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AI工作專區|工程師、PM、行銷的AI應用人才,企業AI徵才整理

2025.07.24
AI工作專區|工程師、PM、行銷的AI應用人才,企業AI徵才整理

AI時代來臨,企業對AI應用與自動化人才的需求不斷成長。從軟體工程師、產品經理、專案經理(PM)到行銷人才,懂得使用AI工具:RPA自動化流程、n8n無程式的工作流程整合,在就業市場已開出新的人才賽道,成為企業招募新一代人才的重要加分條件。

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AI技能找工作機會|RPA、n8n、Vibe Coding

RPA(Robotic Process Automation,機器人流程自動化)

透過軟體「機器人」來模擬人類在電腦上執行重複性、規則化任務的技術,無需改變原有系統或進行複雜開發。

職缺舉例:RPA Business Development Specialist、HR數位轉型專案管理師、業務管理師、通路服務規劃人員

【RPA】精選職缺
RPA工程師

數辰創藝科技股份有限公司
台北市松山區
年薪800,000-960,000元



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n8n(開源的工作流程自動化工具)

可幫助工作者自動化重複性任務,整合各種應用服務,類似Zapier或Make.com,擁有更高的彈性。

使用範例

  • 每日定時抓取某API數據→整合→發送Email報表
  • 當表單送出→整理資料→寫入Google Sheet→發Slack通知
  • 自動化CRM建立客戶資料 + 產生任務 + 發送開通信件
【n8n】精選職缺
AI 自動化流程工程師

紅球攝影有限公司
台北市松山區
待遇面議



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Vibe Coding(氛圍程式設計)

工作者運用語言模型(ChatGpt、copilot)等AI技術,透過自然語言與AI對話,讓AI自動生成所需程式碼,大幅降低開發門檻。只需描述想要達成的功能,AI便能撰寫程式,無需深入理解底層程式運作原理,可以不透過工程師達到將網頁、APP快速送入市場驗證的開發模式。

【Vibe Coding】精選職缺



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職務結合AI工作機會

AI工具的應用,讓專業工作者能提高工作效率(避免耗時的行政流程)、創意創新的競爭力(給予AI思考框架,提出不同的創新想法)、決策支援(藉由數據資料的匯入,與AI協作預測商業策略執行優勢與須備風險管理的地方)。

AI行銷人才

企業期待新一代的行銷人將專業的行銷know-how結合AI與MarTech的技術,能更精確的了解市場、找到用戶痛點、制訂與執行更有效的行銷策略。

必備技能:AI工具(ChatGPT)、RPA與n8n自動化排程、GA4。

加分條件:懂MarTech串接與數據驅動行銷策略。

【AI Martech 行銷】精選職缺



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AI應用管理師 Project Manager、AI PM

結合PJM對組織流程、利害關係人的了解,提升決策效率與資源運用,並在複雜多變的環境中,精準規劃、協調跨部門團隊,確保專案按時、高品質交付,創造更高的商業價值。

【AI專案經理】精選職缺



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AI產品經理(AI Product Manager)

產品經理需要能精準識別使用者需求,將AI能力轉化為實際功能,並制定策略與路線圖,協調跨部門資源,確保AI產品從概念到落地,能創造最大化的商業價值與使用體驗。

必備技能:敏捷開發、數據分析、RPA流程設計、n8n工作流自動化。

加分條件:懂Prompt Engineering,能規劃AI產品MVP

【AI專案經理】精選職缺



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AI設計師(UI/UX)

結合AI技術與使用者行為洞察,打造人性化的產品體驗。需要理解AI產品的運作邏輯,將複雜的演算法結果轉化為直覺且易於使用的介面,在設計過程中融入個人化體驗與數據驅動的設計思維,確保產品兼具美感與功能。

【AI UI/UX 設計師】精選職缺
AI應用串接工程師

傳訊光科技股份有限公司
台北市信義區
月薪45,000-55,000元



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AI應用軟體工程人才

幫助提升公司營運效率,工作內容包含開發與推進AI自動化應用,包括文件生成、知識查詢、任務建議與流程輔助,提升日常作業效率。

【AI應用工程師】精選職缺
AI應用工程師

維思感創股份有限公司
新北市新莊區
月薪50,000元以上



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AI、演算法工程師

邊緣運算、LLM、AI/ML 演算法、生成式AI、影像辨識、資料科學……等專業技術領域

【AI、演算法工程師】精選職缺



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FAQ:AI工作常見問題

AI+自動化技能能提高薪資嗎?

能,降低人工成本,幫企業節省大量時間。幫助公司快速決策,提升專案 ROI。具備跨領域競爭力,在數位轉型浪潮中更具優勢。

學AI可以做什麼工作?

學AI可以應用在與數據、軟體、流程優化相關的工作中。例如:行銷人多會了AI,可以不透過工程師快速架設行銷活動網站、PM會AI,可以自動化縮短寫規格書的時間、透過Vibe Coding方式加速MVP的推出,工程師可以透過AI協作,更快產出80%的程式碼,將時間投入優化code的過程。

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