人工智慧的職涯機會

人工智慧(AI)產業快速成長,為個人與企業開啟許多吸引人的職涯機會。從資料科學家、AI工程師、機器學習專家到資料分析師,這個領域不僅帶來具競爭力的收入,也提供數位未來永續發展的機會。

人工智慧(AI)正在改變全球產業,並創造前所未有的AI專業人才需求。各種規模的組織都在利用AI提升效率、推動創新,並取得競爭優勢。

市場成長:全球AI軟體市場預計到2025年將達到1348億美元,年增率約31%。

因此,幾年前看似未來感的新職務,現在已成為各行各業的關鍵職位,甚至小型企業也開始招募AI人才以跟上趨勢。本文將探討AI專業人才需求激增、AI主要職涯路徑、所需技能、跨產業機會,以及如何準備在這個令人振奮的領域中蓬勃發展。

AI專業人才需求持續攀升

AI的採用已迅速進入主流。超過55%的企業已經在使用AI,另有45%正在探索AI的實施方案——基本上,幾乎所有企業都在走向AI整合的道路上。

使用AI的企業 55%
探索AI的企業 45%

此外,全球調查顯示,86%的雇主預測到2030年,AI與資訊處理技術將改變他們的營運方式,對企業帶來革命性影響。

AI與機器學習專家的職務是全球成長最快的職業之一。

— 世界經濟論壇

這種廣泛接受AI的趨勢,推動了對AI專業人才的招聘熱潮。換句話說,組織正積極釋放AI潛力,導致AI人才需求飆升。

人才短缺警示:產業分析警告,AI職位的招聘缺口估計接近50%,人才嚴重不足。

實際上,許多AI職缺因缺乏合格人才而無法填補,使具備相關技能的人才備受追捧。

優渥薪酬

企業願意為AI專業技能支付高額薪資。

  • AI人才薪資高出56%
  • 卓越的職涯發展機會
  • 跨產業高需求

職涯優勢

AI技能為您開啟豐富的機會之門。

  • 高度工作保障
  • 具競爭力的福利
  • 以創新為核心的職務

結論明確 — 精通AI技能將為您在當今職場開啟豐富且高薪的職涯道路。

AI專業人才需求持續攀升
AI專業人才需求持續攀升

主要AI職涯路徑與職務

對AI有興趣的專業人士,現已出現多元職涯路徑。AI職務並非單一類型——涵蓋技術開發、分析,以及策略與倫理監督等職位。

以下是一些熱門的AI相關職務及其職責:

機器學習工程師

開發並部署大規模的機器學習模型與AI系統。機器學習工程師設計演算法、建構與優化神經網路,並將AI整合至應用程式中。(值得注意的是,機器學習工程師多年來一直是需求最高的科技職位之一。)

資料科學家

分析大量資料以提取洞見並建立預測模型。資料科學家經常開發機器學習模型以支持決策,並結合統計與AI程式設計解決商業問題。

AI研究科學家

專注於推動AI前沿技術,研究新演算法與模型(例如發明更高效的神經網路架構或AI技術)。AI研究人員多在研發實驗室或學術界工作,協助開發下一代AI能力。

資料工程師

負責AI專案所需的資料基礎建設。資料工程師建立資料管線與資料庫,收集、清理並組織大量資料,確保資料科學家與AI系統能夠存取並使用這些資料。

機器人工程師

設計智慧機器與自主系統。機器人工程師結合AI與電機、機械工程,打造能感知並與環境互動的機器人與自動化系統(從工廠機器人到自駕車)。

AI產品經理

領導AI產品的策略與開發。AI產品經理協調技術團隊與業務持份者,定義產品需求,確保AI解決方案符合用戶需求,並管理AI功能或服務的部署。

AI倫理專家

確保AI系統的負責任開發與使用。隨著AI在高風險決策中的應用,倫理專家制定指導方針,處理偏見、公平性、隱私與合規等議題。他們協助組織實施倫理AI實務與治理架構,確保AI應用符合法律與社會價值。
其他職務:還有許多職稱,如自然語言處理工程師電腦視覺工程師AI顧問等,但大多屬於上述廣泛類別。重點是AI專業涵蓋多元職務,從實作程式碼到高階規劃皆有需求。
主要AI職涯路徑與職務
主要AI職涯路徑與職務

AI職涯必備技能與教育背景

在AI領域成功需要結合強大的技術能力與全面的軟實力。事實上,「AI與大數據」能力已成為雇主最急需的快速成長技能之一。

以下是有志於AI職涯者應培養的核心能力與資格:

核心技術能力

  • 程式設計能力 — 紮實的軟體開發能力是基礎。熟悉AI常用語言(如Python、R或Java)及AI/ML框架(如TensorFlow、PyTorch或scikit-learn)對於建立與部署模型至關重要。
  • 數學與機器學習理論 — 良好的數學基礎(線性代數、微積分、機率、統計)是多數AI演算法的根基。理解機器學習理論與模型(從基本迴歸、分類到進階深度學習架構)能有效設計與調整AI系統。
  • 資料處理與大數據 — 實務AI依賴資料,具備收集、管理與處理大型資料集的能力備受重視。熟悉資料庫、資料工程、SQL及大數據工具(Hadoop、Spark)有助於準備AI演算法所需資料。

關鍵軟實力

首要重點:雇主評估,分析思維將成為2025年最重要的核心技能
  • 分析思維與問題解決 — 批判性思考與解決複雜問題的能力是AI職務中最重要的軟實力。AI工作常涉及假設建立、模型結果解讀與問題排除,皆需敏銳的分析與邏輯推理。
  • 創造力與好奇心 — 成功的AI從業者往往具備創新思維,能提出新方法。隨著例行工作自動化,人類創造力愈發重要——創意思考與終身學習的好奇心是需求快速成長的技能。設計新穎AI解決方案或功能需要想像力與實驗精神。
  • 溝通與協作 — AI專案通常是團隊合作,結合工程師、資料科學家、領域專家與業務領導。能清楚向非專業人士傳達技術概念、跨領域合作,並將資料洞察轉化為商業策略,是關鍵能力。良好的書面與口頭溝通及團隊合作技巧將提升AI專業人士的效能。
  • 持續學習與適應力 — 最重要的是,必須具備持續學習的熱忱。AI領域變化迅速,今日尖端的工具與技術,數年後可能過時。
技能演進:根據世界經濟論壇,約有39%的工作核心技能預計在2025至2030年間因科技進步而改變

教育途徑

多數AI專業人士擁有電腦科學、資料科學、工程或相關領域學位。研究導向或專業化職務可能需要碩士或博士學位,但非必要條件。

正式教育

傳統學位課程

  • 電腦科學學士
  • 資料科學學位
  • 工程學程
  • 進階學位(碩士/博士)

替代學習

彈性技能培養選項

  • 線上課程與大型開放線上課程(MOOCs)
  • 專業認證
  • AI/ML密集訓練營
  • 自我導向專案

成功秘訣:結合正式教育、實務專案與自我驅動的學習態度,將助您在AI職場中脫穎而出。

AI職涯必備技能與教育背景
AI職涯必備技能與教育背景

AI職涯跨產業機會

AI職涯的令人興奮之處在於,它不限於科技產業。AI專業人才幾乎在所有經濟領域都有需求。

普遍採用:近期全球分析發現,100%的產業都在增加AI的使用,甚至涵蓋金融、醫療、礦業與農業等意想不到的領域。

換句話說,無論您感興趣的產業為何,AI技能都可能有需求。以下是AI職務蓬勃發展的幾個主要產業:

科技產業(軟體與資訊服務)

不意外地,科技公司是AI發展的先鋒。大型軟體公司、雲端服務供應商與AI新創企業正招募數千名AI工程師與資料科學家,打造AI產品與平台(如搜尋引擎、語音助理與企業AI服務)。

  • 開發尖端AI應用
  • 研究新AI技術
  • 建構AI平台與服務
  • AI人才的主要雇主

醫療與生物醫學

AI正在革新醫療,為醫院、製藥與醫療科技公司創造AI專家職務。

醫學影像

協助放射科醫師從X光與MRI影像中偵測疾病的AI系統

藥物研發

利用AI加速藥物研究與開發

預測分析

預測病患結果與治療效果

個人化醫療

為病患量身打造治療方案的演算法

金融與銀行

金融業是AI的早期採用者,持續提供豐富的職涯機會。銀行、金融科技新創、保險公司與投資機構聘用AI與機器學習專家,應用於多種場景。

  • 詐欺偵測系統
  • 演算法交易程式
  • 信用風險模型
  • 客服聊天機器人
  • 投資組合優化

金融領域的AI職務常涉及分析龐大金融資料集,尋找模式並偵測異常交易。

製造與汽車

工廠與工程公司運用AI優化生產並打造更智慧的產品,推動這些領域對AI技能人才的需求。

製造業AI

智慧工廠解決方案

  • 自動化品質檢測系統
  • 預測性維護演算法
  • 適應性工業機器人
汽車業AI

自主系統

  • 自駕車
  • 先進駕駛輔助系統
  • 供應鏈優化

零售與行銷

零售商與消費品牌利用AI更了解並服務客戶,為商務與行銷領域創造AI專業職務。

  • 推薦引擎(「購買X的客戶也喜歡Y」)
  • 庫存管理的需求預測模型
  • 個人化廣告活動
  • 消費者分群分析
  • AI生成的行銷內容
機會擴展:AI職涯機會也在能源(智慧電網與資源管理)、電信(網路優化、基礎設施預測性維護)、運輸與物流(路線優化、車隊管理)、教育(個人化學習平台與虛擬導師),甚至農業(利用感測器與無人機的AI精準農業)等領域興起。

關鍵洞察:無論您熱衷於醫療、金融、工程或其他領域,AI技能都能成為進入該產業的門票。雖然科技公司引領AI浪潮,但如今每個產業都在整合AI專案,且需要具備專業知識的人才來領導,讓AI職涯真正成為全球且跨領域的職業。

AI職涯跨產業機會
AI職涯跨產業機會

如何開啟AI職涯

如果您對AI的可能性感到興奮,可能會想知道如何開始或在此領域進階。

以下是幾個助您成功開啟AI職涯的步驟:

1

投資教育與技能培養

從相關領域的紮實教育基礎開始。攻讀電腦科學、資料科學、工程或涵蓋程式設計、演算法與統計的相關學士學位。

專家建議:搭配專門的AI與機器學習課程或認證,許多線上課程與專業證書可教授AI概念與工具。

建立堅實的知識基礎,為AI職務的技術挑戰做好準備。

2

獲取實務經驗

實作經驗至關重要。將技能應用於實際專案,例如在學校參與AI或資料科學專案、貢獻開源AI函式庫,或自行建立機器學習模型練習。

  • 參加黑客松或程式競賽
  • 尋找涉及AI或資料分析的實習或初階工作
  • 建立AI專案作品集
  • 創建GitHub儲存庫展示程式碼

實務經驗不僅強化學習,也能提供向潛在雇主展示的工作範例。

3

持續提升技能並保持最新

由於AI技術快速演進,持續學習的承諾將使您脫穎而出。關注最新AI研究與產業趨勢,例如生成式AI或新型神經網路技術的發展。

亞馬遜啟動計畫,目標在2025年前培訓200萬名員工具備AI技能,確保其人力資源領先。

— 亞馬遜企業計畫

無論是學習新程式庫或理解AI倫理框架,隨時準備更新技能組合。這種適應力將幫助您在充滿變化的AI領域中保障職涯。

4

建立人脈並參與AI社群

人脈關係在任何職涯中都能開啟機會,AI亦不例外。加入AI相關社群、專業協會或線上論壇,向他人學習並尋找導師。

活動與會議

與專業人士及招聘者建立連結

  • 產業會議
  • 工作坊與研討會
  • 在地聚會

思想領導力

建立專業聲譽

  • 撰寫研究論文
  • 撰寫AI專案部落格
  • 在線分享見解

您與AI生態系統的連結越多,能見度與整合度越高,直接帶來職涯機會。

申請策略:申請AI職位時,強調您的技術能力適合該產業的領域知識或軟實力。調整履歷與作品集,展示相關專案(例如,若想從事醫療AI職務,強調您曾參與的健康資料專案)。

成功秘訣:AI雇主尋找能用技能解決實際問題的證明。透過教育、專案實踐、保持最新與建立人脈,您將具備優勢,獲得豐富回報的AI職務。

如何開啟AI職涯
如何開啟AI職涯

未來展望:充滿活力且具回報的領域

AI職涯展望極為光明且持續演進。AI非靜態領域——新突破帶來新職涯機會。

生成式AI熱潮:2023年,美國有超過15,000個職缺專門尋找具備生成式AI技能的人才——包括使用ChatGPT等工具的經驗——這對於一項剛進入大眾視野不久的技術而言,是驚人的發展。

例如,近期生成式AI(能創造文字、影像等的AI系統)已催生全新職務與專業領域。

AI驅動的資安

新興的AI安全解決方案職務

自主系統

專注於自動運作AI系統的專家

AI倫理與政策

治理與負責任的AI實施

隨著AI技術成熟,我們可預期類似的創新浪潮,帶動這些新興領域的專業需求。

職務轉型

現況

  • AI自動化例行工作
  • 部分職務逐漸消失
  • 需重新培訓
未來機會

淨職務成長

  • 2030年前新增數千萬職缺
  • 現有職務融入AI能力
  • 我們才剛開始想像的職涯

同時,AI不僅創造新職缺,也將改變現有職務。許多職務將演變,融入AI能力——就像電腦技能成為多數工作基本要求一樣。

據估計,持續的AI與自動化趨勢將導致2030年前全球職缺淨增加,因新職業補充被取代的職務。

未來影響:換句話說,雖然AI可能自動化某些工作,但也將開啟我們才剛開始想像的職涯大門。

未來數年,企業與社會將持續探索如何負責任地運用AI。這意味著理解AI技術與人文面向的專業人才將備受重視。

與AI共塑未來

若您選擇投入AI職涯,將站在創新前沿,運用當代最強大的工具組,解決有意義的問題——從治療疾病、對抗氣候變遷到建設智慧城市。

這是一個獎勵好奇心、創造力與持續成長的領域。

未來展望 - 充滿活力且具回報的領域
未來展望 - 充滿活力且具回報的領域

結論:您的AI職涯正等待著您

總結來說,AI為準備迎接挑戰的人提供了無限機會。無論您是軟體工程師、分析師或具遠見的創業家,AI革命中都有您的位置。

高度需求

各產業對AI專業人才的前所未有需求

具競爭力的薪資

AI專業人才薪資高出56%

具變革性的專案

參與塑造未來的解決方案

高度需求、具競爭力的薪資與參與變革性專案的機會,使AI成為現代經濟中最令人興奮的職涯路徑之一。

透過培養正確技能並保持適應力,您將能乘著AI成長的浪潮,打造充實且具未來保障的職涯。

外部參考資料
本文內容參考以下外部資料來源整理而成:
98 網站
Rosie Ha 是 Inviai 的作者,專注於分享人工智慧的知識與解決方案。憑藉在商業、內容創作及自動化等多個領域應用 AI 的研究經驗,Rosie Ha 將帶來易懂、實用且具啟發性的文章。Rosie Ha 的使命是幫助大家有效運用 AI,提高生產力並拓展創造力。
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