度學習的基礎，它是由相互連接的節點或神經元組成的層狀結構。ANN 可以學習複雜的模式，並用於各種任務，包括圖像辨識、語音辨識、自然語言處理等。
AI 人工智慧、機器學習、深度學習、類神經網路的關係
不過，傳統的機器學習需要透過特徵工程進行大量人機互動，方能產生結果，比如訓練 ML 模型辨識貓或狗，就需要各別對其手人工輸入「眼睛」、「尾巴」、「耳朵」等等輪廓特徵進行學習，深度學習則是更先進的機器學習技術，以最少的人為介入來執行這些特徵工程，因此在神經網路架構的設計上更為複雜，可利用對已知錯誤的回饋來進行自我學習。
而機器學習其運作方式大致可分為四個步驟，分別是：Step1. 收集與準備資料 → Step2. 訓練模型 → Step3. 測試模型 → Step4. 解讀結果。
二、如何選擇適當的 ML 演算法？4 大機器學習模型介紹
機器學習演算法大致上也可分為 4 種類別，分別是：監督式學習、非監督式學習、半監督式學習、強化式學習，以下將分別進行簡要介紹。
4 大機器學習模型
【監督式學習】
定義： 學習模型使用有標籤的訓練數據，其中每個輸入樣本都有相應的目標輸出。特色： 模型根據已知的輸入和輸出示例進行訓練，以預測未知數據的輸出。監督式學習適用於分類和回歸等任務。監督式學習的優點是學習效果通常比較好，因為模型有明確的目標值可以參考。但是，監督式學習也需要大量的標註資料，這可能會比較耗時和昂貴。
【非監督式學習】
定義： 學習模型使用無標籤的訓練數據，沒有預先定義的目標輸出。特色： 模型探索數據的內在結構，通常用於集群分析、降維和異常檢測等任務。非監督式學習不需要預先標記的輸出。非監督式學習的優點是不需要標註資料，因此可以節省人力和時間。但是，非監督式學習的學習效果通常不如監督式學習，因為模型沒有明確的目標值可以參考。
【半監督式學習】
定義： 結合監督和非監督式學習的元素，模型使用既有標籤的數據和沒有標籤的數據進行訓練。特色： 這種方法利用未標記數據來增強模型的性能，尤其在標記數據有限的情況下。半監督式學習可以提高模型的泛化能力，通常比監督式學習或非監督式學習的學習效果更好。
【強化式學習】
定義： 學習模型透過與環境的交互學習，從而最大化某種累積的回報，是一種基於獎勵和懲罰來學習的機器學習方法。在強化式學習中，機器學習模型透過不斷嘗試和探索，來找到能夠獲得最大獎勵的行為。特色： 模型透過在環境中執行動作來學習，並根據反饋調整其策略。強化式學習常用於處理需要做出一系列決策的問題，如遊戲、機器人控制等。但是，強化式學習的學習過程通常比較緩慢，需要大量的試驗和錯誤。
機器學習的 4 大類模型
三、機器學習怎麼在產業中應用？盤點常見的 ML 實務案例
機器學習已在諸多產業中被廣泛應用，其中「推薦引擎」就是利用機器學習演算法來篩選大量的資料，並且預測顧客 / 使用者購買或喜歡該內容的可能性，接著提供客製化建議，通常以「你可能也喜歡」、「看過 XX 作品的觀眾也喜歡 OO」等呈現。像是 Netflix、Amazon 就大量利用機器學習來做推薦引擎。
據 Netflix 估計，智能推薦引擎所推薦的內容價值高達一年 10 億美元，Amazon 也稱，這項系統能提高該公司 20% 到 35% 的年度銷售額。
在製造業之中，「預測性維護」是一種常見的機器學習應用，利用機器學習和 AI 技術，來預測工廠中的機器、工業設備等何時可能會故障，以及若要延長其運作時間、更順暢的工作，可能會需要什麼，這都是透過從企業資產的營運資料來進行學習和分析，以便提供企業後續行動建議和洞察。
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四、機器學習工作有哪些、薪水多少？就上 Cake 找！
目前國內外企業都有不少與機器學習有關的職缺，以下列出 5 個與機器學習有關的 Cake 職缺及其工作內容、薪資待遇以及職務需求，更多職缺機會可以在這裡查看。
公司職缺薪資待遇職務需求（僅列舉）動見科技 OmniEyesAI 演算法工程師｜AI Algorithm Engineer120 萬 ~ 150 萬 TWD / 年- 熟悉 Python、Kotlin、Java 等程式語言開發，包括使用深度學習和機器學習進行高級電腦視覺解決方案的設計和開發- 具備電腦視覺和深度學習算法方面的知識和經驗- 能夠閱讀、理解並實施人工智能/機器學習技術論文慧景科技股份有限公司[RD] 機器學習資料工程師 ML Data Engineer（hybrid）150 萬 ~ 200 萬 TWD / 年- 資工相關領域碩士或三年以上 ML 產品開發經驗，熟悉產品週期不同階段的需求重點- 了解 Machine Learning 的基本原理- 熟悉 資料結構、演算法、作業系統、網路架構等基礎知識，能夠分析效能瓶頸域動行銷股份有限公司【產品處】AI 工程師/資料科學家/機器學習工程師52 萬 ~ 91 萬 TWD / 年- 熟悉 ML 相關知識- 熟悉 Python 程式語言，包含 Pandas, Numpy, Sklearn,Tensorflow, Pytorch 等模組- 熟悉 Linux 系統操作- 熟悉資料庫程式語言 SQL南山人壽保險股份有限公司科技創研中心-機器學習工程師70 萬 ~ 200 萬 TWD / 年- 2 年以上數據相關經驗KKday機器學習工程師 Machine Learning Engineer [RD]90 萬 ~ 120 萬 TWD / 年- 至少 3 年的機器學習相關開發工作經驗- 熟悉資料科學、機器學習與深度學習的專業知識，能理解演算法的原理並選擇、建立合適的模型- 熟悉 Python 語言，並有機器學習系統的開發經驗
延伸閱讀：想成為資料科學家？資料科學家（Data Scientist）薪水、工作內容、面試技巧整理
專訪》進來就給16天假！連獲富比士認證的大數據公司 Vpon 威朋：員工的福利和實力一定要成正比
Vpon 威朋大數據是一間數據技術公司，以優質的數據分析技術提供客戶在行銷、廣告投放為主要商業模式，運用的技術包含：機器學習 （Machine Learning）、人工智慧（Artificial Inteligence）和海量數據 （Big Data） 等等。Vpon 威朋是一家「亞洲級別」的企業，目前有6個據點，包含台北、上海、東京、大阪、香港、新加坡，客戶超過 1,500 家，每月處理的活躍用戶數更達 9 億。
公司位於松山區熱鬧的商務大樓，企業環境整體走近幾年流行的 Loft 風，溫和的鵝黃色光線和隨處都能書寫的玻璃牆面，讓成員隨手紀錄和呈現架構草稿。櫃檯旁滿滿的獎座吸引了我們的注意，有多個行銷傳播傑出貢獻獎、香港 The Spark Awards 、以及連續第二年榮獲 Greater China Specialist Agency of the Year 大中華區年度最佳專業代理商銅獎等知名獎項。訪問執行長兼創辦人吳詣泓 Victor，Vpon 威朋的戰績豐厚，感到最具代表性的是哪座？ 他分享最令 Vpon 威朋感到驕傲的，是接連在 2014、2015 年獲得《Forbes China 富比士中國 100 強》的「中國非上市潛力企業」第 6 名與第 3 名，光是入圍 Forbes China 角逐的企業就有 3000 多家，Vpon 威朋從這些優秀企業中能夠脫穎而出，從這樣的殊榮足以顯示公司的技術實力與野心。
Victor 談到企業信仰的核心理念，說明 Vpon 威朋的企業文化主要分為三大塊：「創業家精神」、「開放」與「利他」。
「創業家精神」希望員工具有獨立解決問題的能力、「開放」則希望員工對於市場資訊，能不吝與同仁、客戶交流，不要藏私才能共創出最大的商業價值；「所以我們公司沒什麼政治問題。」Victor 肯定地說。而「利他」也是 Vpon 威朋的核心精神，Vpon 威朋深信唯有幫助客戶取得利益，才能創造公司利益，進而產生個人利益。
亞洲級的征戰實力與福利待遇
對於這次招聘進來的工程師，Vpon 威朋期待他們擁有國際視野，和不同國家、文化的同仁進行團隊協作。執行長強調，工程師不應該只窩在辦公室打造產品，他會有許多外派出差的機會，帶著台灣的技術實力直接將產品展示給各國客戶看，「曾經有個日本客戶聽完我們的工程師 Demo，只發出一句『すごい（su-go-i）』的讚嘆，證明台灣的技術實力很值得驕傲。」另外在專業技術上，Victor 說：「我們專注於 Big Data、ML、AI 等領域，這方面不斷追求最新的技術趨勢並嘗試。」期待工程師同仁能用亞洲級別的標準期許自己。
當然，Vpon 威朋的工程師具備亞洲級的技術力與協作力時，薪資福利也會是亞洲、甚至是世界級的。就像一進公司入口的鐵門上，貼了一張由執行長親筆簽名核過的公告：同仁進公司第一年就享有16 天特休假期。「我們希望在所有政策上都實踐『亞洲級別』的理想，不會只要求員工有亞洲實力，卻還用台灣勞基法的低標來訂福利。」Victor說。
那麼，成為 Vpon 威朋的工程師後會面臨的第一個挑戰會是什麼？Victor 表示，要面對一群很聰明的同事與客戶，原則上每天都像在思想博弈，有時候溝通能力會跟著被鍛鍊，「不是一件輕鬆的事，但絕對能讓你得到的成果大於鍛鍊過程！」
如果你認同 Vpon 威朋的企業文化，也樂於迎向這樣的挑戰，Vpon 威朋也邀請你將台灣人才的精湛技術力，展現給世界！
你了解 AI 產業嗎？關於人工智慧不可不知的大小事！
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！
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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！
一文看懂 FinFET：原理定義、半導體業現況，怎麼挑戰晶片極限？
FinFET 是什麼？為什麼被晶片界廣泛討論？FinFET 技術，不僅大幅推動半導體產業，更被視為「摩爾定律的救世主」。本文將介紹 FinFET 的原理、其重要性、發展歷程和趨勢，以及進入此領域的專業人才所需的技能和特質。
以台灣發展來說，2024 年聯電宣布與 Intel 合作開發的 12 奈米 FinFET 製程技術，預計於 2026 年完工、2027 年投入量產，廣泛應用於各種半導體產品上，這一策略將成為聯電擴充產能和技術升級的關鍵。文章大綱一、FinFET 是什麼？摩爾定律的救世主二、FinFET 撐起前 20 年的半導體業，再下個 20 年呢？三、FinFET 人才 2 大職涯跑道：必備知識技能一次看
一、FinFET 是什麼？摩爾定律的救世主FinFET 與電晶體在認識 FinFET 鰭式場效電晶體前，得先知道何謂電晶體。
台灣的半導體產業在全球供應鏈中扮演重要角色，其中可以控制電子與電洞產生電流的半導體元件，最重要的元件即為「電晶體」。電晶體負責控制訊號，透過改變電壓來控制電流大小，當電流通過時，IC 晶片的訊號從 0 變成 1 ，成功連接數位世界與真實世界。因此，電晶體可謂控制 IC 晶片的重要元件。台灣半導體是世界龍頭，其中一項關鍵技術：用來控制電子與電洞產生電流的半導體元件，即為「電晶體」。
FinFET 的前輩：MOSFET以下將電晶體的技術分為 3 階段，首先從 MOSFET 開始。
如上所述，電晶體有三個電極：閘極（Gate）、汲極（Drain）以及源極（Source）。傳統的 MOSFET 電晶體就像用水龍頭控制水流，透過對 Gate（水龍頭）施加電壓，讓電子從 Source（供水源頭）經過 Channel（水管） 到 Drain（水龍頭出口）。
不過，雖然聽起來很完美，但 MOSFET 電晶體的也存在致命缺點。當半導體技術持續發展，晶片越做越小，Gate 與 Channel 接觸的面積越來越小，也就越來越難控制電流是否要通過，導致「漏電」，電晶體的縮小技術瀕臨極限，而當時的科學家因此認為「摩爾定律已死」。
幸好，FinFET 技術誕生了。延伸閱讀：
摩爾定律是什麼？半導體產業未來怎麼超越晶片極限？
FinFET 鰭式場效電晶體的突破
為了克服 MOSFET 電晶體的缺點，FinFET 應運而生，兩者最大的不同在於構造。
FinFET 將電晶體上的 Source 和 Drain 同時架高，中間的 Channel 也跟著架高被 Gate 包住，這樣架高的形狀就像魚鰭，也就是 Fin 代表的意思，因此 FinFET 被翻譯為「鰭式場效電晶體」。
簡單來說，FinFET 讓 Gate 控制 Channel 的能力大幅提升，原本水龍頭必須用力轉到最近才能阻止漏水，現在只需要輕輕轉動就能止水，效能大幅提升。
不只如此，FinFET 讓電晶體變成 3D 構造，突破原本一直縮小 Channel 長度的技術思維，讓電晶體縮小的技術順利發展，晶片活用度也跟著提高，難怪被稱為摩爾定律的救世主。
FinFET 再進化：GAAFET
不過，FinFET 電晶體的縮小仍有極限，而這次為突破 FinFET 瓶頸而生的則是 GAAFET。
GAAFET 的 GAA 代表 Gate-All-Around，也就是讓 Gate 包覆整根 Channel，進一步強化接觸面積和控制能力。GAAFET 是近期出現的新技術，仍不確定穩定性和量產效能是否能超越 FinFET，相信半導體產業很快就能給我們答案。
MOSFET、FinFET 和 GAAFET 比較以下用表格呈現 MOSFET、FinFET 和 GAAFET 的不同：
MOSFET、FinFET 和 GAAFET 比較MOSFETFinFETGAAFET結構平面閘極魚鰭式閘極環繞式閘極性能閘極長度 20 奈米以下容易漏電閘極長度 10 奈米以下的關鍵閘極長度可突破至 3奈米以下電流驅動能力最弱中間最強應用範圍消費電子用快充通訊用 5G 基站新能源車工業用自動化設備或充電樁物聯網AI（人工智慧）與 ML（機器學習）智慧型手機醫療設備國防技術目前由三星主推 3 奈米晶片二、FinFET 撐起前 20 年的半導體業，再下個 20 年呢？FinFET 的產業發展趨勢因應半導體產業的盛勢，FinFET 至 2030 年市值預估達 2,408 億美元，這都得歸功於智慧型手機、電腦與平板電腦、穿戴式裝置、5G 網路和汽車市場持續擴大，未來 5 年內最大的市場為北美。
目前 FinFET 的主要技術公司包括英特爾（Intel）三星（Samsung）格羅方德（Globalfoundries）台積電（TSMC）FinFET 的主要技術公司發展英特爾（Intel）：英特爾在 2022 年量產 4 奈米，於 2023 年量產 3 奈米，預計使用 GAAFET 於 2025 量產 2 奈米，最上面亦提及聯電宣布將與英特爾以 FinFET 製程合作開發的 12 奈米，將於 2027 年量產。三星（Samsung）：三星使用 GAAFET 技術在 2022 年的 Q2 量產 3 奈米晶片，同樣預計使用 GAAFET 於 2025 量產 2 奈米。台積電（TSMC）：台積電在 2022 年量產 3 奈米FinFET（N3）製程技術。N3 是業界最先進的半導體邏輯製程技術，以及效能更強化的 N3E 和 N3P 製程。同樣將於 2025 年以 GAAFET 量產 2 奈米。
GAAFET 相較於 FinFET，可縮減 45% 的晶片面積，同時降低 50% 的耗能，成為下一個引領摩爾定律的製程技術。由於 FinFET 技術的極限在 3 奈米，若要持續縮小勢必得使用 GAA。此外，三星計畫於 2025 年推出全球首款使用 GAA 製程 3D 先進封裝，跨足代工生產與封裝的完整流程。FinFET 明顯的成長態勢，歸功於智慧型手機、電腦與平板電腦、穿戴式裝置、5G 網路和汽車市場持續擴大。三、FinFET 人才 2 大職涯跑道：必備知識技能一次看FinFET 人才職涯會接觸到 FinFET 的職位主要有 IC design engineer（設計工程師） 跟 IC layout engineer（佈局工程師），以下簡介兩者的工作內容和不同之處：
IC 設計/ IC 佈局工程師工作差異IC design engineer（設計工程師）IC layout engineer（佈局工程師）工作內容設計積體電路的系統架構，必須熟悉各種電子元件，根據專案需求靈活修改設計內容負責實現積體電路的設計與佈局，工程師必須按照設計圖，確保電路在電子元件之間的性能達標學歷電機相關學程，碩士學歷尋找工作更容易電機、電子或通訊相關學程，碩士學歷對加薪有幫助所需技能類比 IC 設計工程師：需具備工具： Circuit Design、DAC、LDO需具備技能：電路設計、ESD數位 IC 設計工程師：需具備工具：Verilog、FPGA、RTL需具備技能：DFT、STA學習過 IC layout 相關課程IC Layout 及類比電路特性分析需具備工具： DRC、Layout、Calibre需具備技能：LVS、Physical design所需特質細心負責、態度積極、團隊合作、專案管理能力、樂於學習薪水起薪可達 6 - 8 萬，工作 3 年後可成長至 9 萬起薪約為 5 萬，工作 3 年後可成長至 7 萬FinFET 求職：IC 設計與佈局都在 Cake！工作職稱公司薪資範圍工作內容類比 IC 設計工程師 Analog IC Design Engineer凌耀科技股份有限公司26,400 TWD／月1. 感測器 IC／混合訊號 IC 設計、驗證、設計／驗證相關文件撰寫：熟悉 Hspice、Matlab 模擬工具熟悉 ADC／DAC、Bandgap、Regulator、Filter 等相關 IP 設計者佳。對環境光感測器、接近感測器、長波紅外線感測器、濕度感測器設計有興趣者優先。熟悉基本半導體製程者優先。2. 量產測試3. 設計文件／支持報告資深類比 IC 設計工程師 [Hsinchu/Taipei]多方科技股份有限公司2,500,000 ~ 4,500,000 TWD／年1. 採用深亞微米 CMOS 技術建構和創新高速類比／混合訊號電路，例如 PCIe／DDR／HDMI ⋯⋯ 發送器和接收器，以便整合到 SoC 產品中。2. 與數位團隊合作制定規範定義3. 創建模擬／數位評估的行為模型4. SerDes IP 的一致性測試布局工程師超赫科技股份有限公司35,000 ~ 45,000 TWD／月1. IC layout2. PCB layout3. 主管交辦事項
FinFET 製程仍是半導體產業的重要技術，目前英特爾、台積電與三星等大公司仍使用 FinFET 製造晶片。FinFET 未來市值不容小覷，如果你想成為產業的一份子，不妨從上面 3 個職位入手，檢驗自己的經歷與技能是否符合。
延伸閱讀：
半導體晶片解密：關鍵技術、供應鏈全貌、人才求職 7 大技能一次看
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
資料科學是近年來最夯的工作之一，尤其金融、科技產業更積極找尋資料科學、數據分析的相關人才，《哈佛商業評論》更稱資料科學家是「21 世紀最性感的工作」，年薪還至少上看百萬！
如果想踏進資料科學的領域，要具備哪些技能，該從哪些自學資源下手？想成為資料科學家又該去哪裡找工作呢？接下來就分別以資料科學的「自學資源：線上課程」、「自學資源：推薦書單」和「求職管道」三大重點介紹，讓你把資料科學的技能樹點好點滿！資料科學自學資源 1：線上課程
1. Introduction to Data Science講師：Data Hawk Tech 資料科學諮詢公司平台：Udemy費用：約台幣 370 元（根據平台優惠活動價格可能不一）課程時長：3 小時
如同課程標題敘述的，這是一堂資料科學的「入門」課程，所以會全面、概要性地講述，也簡單涵蓋了 Python 和 R ，但不會非常深入。因此推薦給想試試水溫、了解資料科學可以應用在哪些領域、總共包含哪些範疇的人。
2. Data Science A-Z：Real-Life Data Science Exercises Included
講師：Kirill Eremenko
平台：Udemy
費用：約台幣 370 元（根據平台優惠活動價格可能不一）
課程時長：21 小時
這門課涵蓋了資料科學的各個項目，課程中也會提供實際的例子幫助學生理解，總體的課程評分非常高，有 4.6/5 顆星。
不過要注意的是，這門課等於是從 0 到 1 、手把手地帶你認識資料科學的世界，考慮到上課學生的 coding 能力可能不太一致，這門課並沒有使用 Python 或 R，而是用了 gretl、Tableau、Excel 等工具，避免學生在學習資料科學時陷入不會程式的困境。這堂課最主要的目的，還是著重在幫助學生建立資料科學的架構。
3. Data Science and Machine Learning Bootcamp with R
講師：Jose Portilla
平台：Udemy
費用：約台幣 370 元（根據平台優惠活動價格可能不一）
課程時長： 18 小時
這堂是以 R 為主要語言的資料科學課程，將會涵括資料科學、機器學習和資料視覺化，可以同時當作學習 R 和資料科學的入門。
4. CS109 Data Science
講師：Pavlos Protopapas, Kevin Rader, Mark Glickman, Chris Tanner, Joe Blitzstein, Hanspeter Pfister, Verena Kaynig-Fittkau
平台：哈佛大學
費用：免費
課程時長：約 12 週
這是哈佛大學的公開課程，完全免費，而且所有影片都是在哈佛大學的課堂上實錄的；是一門以 Python 為主的資料科學課程，每個科目都很深入、紮實，大約需要 12 週的時間學習。
如果你對使用 Python 處理資料科學有興趣，希望完整地學習，而且時間上也有餘裕的話，可以考慮這堂課去打好資料科學的基礎。
5. Introduction to Data Analytics for Business
講師：University of Colorado Boulder
平台：Coursera
費用：免費試聽、高階內容需付費
課程時長：約 11 小時
這堂課偏重 SQL，以資料科學的實際業務應用為主，比較少視覺化的內容；如果你想精進資料科學領域中的資料庫模式建立、資料存取控制，就可以參考這門課程。
6. Data Science Essentials
講師：Microsoft
平台：edX
費用：免費（完課證書需額外支付 99 美元）
課程時長：18-24 小時（每週 3-4 小時，共 6 周）
這堂資料科學課程是基於 R 、Python 和 Azure ML 等工具，介紹資料處理流程、資料視覺化以及入門的機器學習，全面涵蓋了資料科學可能會碰到的所有面向，而且都會談到一定的深度。
除了我們介紹的這些海外線上資源之外，台灣也有許多資料科學的中文資源可以學習，例如線上課程平台 Hahow ，就有提供豐富的資料科學課程，有興趣可以自行搜尋參考，選擇適合自己的課程學習。
資料科學自學資源 2：推薦書單
1.Data Science from Scratch 中文版：用 Python 學資料科學
這本書是由一位 Google 的軟體工程師所撰寫，介紹用 Python 進行資料開發的主流工具庫，包括 IPython, Pandas, Scikit-Learn 等等。想透過這本書學習資料科學的話，需要具備一些程式設計的基礎，會探討如何處理各種數據資料，以及靈活運用貝氏、決策術、神經網路等等模型，也會幫助建立資料庫的相關知識。
2.高效率資料分析：使用 Python
這本書適合想要用 Python 做資料分析的初學者，就算沒有程式經驗，也可以跟著書中的教學一步步上手，讓你學會用 Python 自動處理與分析各種格式的資料，還有透過 Python 模組去分組資料、產生統計結果等等。
3. Probability for the enthusiastic beginner
如果想從零開始認識統計，這一本書會是很好的入門，它包含了所有的統計基礎內容，像是貝葉斯定理、期望值、偏差、機率分佈及回歸分析等等，循序漸進跟著書中學習，會獲得非常紮實的統計背景知識，對於理解資料科學有頗實際的幫助。
4. Think Stats
中文版：《統計思維：程序員數學之概率統計》
講解概率統計的入門書，作者會說明如何用程式來理解統計學，透過案例研究，介紹數據分析的流程——收集數據、生成統計、發現模式、驗證假設等等。強調實際應用的技巧，很適合有程式基礎的人進行跨界學習。
5. Think Bayes
中文版：《貝葉斯思維：統計建模的 Python 學習法》
大部分與貝葉斯統計有關的書，都是以數學為主要脈絡；而這本書特別的地方就在於，是用 Python 來入門介紹，適合有一點程式和統計基礎的人。
和上一本書的作者相同，一樣從現實生活中會遇到的問題下手，協助讀者建立建模決策的方法論、替具體問題建立數學模型，再一步步優化或驗證模型，當中運用到的邏輯思維也和資料科學家的工作重疊，可以學到紮實的方法論。
求職管道：有了資料科學的技能，又該如何找到資料科學家的工作呢？
1. 新創媒合平台
想成為資料科學家要去哪裡找工作呢？由於資料科學是近幾年新興的工作職缺，所以建議從新創媒合平台去搜尋資料科學的職缺；如果已經有鎖定特定產業的資料科學家，也可以直接在目標企業的官網求職區投遞履歷，順便觀察公司的網路形象，以及對職位、候選人的細節描述和能力要求。
另外想提醒的是，透過這些新型態的求職管道應徵，就盡量不要使用傳統人力銀行的制式履歷，而是針對各家公司的需求撰寫，客製化傳達自己在資料科學、數據分析能力的履歷，才有較高的機率獲得面試機會。對資料科學、數據分析的工作有興趣嗎？點這裡看更多職缺
2. 獵人頭公司
如果你是在業界工作 3、5 年的資料科學家，有一定的資歷和戰績實力，也累積了一些作品和人脈，這時候獵頭通常會主動找來。產業界前幾名的企業 HR 通常都和獵頭公司有交流，當企業在徵求資深或高階人選時，也經常會透過獵頭公司搜尋。所以如果你還是年輕的資料科學家，透過專案累積實力、參與交流聚會拓展人脈，都是可以經營的求職方向。
3. 網路社群
對大企業來說，如果要從網路社群搜尋人才，十之八九會透過 LinkedIn ，特別是有海外人才需求的企業、科技新創企業等，所以平時別忘了經營自己的 LinkedIn 帳號，如果有一些產業界的大神替你的資料科學技能背書，對 HR 來說是十分有可信度的。
另外，參加聚會、社團，也一定會接收到許多職缺的資訊，像是台灣就有 Data Science 資料科學、Data Science Meetup 台灣資料科學社群等臉書社團，加入後除了技術交流分享，還可以經常獲得許多資訊、培養人脈，不論是新手資料科學家，想要慢慢培養經驗，或者是有資歷的資料科學高手，想開拓眼界、認識更多神人，都很適合透過網路社群達到效果。
希望大家都能透過這些資源，找到最適合自己的學習和求職管道，成功朝資料科學家的路上邁進！延伸閱讀資料科學夯什麼？一窺 Mastercard 分析顧問、新創 Migo Data Lead 到哈佛 PhD 的精彩職涯！(上)資料科學夯什麼？一窺 Mastercard 分析顧問、新創 Migo Data Lead 到哈佛 PhD 的精彩職涯！(下)想成為 Data Scientist？日本樂天資料科學家 Marcus 的 Amazon 經驗與跨領域歷程
【PM 面試技巧分享】0.1%的錄取率下，奪得知名外商 SaaS 設計平台產品 Offer！
邀請產品經理喬分享 PM 面試技巧！我這輩子唯一學不會的事情就是放棄！估值 60 億美金的知名外商 SaaS 設計平台公司釋出了產品負責人職位，經歷七輪面試＋一個艱難作業，而我最後成功拿到了 PM offer！小提醒：面試是非常主觀的事情，很可能失敗或者是拿到 offer 後不滿意。但是最重要的是每一次的面試經驗，都要逼迫自己從中學習到失敗經驗，讓自己下一次的面試表現更好。我過去被獵頭/HR 主動獵了三次，相信與每次都把握面試機會來優化自己的面試策略有關。
前情提要：我有七年以上產品經理經驗，三年帶團隊經驗。
面對畢業於常春藤大學 (Stanford, UC Berkeley, Princeton..etc.) 擁有在百大企業 Google、Airbnb、Amazon、百度、抖音、騰訊、阿里巴巴等多年工作經驗的 PM競爭者們，我是如何脫穎而出？
到了最終關，我與其他四位學經歷都超級優秀的候選人競爭相比，我具體是用什麼策略成為最後被選中的那一位呢？本篇文章分享自己成功面試上世界頂尖獨角獸外商的產品經理面試準備過程，內容顆粒度會細到面對各種 PM 面試題目的應答策略與框架。希望能幫助任何想要踏入 PM 領域的產品新鮮人，或正想要轉換跑道的朋友。本文經產品經理喬 授權轉載，原文刊載於此。
文章概要：
01/三大面試心態不能忘！
02/產品經理面試，7 大問題心法分享
Bonus：準備好面試關卡後，3 個心態調整
三大面試提醒，心態不能忘！一、閱讀 Job Description 的內容細節，深思工作經歷中獨特的成功案例，客制化專屬履歷！不要丟一份通用型履歷到你非常想要的公司！(通用型履歷：不管公司 JD 怎麼寫，你的履歷都寫一樣內容) 過去我在公司面試超過 200 位「產品經理」相關職位的候選人，對於這部分特別有感。假設今天是面試「電子商務」的職位，候選人的履歷卻大部分強調自己之前做相機的工作經歷，那這些人可能在 HR Screening 就被刷掉了，到不了業務負責人的手上。所以我自己在找機會時，也特別注意「履歷客制」的部分。成功率高的 PM 履歷，是必須詳細閱讀目標公司的職位 JD，仔細思考自己是否有相關經歷，並從中找出能夠在履歷呈現自我優勢的地方加以描寫，進而得到面試機會。
畢竟從履歷開始就算是面試環節，履歷中每一段經歷沒有必要把所有完成的事項都寫上，過於繁雜、沒有秩序的履歷會被認定是沒有邏輯的，並且也有可能被面試官定位為沒有事先把控內容質量就投遞履歷的情形。二、永遠記得遠比投履歷更有效的途徑是 Referral (推薦)！PM 職位透過獵頭或者認識的人內推，往往會是快速通過 HR 關的方式之一。為什麼呢？
第一個難關：如果是透過自己投遞簡歷到公司網站，HR 必須從大量信件中找到你。第二個難關：你要如何在沒有人給予介紹或者在零合作經驗的情況下，快速獲得面試機會？相對來說很難！除非真的特別優秀！但其實，以反饋時間來說，自己投也是慢很多！
有獵頭找上門，即便機會不是想要的，也記得保留這個人脈。職場或者學生時期所認識的人，盡量不要樹敵！因為獵頭有時握有不公開招聘的高級職位，可以請他們推薦。以及同領域的人在未來職場上可能會在你想要的公司工作，這時候如果可以請他們內推，真的會省很多力氣！畢竟連 HR 都沒看上你，更沒面試機會了。職場上有貴人真的很重要。
與獵頭相處是一套哲學，你要懂得進退。因為常常發生的是，獵頭會想盡辦法利用你挖出更多有效人脈，讓他可以去繼續挖。這情況很常發生在你是經歷很吻合的候選人，但是沒在看機會。Again，跟獵頭的關係是一套哲學。三、不是想要的職位 (Role) 在 HR Screening 階段明確表明，過程中跟進、面試反饋，時刻調整自我。面試的時候，中心思想就是要從 HR 身上挖取到更多有利於面試的資訊。與 HR 相處時，基本做人道理都要有，不要一副自己高高在上一定會被面試上的感覺 （別忘了還有其他競爭者，你不是唯一，時時刻刻保持謙卑）也千萬不要忘記 HR 有權利決定要不要雇用你的。有些公司的 HR 甚至有非常大的權力，即使業務都過關了，HR 覺得溝通力、領導能力不行，你就是會被刷掉。產品經理面試：7 大心法分享
當自己對專業能力滿意、認為自己是個軟硬實力兼具且適合職位的候選人。面試的目的很單純，就是要讓每一位面試官都喜歡自己。你很難是產品經理的全才，如何在面試對答說出面試官想聽的答案方向就是核心關鍵。面試產品經理前的 5 個要點確認：
確認面試流程：與 HR 明確面試流程有幾關？大體上會跟哪些面試官進行面試？了解面試官：每位面試官在面試時，最在乎的點是什麼？他們的地雷誤區是什麼？制定面試策略：盡力獲取每位面試官的名字與頭銜，獲取他們對相關領域的想法與重點。（更厲害的是，找到面試官的專業社交平台帳號，仔細研究他們最近關注的議題有哪些）精進專業技能：這個職位更看中專業領域的哪些能力？如何準備？熟悉公司文化：公司文化要熟讀！讓自己在面試階段看起來就是個 perfect match。
小提醒：許多很優秀的人往往敗於軟實力 （溝通能力、團隊協作能力）因為被認為個性太獨來獨往，給人感覺不喜歡團隊合作。面試時真的要展現自己很開放以及喜歡團隊合作的心態啊！
✨ 產品經理面試基本題：把握 7 問題，好好表達自己！
Tell me about yourself. (介紹下你自己。)Why do you want to work here? (為什麼想在這公司工作？)Why do we have to hire you? (我們為什麼要雇用你？)What is your biggest weakness? (你最大的弱點是什麼？)What is your biggest strength? (你最大的優點是什麼？)If we don’t hire you, what could be the reason? (如果我們不雇用你，可能會是因為什麼原因呢？)Where do you see yourself in 5 years? (你覺得你五年內如何發展？)
延伸閱讀：面試被問優缺點該怎麼答？優缺點必備範例與破解公式一次看！
✨ 產品經理面試專業題：分析 FANG (Facebook, Amazon, Netflix, Google) 的 PM 面試，歸納出 7 大產品經理面試的必問類別。
產品策略 (Product Strategy)產品設計 (Product Design)數據定義 (Metric Definition)數據變化 (Metric Change)估算題 (Estimation)技術解釋 (Technical Explanation)情境題 (Behavioral Question)
小提醒：以上題目真的千奇百怪、超級困難，絕對不是人人都可以當產品經理。針對每個題型發展出屬於自己的答題框架非常重要，面試已經夠緊張了，在沒有準備的情況下要如何表達出 Structured Answers 考驗各自的能力與反應。
附表為 2019 美國大公司產品經理面試考題分布（僅供參考）問題類別所有公司GoogleFacebookAmazonMicrosoft產品策略24％31％18％32％21％產品設計24％33％33％4％22％技術問題9％13％0％4％22％數據分析12％8％25％3％3％情境題31％14％24％57％32％基本上最安全的方式就是所有面試題目的類型都先做準備，畢竟它們也是環環相扣、彼此影響的。但如果硬要做準備策略的調整，建議事先探聽問題方向的比重。而技術解釋題可以視面試公司的情況再做最後的時間分配。接下來，針對上述 7 大產品經理面試的必問類別，逐一進行解析分享！
產品經理面試題一：針對產品策略問題 (Product Strategy)題目：請提升 Facebook 收入解答說明：這樣的題目沒有明確告訴你要設計什麼功能，而是給你一個要提升的業務指標。以我個人理解，這個題目其實是要建立出一個可以基於的產品策略，然後進行產品設計的功能，並演示給面試官看。面試官要看的是你的思考方式，而不是只追求答案。千萬不要一開始就只給答案，這是個 red flag，面試官很可能因此就覺得你是個不思考的候選人，而放棄你。
1. 確認公司情況○現況：Facebook 變現的手法是廣告變現。○ 核心數據： LTV、ARPU → 人均廣告展示數、人均廣告點擊率影響收入。
2. 列下解法○建立用戶旅程中與收入最相關的架構：用戶在訊息流瀏覽 → 看到廣告 → 點擊廣告 → 以上的架構就可以是 產品設計基於的策略，我們產出的策略就是優化每一個節點的轉化率這裡使用腦爆解法（列出兩個做示範）A. 優化廣告展示數：提升日人均看到的廣告數 → 加更多廣告位B. 優化點擊廣告率：優化廣告推薦演算法
3. 討論解法○ 加更多廣告位、優化廣告推薦演算法→ 可以使用 ICE 框架判斷優先級Impact：這個解法對於業務指標的達成成績Confidence：自己是否有信心這個影響是真的可以成真的？(基於市場競品的激烈競爭)Ease：這個解法的開發成本為何？(客戶端/服務端/…)→加更多廣告位：可能導致更打擾用戶體驗，導致留存下降。雖然開發成本低，但是影響過於負面，所以優先級低。→ 優化廣告推薦演算法：涉及到ML機械學習 (Machine Learning) 的話不確定性通常都很高，前期與開發的溝通成本也會高，但是如果能 提升個性化廣告推薦演算法。影響相當高，雖然開發成本也高，但我認為這是一個必然持續該投入成本的方向。
4. 結論○ 產品策略是：用戶瀏覽 → 廣告展示數 → 廣告點擊率 基於這樣的架構，思考兩個轉化率要使用怎樣的產品設計來優化。○ 推薦解法是：優化廣告推薦演算法 權衡與風險：Machine Learning 的不可預測性非常高，排期難以預測 衡量成功指標：人均廣告展示數、人均廣告點擊率、LTV (生命週期價值)、ARPU (用戶平均價值)
產品經理面試題二：針對產品設計問題 (Product Design)題目：請替 Facebook 設計電影功能解答說明：針對本類題型特別推薦使用 BUS 框架進行思考，相對而言是有系統的，且在緊張的情況下也比較不會過於慌。BUS 框架圖 （公司 用戶 解法）
「產品設計」問題 3 類型：新功能優化、既有功能優化、挑選最喜歡/最討厭的產品進行優化。本題分析：既有功能優化／解法：採用 BUS 框架，公司情況 分析用戶 設計解法
確認公司情況 (Business)公司宗旨Facebook 目的把人們的距離縮到最短，讓彼此隨時可以聯繫感情。技術情況Facebook 的最大優勢在於具有人與人之間的社交關係鏈的數據。市場情形解釋自己認為的電影就是影片。而在現在市場上的 PGC 影片類競品包含 Netflix, Hulu, Amazon 等等，面向 UGC 的影片類競品包含YouTube 等等。為了做出具備市場獨有性的產品，可考慮結合 Facebook 的社交關係鏈優勢，去設計出電影相關功能。→ 談完公司情況後，可以跟面試官說自己認為做電影就是在做影片 (把自己如此認為的原因與對方說)並且確認：有沒有任何期望自己更專注的數據指標 (收入/用戶參與率等等)。如果沒有，自己會專注於某數據，因為 xxx。把自己的思路 (原因/結果) 都明確告知。分析用戶 (User)：若是談到電影，可很快的區分為生產側與消費側：我個人會選擇生產側的一般用戶，除了一般用戶的基數比較大，對於影響因為現在 Facebook 的導航列已經有獨立出一個給影片觀看功能 (2020/ 07)，所以功能整體已經相對完善。但是一般用戶創造影片還是沒有與社交有任何結合。生產側 (創造者，Creator)專業用戶：好萊屋等級的專業用戶 or KOL/網紅等一般用戶：、高頻率使用 or 低頻率使用消費側 (觀看者，Viewer)高頻觀看者低頻觀看者
生產側一般用戶的痛點做影片是個很孤單的體驗不知道自己做的影片他人是否喜歡自己可能只具備做影片的其中一個技巧，缺乏其他的技巧→ 我選擇做影片是個很孤單的體驗，因為做影片是最多用戶會接觸到的場景，對業務指標影響較大。其他兩者是基於做完影片後，才會延伸出的需求。設計解方 (Solution)○製作影片時，可以邀請他人一起進行 (熟人使用 Tag 功能進行，陌生人會出現在 Discover 模塊讓其加入)○ 在 Facebook Event 功能中，定制化一個種類讓做影片的人群聚○ 每當家人與親密朋友間的紀念日時，把他們從小到大的回憶基於一個影片模板，讓自己與他們一起編輯這個影片再次使用 ICE 框架判斷優先級並針對選出的解法還要給出以下資訊：Trade-off (權衡之處)：很難有解法是完美的。這個解法有哪些需權衡的地方？妥協了什麼？造成哪些影響？這些都要思考清楚。
Risk Management (風險管理)：這個解法有風險嗎？例如說隱私問題？
衡量成功的數據指標：可以不只一個指標，但你說出一個指標後就要說出為什麼你認為要使用這個指標？(人均月加好友數/使用過功能後的留存)
產品經理面試題三：針對數據定義問題 (Metric Definition)題目：請替 Facebook 定義數據指標
解答說明：1. Goal：今年的業務目標是什麼？ — 假設業務目標是收入2. Action：找出與業務目標相關在應用內的行為 — 以「觀看廣告」為例3. Metric：根據行為去定義相關數據 —(1) 業務關鍵數據：人均廣告展示次數、人均廣告點擊次數、人均廣告點擊率、廣告主下廣告總量等(2) 整體關鍵數據：LTV、ARPU 等等4. Evaluation：衡量以上數據是否夠精確或能幫助進行產品決策？ — 每個數據都要可以進行用戶分群各自監測數據：分市場、分新老用戶、分高低使用頻率用戶等等。
產品經理面試題四：針對數據變化問題 (Metric Change)題目：Facebook DAU 下跌 30%，怎麼辦？解答說明：1. 確認問題的範圍與定義 — 縮小問題範圍
Where — 發生在哪個市場？還是全部市場？When — 是一直發生？還是只發生在特定時間區段？What — 是在哪個平台發生？Web 端？iOS/Android？是特定版本？Who — 是否是特定的用戶群體受到影響而已？還是整體？
2. 追根究底找出根本問題 (Root Cause)內部問題 (Internal)數據精準度 (Data Accuracy)：數據平台是否精準？數據歸因是否正常？近日版本上線功能品質：新版功能品質不佳？上線的素材未考慮到文化、宗教造成反彈或抵制？效果不符合用戶期待？穩定性問題 (Stability)：Crash 與 Bug 是否在開發階段沒有測試出呢？外部問題 (External)用戶習慣改變 (使用裝置、節慶、市場需求降低、重大疾病影響等等)季節性變化 (例如：學生大部分暑假跟寒假較活躍，但開學後則降低活躍)第三方問題 (服務端問題 AWS＆Azure 維護、數據平台故障等)獲取用戶途徑出問題 (Google 廣告推薦演算法大變、ASO 關鍵字被搶等等)出現特別強大的競爭對手社會變化(例肺炎)、政府政策 (例印度禁止 59 款大陸應用)、戰爭等等
3. 結論 (Summary)綜合上述，針對 Facebook DAU下跌 30% 的情況，首先定義問題範圍、然後從內部與外部原因去定位問題，進而找出根本原因，進行修正。產品經理面試題五：針對估算題題目：YouTube每日收入多少？解答說明：這類題目面試官可能也沒有正確答案，他只是想要看你如何分析問題，進而有一個思路去得到一個答案。所以就算你知道答案，也千萬不要直接給一個數字。
1. Clarify 釐清問題
公司目前情況：YouTube 目前的商業模式有訂閱與廣告變現確認分析目標：主動詢問面試官本題是否可以只考慮廣告變現(表現出自己的理解，並且假設自己不是特別懂訂閱，可以再有知識盲區的情況下回答)確認分析地點：主動詢問面試官是否可以只考慮美國？或者要考慮全世界？
2. Map out calculation 公式化問題
美國廣告日收入＝DAU(美國) x 人均廣告觀看次數 x 廣告展示率 x 單個廣告觀看平均盈利 x DAU= Daily Active User (日活躍用戶)
3. Round number 使用好估算的數字
美國 DAU：假設美國總人口為 300M (3億)，我們只考慮 0–80 歲的人，且人口均勻分佈如下 (100%代表全體會用 YouTube)年齡 0–20：300M * (2/8) * 0% (20歲以下不能用 YouTube)年齡 20–30：300M * (1/8) * 100% = 37.5M年齡 30–40：300M * (1/8) * 100% = 37.5M年齡 40–60：300M * (2/8) * 50% = 37.5M年齡 60–80：300M * (2/8) * 50% = 37.5M→預估出來 150M 為每天美國日活躍的用戶數人均廣告觀看次數：○ 聽音樂的用戶可能一天會看 20 個以上的影片○ 看影片的用乎可能一天只會看 1 個影片→ 基於這種情況，可預估每天人均看 10 個影片廣告成功展示率：不可能每個用戶看影片時，都能成功拉到廣告展示。→ 所以初估 50% 為廣告成功展示率單個廣告平均盈利：用戶每看一個廣告，可以盈利多少 → 在此可以粗估為 0.01 USD。○ 美國廣告日收入 = DAU (美國) * 人均廣告觀看次數 * 廣告展示率→ 150M * 10 * 50% * 0.01= 7.5M (USD)
4. Summary 簡短做出結論並估算數字合理性，與面試官確認是否有任何疑慮。以上的回答是否是他可以接受的呢？產品經理面試題六：針對技術解釋題題目：網路是怎麼運作的？ (常考題)解答說明：1. Clarify 確認問題定義網路可以是點對點之間的數據傳遞技術，也可以是區塊鏈(Blockchain)相關技術。比較常見的情況是：在瀏覽器 (Browser) 輸入一串 URL 後獲得搜尋結果。與面試官確認往這方向深入討論是否可以呢？這樣主動定方向的好處是，可以規避自己不熟悉的技術盲區，通常面試官會樂意接受自己主動去定義方向。但也可能會有面試官拒絕此方向的可能性。
2. Step-by-Step 一步一步解釋
面試現場如果有白板或者任何服務工具，可以劃下視覺化流程 (服務端與客戶端交互)，方便與面試官溝通。角色介紹客戶端 (Client-end)：用戶使用來傳輸 URL 的裝置，可以是手機或者電腦(PC/Macbook)。服務端 (Server end)：網路數據展示的地方，或者說存儲之地。DNS Resolver (Domain Name System)：當客戶端傳出 URL 時，DNS 會解析這 URL，將其變為電腦可閱讀的 IP 地址 (Internet Protocol Address)。可以理解為，URL 是為了讓人類理解的提升可讀性，並方便資訊互相傳遞。但是 IP 地址是獨立的，方便讓電腦進行處理。網路 (Internet)：客戶端與服務端彼此間的互動都透過網路，包含 IP 地址與數據傳遞等等。可以理解為網路是個媒介。實際行為當客戶端在瀏覽器上輸入一個 URL，則這個 URL 會先被 DNS Resolver 解析為 IP 地址。IP 地址透過網路向服務端發出查詢請求。查詢結果完成後，服務端透過網路將結果回傳至客戶端，進行前端視覺呈現。
可以使用譬喻法輔助：其實網路就像是透過電話簿打電話的概念客戶端像是撥電方，撥電方想打電話給 Joseph，在電話輸入 Joseph 播出。DNS 就像是電話簿，Joseph 必須透過 DNS 被解析為一個電話號碼。電信服務像是網路，這個撥出需求透過電信服務撥出需求給 Joseph。接聽方像是服務端，電信服務送來的接聽需求，接了就透過電信服務告知撥電方，並且接通開始對談。
3. 結論簡短把剛剛說的話用總結的方式再說一次，呈現出自己溝通技巧以及總結能力：當我收入 URL，DNS 會剖析它成為 IP 地址，透過網路跟服務端進行交互，如果有結果，就會透過網路返回至客戶端，也就是我的裝置。客戶端透過網路與服務端互動概念圖產品經理面試題七：針對情境題解答說明：運用 STAR 法則，確保自己的回答有架構1. Situation：任務的場景2. Task：明確說出被給予的任務3. Action：執行的事項4. Result：執行的結果、學習到的事物
💡 以下例題作為說明：職涯中若與同事發生衝突的經驗？Situation若干年前，修圖產品在日本市場要開發美顏功能Task開發不懂為什麼要花大量資源做這件事，對此任務很抗拒Action理解開發為何這樣思考：他不理解日本市場、也不懂美顏效果背後可以帶來的數據意義 (留存提升、核心功能帶來當時的市場差異)。利用支持數據來說服開發：說明用戶調研數據、市場特性，日本人群體特別在乎大家一樣，過於壓抑其實大家在社交媒體常常批評彼此，期望在社交媒體是完美的傾向。A/B Test 可驗證：核心數據指標為 — 與開發明確說明，A/B實驗可以客觀去說明自己的看法，如果真的是負面效果，也可以上線之後撤下。使用過美顏功能的次週留存，以及人均日開啟次數等等。Result結果：美顏效果在日本上線後，非常明顯造成數據正面影響。省思：往後在需求評審會上，多多跟團隊人員說明 OSM ，讓團隊對於達成目標的向心力也可以更強烈。(Objective 目的、Strategy 策略、Measurement 衡量指標)
以上七種產品經理面試中會遇到的題型，都不是特別簡單。所以練習真的很重要！不要裸面 (沒準備就面試)，會留下黑歷史給企業的資料庫。我個人練習花了至少三個週末，而且週末是全天在練習，我個人面試練習方式如下：
針對每一種題型默寫框架，練習直到可以說出每一個題型的框架，這行為必須要跟呼吸一樣自然。我個人每一個框架都至少默寫了 60 次。一定要進行模擬面試，無論是否有對象可以跟你一起！每一種題型都一定要逼自己可以回答的非常順。心態上要調整，不要想要一步登天。我也是練習了三個週末，才在面試中表現比較好。
Bonus：準備好面試關卡後，3 個心態調整1. 面試中的學習：面試很看緣分，有時失敗了不是你的錯，而是面試官跟你對談的氣氛已經不對了 (換個角度想，你避免了可能不適合你的工作環境)。但是你一定要從每一次的面試中學到東西，避免下次再犯。
2. 面試官資訊：再次強調，盡量獲得面試官的資訊 (尤其是 LinkedIn)，並且研究每一位面試官，去定製化應答策略絕對有助於通過面試。
3. 自我表現：記得面試的目的是，讓面試官喜歡自己、認可自己！多去思考自身優劣勢，以及 JD 上提及的要求。面試過程中要規避自己的弱勢，多主動出擊掌握話題，凸顯自己的優勢。人物小檔案：產品經理喬曾旅居紐約、清大資訊碩士畢業。歡迎透過Medium或 Instagram聯繫。經歷：曾任職 Canva 產品負責人、MX Player (Zenjoy) 產品負責人、火幣網產品副總監、美圖秀秀國際版產品負責人、新創公司玩美移動。本文經產品經理喬 授權轉載，原文刊載於此。
人工智慧浪潮再起！AI 新創 MoBagel 如何闖出一片天
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 🎧
10 Pekerjaan Bidang IT yang Paling Dicari dan Gajinya!
Di era digitalisasi saat ini, profesi bidang IT merupakan suatu pekerjaan IT menjanjikan untuk kedepannya.
Pekerjaan di bidang IT (Information Technology) bertanggung jawab untuk membantu suatu perusahaan atau organisasi dalam memelihara infrastruktur digital dan memberikan bantuan pemecahan masalah baik sesama karyawan/pegawai maupun konsumen dengan mengikuti kemajuan teknologi dan prosedur keamanan.
Bagi kamu yang memiliki ketertarikan untuk mengembangkan keterampilan dalam pemrograman dan pemecahan masalah, kamu dapat mempertimbangkan pekerjaan di bidang komputer.
Daftar Isi:Daftar Pekerjaan Jurusan IT yang Banyak DicariTips Mendapatkan Pekerjaan Lulusan ITLowongan Kerja IT📚Bacaan lanjutan:Contoh CV Programmer/IT Menarik dan Cara Membuatnya10 Pekerjaan Bidang IT yang Paling Menjanjikan
Pekerjaan IT banyak diburu karena memiliki peluang karier yang cukup besar. Teknologi informasi merupakan bidang yang tergolong cukup luas dan memiliki banyak sekali pilihan.
Berikut ini contoh pekerjaan IT yang banyak dicari :
1. Web Developer (Front End, Back End, Full Stack)
Web developer merupakan salah satu pekerjaan IT yang paling dicari, karena meningkatnya aktivitas yang dilakukan secara online dan kebutuhan masyarakat dalam mengakses berbagai informasi.
💼Tugas Web Developer:mendesain tampilan, navigasi, dan organisasi konten situs web/website dengan menggunakan bahasa pengkodean seperti HTML, SQL, CSS, dan JavaScript untuk mengelola grafik, aplikasi, dan konten yang memenuhi kebutuhan klien.
Namun, secara umum, pekerjaan IT ini terbagi atas 3 spesifikasi :
Front-End Developer: mengatur bagian website yang terlihat oleh pengunjung, termasuk UX dan UI.Back-End Developer: mengatur elemen di belakang layar, misalnya server database.Full-Stack Developer: mencakup semua tugas front-end dan back-end, sehingga posisi paling banyak dibutuhkan karena memiliki kemampuan yang lebih komprehensif.
💻Cara Mendapatkan Pekerjaan Web Developer:Banyak web developer memperoleh gelar associate dalam pengembangan web atau bidang IT lain yang relevan.Beberapa mungkin memperoleh gelar sarjana di bidang IT atau bidang bisnis.
Bagi kamu yang mencari lowongan kerja bidang it lulusan SMK, tidak perlu berkecil hati karena kamu dapat mengembangkan keterampilan desain web/web design melalui program sertifikat atau pembelajaran mandiri.Untuk menarik perhatian rekruter, sering kali diperlukan pengalaman dan portofolio programmer.
💰 Gaji Web Developer:Dilansir dari Indeed.com, rata-rata gaji pokok Web Developer di Indonesia per bulan berkisar Rp 4.000.000dan akan bervariasi sesuai dengan kemampuan serta keterampilan.
2. Software Engineer
Software Engineer merupakan profesi IT memilikiketerampilan pemrogramanyang kuat karena hampir semua perusahaan saat ini menggunakan sistem perangkat lunak (software).
Oleh karena itu, seorang engineer dapat bekerja dan dibutuhkan di berbagai industri seperti pariwisata, hiburan, kesehatan, media, maupun ritel.
💼Tugas Software Engineer:perangkat lunak/software baru, mengimplementasikan, hingga menguji software dan sistem dengan menerapkan pengetahuan tentang matematika dan ilmu komputer.
Dalam mengembangkansoftwareatau aplikasi, Software Engineer dibagi ke dalam beberapa bidang sebagai berikut :
Application DeveloperApplications EngineerProgrammerSenior Programmer AnalystSoftware DeveloperSoftware EngineerQuality Assurance AnalystSystems Software EngineerDan lainnya
💻Cara Mendapatkan Pekerjaan Software Engineer:
Sebagian besar orang yang berkecimpung di profesi IT ini membutuhkan gelar sarjana dan Master untuk menjadi ahli dalam pengembangan dan pemeliharaan software.
Seorang Software Engineer belajar dan mempraktikkan keterampilan dalam pemecahan masalah teknis, diagnosis, pemecahan masalah, dan wajib menguasai berbagai bahasa pemrograman.💰Gaji Software Engineer:Dikutip dari Indeed.com, rata-rata gaji pokok Software Engineer di Indonesia perbulan berkisar Rp 6.000.000dan akan semakin meningkat sesuai dengan keterampilan dan kompleksitas tugas.3. Artificial Intelligence Specialist
Artificial Intelligence (AI) Specialist adalah profesi bidang teknologi informasi IT yang erat hubunganya dengan Machine Learning (ML) dan merupakan seorang yang ahli dengan pemrograman komputer.
AI/ML merupakan bidang ilmu yang terkait dengan pembuatan sistem komputer yang dapat berpikir, belajar, memecahkan masalah, dan mengerjakan suatu hal layaknya seperti manusia.
💼Tugas Artificial Intelligence Specialist:Artificial Intelligence Specialist mengidentifikasi kebutuhan yang ada hingga merancang suatu sistem kecerdasan buatan sebagai solusi yang efisien.
Sekarang ini, AI/ML kerap dikembangkan menjadi sebuah sistem IoT, sehingga koordinasi dalam tim menjadi hal yang krusial.
Selain itu, profesi bidang teknologi informasi tersebut juga mengembangkan sistem keamanan berbasis AI seperti pengenalan wajah dan sidik jari.
💻Cara Mendapatkan Pekerjaan Artificial Intelligence Specialist:AI specialist bukanlah pekerjaan yang mudah didapatkan.
Perusahaan cenderung mempercayakannya pada seseorang yang sudah memiliki gelar Master di bidang ilmu komputer/STEM serta memiliki banyak kemampuan (skill) dan pengalaman.
Namun, apabila kamu baru memiliki gelar sarjana, kamu masih memiliki kesempatan bekerja sebagai AI specialist untuk posisi entry-level.
Agar dapat memiliki hard skill pekerjaan di bidang IT ini, maka penguasaan beberapa bahasa pemrograman dan memiliki latar belakang pekerjaan sebagai analis sistem dengan keterampilan pemrograman yang memadai sangat diperlukan.
Penting pula menguasai ilmu data, bidang Artificial Intelligence/Machine Learning, dan memahami desain sistem untuk mengembangkan sistem AI.
💰Gaji Artificial Intelligence Specialist: Menurut salaryexplorer.com, rata-rata gaji pokok Artificial Intelligence (AI) Specialist di Indonesia per bulan berkisar dari Rp 8.000.000 - Rp 23.000.000
Gaji bulanan rata-rata ini sebagian besar sudah termasuk perumahan, transportasi, dan tunjangan lainnya.Gaji profesi IT AI/ML bervariasi secara drastis berdasarkan pengalaman, keterampilan, jenis kelamin, atau lokasi.
4. Database Administrator
Pekerjaan di bidang IT yang satu ini cukup krusial karena Database Administrator (administrator basis data) membantu menyimpan dan mengatur data maupun perusahaan dan/atau pelanggan, serta melindungi data dari pengguna yang tidak sah.
💼Tugas Database Administrator:Profesi IT ini bertugas melacak data dengan menggunakan perangkat lunak (software) khusus.
Software yang digunakan dapat dikaitkan dengan konfigurasi perangkat lunak/software, keamanan, dan kinerja jika berlaku.
Para profesional di bidang Database Administratorsering mendiagnosis dan memecahkan masalah IT kompleks yang terkait dengan infrastruktur data untuk memastikan data organisasi aman, dapat diakses, dan mudah di navigasi.
💻Cara Mendapatkan Pekerjaan Database Administrator:Untuk memperoleh pekerjaan IT ini, biasanya perlu mendapatkan gelar sarjana dalam ilmu komputer atau sistem informasi manajemen.
Kalau kamu ingin bekerja sebagai Database Administrator, sering kali memulai sebagai analis database atau pengembang sebelumnya.
Hal ini agar dapat menambah pengalaman dalam pengumpulan data dan bekerja di database jaringan.
💰 Gaji Database Administrator:Dikutip dari toghr.com, rata-rata gaji pokok Database Administrator di Indonesia per bulan berkisar Rp 5.000.000 - Rp 13.000.000.5. Information Security Analyst
Profesi bidang IT yang berhubungan dengan pencegahan cyber crime dikenal sebagai Information Security Analyst.Pekerjaan IT specialist di Information Security Analyst menuntut untuk selalu up to date dengan metode-metode serangan cyber dan mengembangkan metode lain untuk memeranginya.
💼Tugas Information Security Analyst:Dalam menjalankan tugasnya, profesi IT ini perlu berpikir kreatif dan teliti demi memastikan tidak ada celah yang membahayakan sistem yang dikerjakannya.
Information Security Analyst membantu perusahaan membuat rencana darurat jika informasi diretas dari jaringan dan server.
Para profesi IT ini juga menganalisa suatu sistem, membuatnya aman dari berbagai macam risiko keamanan cyber, dan membuat strategi untuk memecahkan masalah yang muncul
💻Cara Mendapatkan Pekerjaan Information Security Analyst:Jenis pekerjaan IT ini dapat bekerja di berbagai industri untuk membangun dan memelihara tindakan perlindungan digital atas kekayaan intelektual dan data yang dimiliki oleh suatu perusahaan atau organisasi.
Untuk menjadi seorang Information Security Analyst perlugelar sarjana di jurusan ilmu komputer, teknologi informasi atau semacamnya atau sertifikasi profesional sering diperlukan.
Kursus terkait bidang IT ini mungkin melibatkan matematika, pemrograman, dan sistem operasi dan sertifikasi yang ditawarkan oleh Konsorsium Sertifikasi Keamanan Sistem Informasi (ISC2)
💰Gaji Information Security Analyst:Berdasarkan informasi dari tipkerja.com, rata-rata gaji pokok Information Security Analyst di Indonesia perbulan sebesar Rp 5.000.000 - Rp 13.000.000 dengan background pendidikan S1 sederajat.
Apabila seorang Information Security Analyst Cyber sudah sertifikasi profesi seperti CISM (Certified Information Security Manager) dan CISSP (Certified Information System Security Professional, maka akan berkesempatan untuk memperoleh gaji lebih besar lagi.6. Computer Networking SpecialistPekerjaan di bidang komputer yang satu ini berhubungan dengan merancang, membangun, dan memelihara berbagai jaringan dan sistem komunikasi data.
💼Tugas Computer Networking Specialist:Seseorang yang berprofesi di bidang IT ini, memiliki kewabjiban untuk memelihara dan mengembangkan jaringan komputer perusahaan sehari-hari. Computer Networking Specialist memanfaatkan keterampilannya untuk membuat jaringan tersedia dan efisien untuk semua karyawan dalam suatu perusahaan atau organisasi.
Berikut pekerjaan IT terkait Computer Networking Specialist, antara lain :
Computer Systems AnalystIT AnalystIT CoordinatorNetwork AdministratorNetwork ArchitectNetwork and Computer Systems AdministratorNetwork EngineerNetwork Systems AdministratorTelecommunications Specialist
💻Cara Mendapatkan Pekerjaan Computer Networking Specialist:Pekerjaan bidang IT ini biasanya memerlukan gelar sarjana dalam ilmu komputer atau sistem informasi untuk memahami fungsi jaringan dan menjadi terbiasa dengan solusi potensial yang diperlukan untuk memeliharanya.
Beberapa Computer Networking Specialist mungkin juga memerlukan gelar Master of Business Administration (MBA).
Terutama bagi Computer Networking Specialist yang bekerja dengan pemangku kepentingan internal organisasi lainnya untuk menentukan praktik teknologi terbaik.
💰Gaji Computer Networking Specialist:Dicoding.com memaparkan bahwa rata-rata gaji pokok Computer Networking Specialist di Indonesia perbulan adalah Rp 4.000.000.7. Cloud Computing Engineer/Cloud Architect
Pekerjaan bidang IT ini dikenal juga sebagai Cloud Systems Administrator, merupakan profesi IT specialist yang mengembangkan dan mengawasi sistem komputasi, serta memiliki pemahaman yang luas baik sistem teknologi maupun cloud computing, serta mendesain aplikasi yang berbasis cloud hingga cara mentransfer.
💼Tugas Cloud Computing Engineer/Cloud Architect:Pekerjaan ini berperan untuk memimpin segala proses kerja cloud computing baik sebagai pemimpin teknis maupun profesional manajemen, mulai dari tahap desain awal dan pengembangannya, pengaturan budget, sampai mitigasi risiko.
Seorang Cloud Computing Engineer/Cloud Architect bertugas juga menangani hampir seluruh lini teknologi cloud, mulai dari membuat strategi, men-deployaplikasi, memantau aktivitas cloud, hingga merancang dan memigrasikan aplikasi ke jaringan untuk penyimpanan cloud.
💻Cara Mendapatkan Pekerjaan Cloud Computing Engineer/Cloud Architect:Gelar yang dibutuhkan dalam pekerjaan IT ini membutuhkan latar belakang pendidikan Master di bidang cloud architecture, serta mencoba berbagai program sertifikasi untuk memperkaya keahlian dan keterampilan.
Sebagai Cloud Computing Engineer/Cloud Architect, menguasai beberapa skill seperti bahasa pemrograman (JavaScript, Python, C# dan lainnya), mempunyai skill interpersonal, skill managerial, dan leadership yang baik dapat menarik perhatian rekruter.
Selain itu, memiliki kemampuan untuk mendesain, mengimplementasi, melakukandeploymentcloud infrastructure, dan memiliki pengetahuan terkait IT ecosystems merupakan poin plus tersendiri.
💰Gaji Cloud Computing Engineer:Dilansir dari blacgarlic.id, rata-rata gaji pokok Cloud Computing Engineer/Cloud Architect di Indonesia perbulan berkisar pada Rp 9.000.000
8. Product Manager
Product Manager juga dikenal sebagai Technical Product Managers, bertujuan mengatur strategi, peta jalan, dan definisi fitur untuk suatu produk dan juga memengaruhi setiap aspek bagaimana produk itu dibuat dan diluncurkan.
💼Tugas Product Manager: Pekerjaan di bidang IT ini bertugas menganalisis kinerja produk dan mendesain ulang sesuai kebutuhan.
Selain itu, perlunya keahlian dalam mengelola prioritas dan pertukaran antara pengalaman pelanggan, dampak bisnis, kinerja, dan dukungan pasca-peluncuran.
Serta dapat bekerja secara lintas fungsi dengan tim desain dan teknologi untuk memastikan rilis produk/penyempurnaan yang tepat waktu dan berkualitas.
💻Cara Mendapatkan Pekerjaan Product Manager:Seorang Product Manager memiliki gelar dalam Ilmu Komputer, Teknik atau bidang terkait.
Latar belakang yang kuat dalam rekayasa perangkat lunak serta pengalaman sebelumnya dalam manajemen produk dan mengelola produk sepanjang siklus hidupnya, akan menjadi daya tarik tersendiri bagi rekruter. Selain itu, memiliki sertifikasi manajemen proyek seperti PMP akan menjadi nilai tambah.
💰Gaji Product Manager:Berdasarkan glints.com, rata-rata gaji pokok Product Manager di Indonesia per bulan yaitu Rp 4.000.000 - Rp 15.000.000 tergantung tingkatan dan keahlian yang dimiliki.📚Bacaan lanjutan: Ingin Jadi Product Manager? Ketahui Job Desk dan Skill yang Dibutuhkan!
9. Data Scientist
Perkembangan industri dan teknologi yang semakin pesat membuka lebih banyak lowongan pekerjaan di bidang IT sebagai Data Scientist.
💼Tugas Data Scientist:Profesi IT sebagai Data Scientist mengumpulkan, menganalisis, dan mengatur data untuk menentukan trend yang dapat mempengaruhi keputusan bisnis.Metode dan alat IT dapat menggunakan statistik dan Machine Learning untuk membantu mengumpulkan dan memproses data perusahaan seperti catatan keuangan, penjualan, prospek, dan perolehan prospek.
💻Cara Mendapatkan Pekerjaan Data Scientist:Selain tingkat ketelitian dan kecerdasan yang tinggi, profesi IT sebagai Data Scientist memerlukan setidaknya gelar sarjana dari jurusan ilmu komputer, bisnis, matematika, atau statistika.
Beberapa mengejar gelar Master atau tambahan, kursus, dan sertifikasi yang berhubungan dengan industri yang ditekuni.
💰Gaji Data Scientist:Menurut indeed.com,rata-rata gaji Data Scientist di Indonesia per bulan sebesar Rp 10.292.064.10. Computer/IT Support SpecialistPekerjaan di bidang teknologi informasi ini menuntut waktu untuk selalu siap sedia kapan pun perusahaan membutuhkan pertolongan dan mendukung jaringan komputer dengan menguji dan mengevaluasi sistem jaringan dan memastikan bahwa operasi sehari-hari bekerja.
💼Tugas Computer Support Specialist: Seorang yang berprofesi IT sebagai Customer Support Specialist bertanggung jawab untuk meninjau dan memecahkan masalah jaringan komputer dan perangkat keras untuk bisnis.
Customer Support Specialist dapat bekerja di berbagai industri untuk memberikan dukungan umum kepada karyawan perusahaan atau di perusahaan teknologi atau perangkat lunak/software-as-a-service (SaaS) sebagai layanan untuk memberikan dukungan teknis pada masalah pengalaman pengguna yang memerlukan bantuan teknis.
Pekerjaan IT support bertanggung jawab dalam jaringan administrasi komputer sehingga dapat dibagi menjadi :
Customer Support SpecialistDesktop Support SpecialistHelp Desk SpecialistIT Support SpecialistTechnical SpecialistTechnical Support Specialist
💻Cara Mendapatkan Pekerjaan Customer Support Specialist:Pekerjaan IT support biasanya bergelar sarjana di bidang IT atau ilmu komputer.
Selain itu, memiliki sertifikat atau gelar associate yang dipasangkan dengan pengalaman profesional yang relevan juga dapat menarik perhatian rekruiter.💰Gaji IT Support Specialist: Menurut Indeed.com, rata-rata gaji pokok Customer Support Analyst di Indonesia perbulan sebesar Rp 4.000.000.Cara Mendapatkan Pekerjaan di Bidang ITTips Dapat Kerja di Bidang ITMengingat kemajuan dunia industri yang semakin pesat, dan semakin menjamurnya perusahaan Startup di Indonesia.
Maka lowongan pekerjaan IT akan semakin banyak, maka cukup menarik bukan?Berikut ini tips dan cara mendapatkan pekerjaan di bidang IT:1. Mengetahui bidang IT
Ada baiknya kamu mengetahui seperti apa pekerjaan di bidang IT dan jenis pekerjaan IT. Langkah pertama dengan melakukan riset untuk mengorientasikan diri di bidang TI.
Ada beberapa saluran YouTube, podcast, situs web/website, dan blog yang dapat membantu untuk mempelajari seperti apa pekerjaan IT itu, dan jenis pekerjaan IT apa saja yang mungkin cocok dengan minat dan kemampuan. Cobalah menyusun daftar pekerjaan di bidang IT beserta tugas dan persyaratannya. Hal ini dapat membantu memfokuskan pencarian profesi di bidang teknologi informasi dan menambah pengetahuan tentang IT lebih luas lagi.
2. Memoles keterampilan IT yang relevan
Keterampilan yang dicari oleh rekruter kepada para pekerja di bidang IT dapat bervariasi dari satu peran ke peran lainnya.
Berikut beberapa keterampilan yang mungkin tercantum dalam deskripsi pekerjaan IT :
Sistem operasi:mengetahui beberapa sistem operasi seperti Mac, Linux, dan Microsoft dapat mempermudah untuk bekerja dengan berbagai perangkat dan dapat memperbesar kesempatan kamu bekerja di suatu perusahaan.Keamanan:sebagai profesional IT, pemahaman mendasar tentang keamanan komputer dan internet (enkripsi dan firewall) dapat berguna dalam menyelesaikan pekerjaan.Jaringan:mengetahui hal-hal penting tentang masalah jaringan, seperti akses jaringan dan layanan IP, dapat memberikan poin plus dimata rekruter.Komunikasi:profesi IT sering diharapkan untuk membantu anggota lain dari suatu perusahaan/organisasi dengan masalah teknis, atau bekerja sama dengan anggota tim untuk meluncurkan proyek baru.
3. Membangun pengalaman di bidang IT
Pengalaman bekerja merupakan salah satu yang sangat diperhatikan rekruter dalam mempertimbangkan diterima/tolak kamu dari pekerjaan yang dilamar.
Agar semakin meyakinkan para rekruter dengan kredibilitas kamu, ada beberapa cara untuk menambah pengalaman :
Kursus:dengan mengikuti kursus baik online atau offline (tatap muka) akan menambah pengetahuan di bidang IT dan memperoleh sertifikat kursus yang dapat digunakan dalam melamar pekerjaan IT.Proyek pribadi:membuat perangkat lunak sendiri, membangun situs web untuk teman, atau mengutak-atik jaringan komputer dapat menguji keterampilan dan menambah informasi tentang skill yang dimiliki untuk ditunjukkan dalam lamaran pekerjaan IT.Magang:magang atau intern mungkin tidak memerlukan banyak pengalaman sebelumnya dan dapat menjadi kesempatan yang baik untuk menggunakan keahlian dalam lingkungan profesional.Pekerja lepas (freelancing):beberapa profesi IT seperti pengembang web (web developer) sering kali dibuka lowongan pekerja lepas.Freelancing bisa menjadi cara yang baik untuk menyelesaikan proyek kecil saat kamu sedang mencari pekerjaan penuh waktu (full time).Sukarelawan:banyak organisasi sukarelawan mencari dukungan, sehinggamenawarkan keahlian IT yang dimiliki dapat membantu menyelesaikan proyek yang ada di organisasi tersebut dan yang mana pengalaman volunteering dapat ditulis dalam CV lamaran pekerjaan IT.
4. Membuat CV yang menarik
Agar CV menarik dan dapat meyakinkan para rekruter, ikutilah beberapa tips penulisan CV berikut:
✅ Tekankan skill di bidang IT: seperti kemampuan bahasa pemrograman, pengetahuan terkait IT, dan industry knowledge yang luas akan semakin menarik di mata rekruter.
✅ Mengikuti Hackathon: mengikuti hackathon tidak hanya menambah pengetahuan tentang dunia IT tapi juga memberikan peluang untuk berinteraksi dan berkomunikasi dengan para profesional IT lainnya.
✅ Mencantumkan sertifikat: sertifikat pembelajaran akan meyakinkan rekruter bahwa kamu memiliki cukup pengetahuan di bidang IT tersebut.
📚Bacaan lanjutan: 20+ Contoh Skill Komputer untuk Dicantumkan Dalam CV!
Contoh CV Bidang IT
Contoh CV Java Programmer - Dibuat di CakeResume
Dari 10 pekerjaan IT menjanjikan tersebut dapat mempermudah kamu menentukan minat dan kemampuan untuk berkarir dalam profesi bidang teknologi informasi.
Bagi kamu yang sedang mencari lowongan kerja bidang IT lulusan SMK maupun bergelar sarjana dan Master, kamu dapat mempersiapkan diri dengan mengikuti beberapa kegiatan seperti coursework, personal projects, internships, freelancing, dan volunteering untuk meningkatkan keterampilan.
Selain itu, kamu dapat mengikuti tips membuat CV lamaran kerja yang baik untuk melamar pekerjaan bidang IT beserta contohnya di atas.
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什麼是智慧製造？了解 4 大核心要素、當紅職缺「智慧製造工程師」
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
