AI 時代的新鮮人，不再只是工程師

從台灣與北美職缺，看見新興 AI 人才真正被期待的能力全貌

前言｜當企業說「我們要找 AI 人才」，他們真的在找什麼？

過去幾年，「AI 人才」幾乎等同於機器學習工程師（Machine Learning Engineer）或資料科學家（Data Scientist）。但如果你最近真的去翻閱職缺網站，會發現一個明顯的變化──
越來越多與 AI 有關的職位，其實不再以「寫模型」為核心。

在台灣的 CakeResume、104，或北美的 LinkedIn、Indeed 上，許多 AI 相關職缺開始出現新的關鍵字：

• Prompt

• LLM / Generative AI

• AI Product

• AI Application

• MLOps / Platform

• Responsible AI / AI Ethics

• Enablement / Orchestration

這些職缺的共同特徵是：
企業不再只缺「懂 AI 原理的人」，而是缺「能把 AI 變成實際價值的人」。

這篇文章將以實際職缺內容為基礎，整理近年因 AI 技術成熟而出現、或被重新定義的「新興 AI 職位」，並嘗試回答一個對大學生與 AI 新鮮人來說極為關鍵的問題：

👉 如果我不是走純研究路線，
👉 在 AI 時代，企業真正期待我具備哪些能力？

一、AI 職位正在「分工化」，而不是全面升級

一個很容易被忽略的現象是：
AI 並沒有讓所有工程師都變成 AI 工程師，而是讓工作角色被重新拆分。

以生成式 AI 為例，企業導入大型語言模型（LLM）後，實際上會出現至少五種不同的工作需求：

1. 誰來「理解模型能力與限制」

2. 誰來「設計 AI 與人互動的方式」

3. 誰來「把模型接進系統」

4. 誰來「確保模型穩定運作」

5. 誰來「控管風險與倫理」

這也正是近年新興 AI 職位大量出現的原因。以下幾類，是目前在台灣與北美都能明確觀察到的趨勢。

二、Prompt Engineer：不是「問得好」，而是「設計互動」

這個職位為什麼會出現？

Prompt Engineer 常被誤解成「很會下指令的人」，但從職缺來看，企業真正期待的是一種AI 互動設計能力。

在北美，多數 Prompt Engineer 職缺會描述為：

設計、測試、優化 AI 與使用者之間的互動流程
確保模型輸出穩定、可控、符合商業需求

這代表 Prompt Engineer 並不是臨時問問題，而是系統性地設計提示策略（prompt strategy）。

從職缺反推的核心能力

• 理解模型行為：知道 LLM 在不同語境下會如何「偏移」

• 語言結構能力：能把模糊需求拆成可被模型理解的指令

• 邏輯與測試思維：反覆 A/B 測試 prompt 結果

• 工具整合能力：把 prompt 放進產品或內部流程，而非單次對話

在台灣，雖然很少直接寫「Prompt Engineer」，但類似能力已大量出現在以下職缺中：

• AI 內容生成師

• 生成式 AI 應用專員

• AI 工具整合工程師

這意味著：
Prompt 能力正快速變成 AI 新鮮人的「基本功」，而不是特殊技能。

三、AI 產品經理：真正困難的是「定義問題」

為什麼 AI PM 與傳統 PM 不一樣？

在許多台灣與北美職缺中，AI Product Manager 被反覆要求具備一件事：

能判斷「這個問題是否適合用 AI 解」

這是一個非常關鍵、但常被忽略的能力。

AI 專案最大的失敗原因，往往不是模型不準，而是：

• 問題本身不適合 AI

• 成本與效益不成比例

• 使用者根本不信任 AI 的結果

職缺中反覆出現的能力關鍵字

• Problem framing（問題定義）

• Trade-off analysis（效益與成本取捨）

• Cross-functional communication（跨部門協作）

• Data-informed decision（用數據而非直覺）

AI PM 的價值，不在於懂多少演算法，而在於能否讓 AI 成為「值得被用」的功能。

四、AI 應用開發者：企業最缺的不是研究，而是落地

在台灣市場中，目前需求最大、也最難補齊的角色之一，就是 AI 應用型工程人才。

這類職缺常見描述包括：

• 將 LLM / AI API 整合至現有系統

• 建立 AI 功能的前後端流程

• 處理效能、成本與使用者體驗問題

與傳統工程師最大的不同

AI 應用工程師通常必須同時理解三件事：

1. 模型能做什麼

2. 系統怎麼接

3. 使用者怎麼用

這使得單純只會寫後端、或只會調模型的人，反而不一定適合。

企業最在意的能力組合

• 基礎 ML / LLM 概念（不需研究等級）

• API 串接與系統設計能力

• 對成本、延遲、穩定度的敏感度

• 能快速學習新工具與框架

這也是為什麼越來越多職缺會寫：

AI-first mindset
Tool-augmented development

五、MLOps 與 AI Platform：當 AI 不再是實驗

當企業開始長期使用 AI，就會發現另一個問題：
模型不是上線就結束，而是「開始」。

這正是 MLOps 與 AI Platform 角色出現的原因。

這類職位在做什麼？

• 模型部署與版本管理

• 推論效能與成本監控

• 資料管線與模型更新

• 系統穩定性與安全性

在北美，MLOps 已是成熟職位；在台灣，則多半隱含在「資深 AI 工程師」或「平台工程師」中。

但可以確定的是：
只要企業真的用 AI，MLOps 就一定會出現。

六、AI Ethics / Governance：不是理想，而是風險管理

另一個在北美快速成長、但在台灣仍屬早期的角色，是 AI Ethics / Responsible AI 相關職位。

這類職缺通常關注：

• 偏見與公平性

• 可解釋性

• 法規與合規風險

• 組織內部 AI 使用規範

值得注意的是，這些職位不一定來自工程背景，反而常見結合：

• 法律

• 社會科學

• 政策研究

• 心理或倫理學

這顯示一件事：
AI 人才不再只屬於理工科。

七、從所有職缺中，萃取出的「6 大核心能力模組」

如果把上述職缺全部拆解，會發現企業真正期待的能力，其實可以濃縮成六大模組：

1. AI 素養（不是研究）
   理解 AI 能力、限制與風險

2. 問題定義能力
   能判斷「要不要用 AI」

3. 系統與流程思維
   不只模型，而是整個使用流程

4. 工具整合能力
   善用 API、平台與新工具

5. 與人協作的能力
   AI 幾乎永遠是跨部門專案

6. 持續學習與適應力
   技術變化速度遠高於課程更新速度

八、給大學生與 AI 新鮮人的現實建議

如果你正準備進入 AI 相關職涯，這裡有幾個務實的建議：

1️⃣ 不必一開始就當研究員

多數企業缺的是「能把 AI 用好的人」，而不是發論文的人。

2️⃣ 作品比證書重要

一個完整的 AI 應用 demo，勝過十張課程證明。

3️⃣ 學會描述你的價值

不是「我會用 ChatGPT」，而是「我用 AI 解決了什麼問題」。

4️⃣ 跨域不是選項，而是預設

懂技術＋懂人＋懂流程，才是新一代 AI 人才。

結語｜AI 人才的未來，不是更厲害，而是更清楚

AI 並沒有讓世界變得更簡單，
它只是把「思考的責任」還給了人。

未來真正稀缺的 AI 人才，
不會只是模型專家，
而是能在不確定中，做出清楚判斷的人。

如果你正在準備進入這個時代，
請記住一件事：

AI 不是職業，而是一種能力放大器。
你是誰，會決定 AI 把你放大成什麼樣子。