人工智慧正以過去十年來前所未有的速度重塑軟體工程。現今最成功的工程師不再只是撰寫程式碼，他們正運用 AI 工具、整合大型語言模型、建構智慧應用程式，並創造可跨產業擴展的解決方案。
具備 AI 技能的軟體工程師已成為全球科技市場中最有價值的職位之一。根據產業招聘趨勢，科技、金融、醫療保健、電子商務和汽車等產業的公司，正積極尋找能夠結合傳統軟體工程專業知識與現代 AI 能力的工程師。這種結合創造了一條強大的職涯道路，具有強勁的薪資成長、多元的專業化機會以及領導潛力。
AI 軟體工程師的崛起
傳統軟體工程師專注於設計、建構、測試和維護應用程式。AI 軟體工程師除了做這些之外，還要了解如何將人工智慧整合到產品和工作流程中。
這個職位介於軟體工程和應用 AI 的交界處。這類工程師可能會建構 AI 驅動的聊天機器人、推薦系統、自動化平台、智慧搜尋引擎，或透過生成式 AI 增強的企業應用程式。
需求量很大。科技公司正將 AI 嵌入幾乎所有產品類別中。金融機構使用 AI 進行詐欺偵測，醫療保健提供者將 AI 應用於診斷和病患管理，電子商務平台則依賴 AI 進行個人化和客戶支援。
因此，具備 AI 技能的工程師通常比那些只專注於傳統開發的工程師享有更廣泛的職涯選擇。
建立基礎：必備的工程技能
在學習 AI 之前，工程師需要紮實的軟體工程基礎。
最重要的基礎技能包括：
資料結構與演算法
資料結構與演算法仍然是技術面試和高效能軟體系統的骨幹。工程師應了解陣列、鏈結串列、樹、圖、雜湊表、排序演算法和動態規劃。
系統設計
隨著工程師職涯的發展，設計可擴展的系統變得越來越重要。分散式系統、快取、負載平衡、資料庫和微服務架構的知識，有助於工程師建構服務數百萬用戶的應用程式。
程式設計基礎
精通 Python、JavaScript、TypeScript、Java、Go 或 C++ 等語言，為進階開發工作奠定基礎。
資料庫
現代應用程式需要精通 SQL 和 NoSQL 系統。工程師應了解 PostgreSQL、MySQL、MongoDB、Redis 和資料模型原則。
作業系統與網路
了解記憶體管理、程序、執行緒、API、HTTP 協定和網路通訊，能讓工程師診斷效能問題並設計出高效系統。
版本控制與測試
Git 仍然是協作的業界標準。自動化測試、偵錯和 CI/CD 實踐對於維護生產級軟體同樣重要。
無論 AI 技術如何演進，這些基礎技能都將持續具有重要性。
培養關鍵 AI 技能
建立工程基礎後，下一步就是培養實用的 AI 能力。
提示工程
提示工程已成為處理大型語言模型的工程師的核心技能。了解如何建構提示、控制輸出並優化回應，可以顯著提升應用程式的效能。
大型語言模型與生成式 AI 基礎
工程師應了解 GPT、Claude、Gemini 等模型以及開源替代方案的運作方式。對 token、上下文視窗、嵌入、幻覺和推論的知識日益重要。
檢索增強生成 (RAG)
RAG 已成為最常見的企業 AI 架構之一。工程師利用向量資料庫和檢索系統，為 AI 模型提供公司專屬知識。
流行的向量資料庫包括 Pinecone、Weaviate、Chroma 和 Milvus。
微調與模型適應
雖然並非每位工程師都需要深入的機器學習專業知識，但了解微調技術、參數高效訓練和模型客製化將創造更多機會。
AI API 與工具整合
許多組織利用 OpenAI、Anthropic、Google 和 Cohere 等供應商的 API 來建構 AI 產品。能夠快速整合這些服務的工程師極具價值。
AI 評估
最常被忽視的技能之一是評估 AI 輸出品質。成功的工程師會學習如何衡量準確性、可靠性、延遲和業務影響。
將AI知識與紮實軟體工程實務結合的工程師，通常能打造出最成功的產品。
具備AI技能工程師的職涯發展路徑
成為具備AI技能的工程師，最大的優勢之一就是職涯發展路徑多元。
後端工程師
後端工程師負責建構支援AI應用程式的基礎架構。他們管理API、資料庫、可擴展性及整合。
全端工程師
全端工程師結合前端與後端開發，同時將AI功能直接整合到使用者導向的產品中。
維運開發工程師 (DevOps) 與網站可靠性工程師 (SRE)
AI工作負載需要專門的基礎架構、監控和部署管線。具備雲端和AI維運專業知識的工程師越來越受歡迎。
品質工程師
AI系統需要大量的測試與驗證。品質工程師有助於確保其可靠性和一致性。
軟體工程師 (通才)
許多專業人士仍擔任通才軟體工程師，同時將AI功能融入日常工作中。
這些路徑通常會重疊，專業人士在職涯中也經常在這些路徑之間轉換。
核心工程以外的專業化機會
隨著經驗的增長，工程師通常會轉向專業化職位。
資料工程師
資料工程師建構管線，用於收集、處理和準備AI系統所需的資料。
機器學習工程師
機器學習工程師專注於模型開發、訓練、部署和最佳化。
AI 研究工程師
研究工程師更貼近尖端創新，實驗新的架構和技術。
平台工程師
平台工程師負責建立內部工具和基礎設施，以支援組織內部的 AI 開發。
資安工程師
AI 帶來了新的資安挑戰，包括提示注入攻擊、資料外洩和模型漏洞。
產品工程師
產品工程師負責連結技術實作與業務成果，確保 AI 功能能解決客戶的實際問題。
這些專業職位讓工程師能夠將職涯發展與個人興趣和優勢結合。
從個人貢獻者到領導職位
技術專業知識為領導機會開啟大門。
資深軟體工程師
資深工程師負責更大型的系統、指導團隊成員並影響架構決策。
專案工程師
專案工程師跨多個團隊協作，並協助制定組織的技術方向。
首席工程師
首席工程師推動公司範圍的創新，並解決複雜的技術挑戰。
工程經理
經理專注於人才發展、專案交付和團隊績效。
工程總監與工程副總裁
在更高的領導層級，職責轉向策略規劃、組織成長和業務協調。
AI策略主管
隨著AI的普及，許多組織正設立專門的領導職位，負責AI的實施與轉型。
領導職涯發展不代表必須放棄技術能力。許多成功的工程師在領導團隊和專案的同時，仍持續在技術上有所貢獻。
職涯發展中的薪資成長
具備AI技能的軟體工程師在科技產業中擁有最強勁的薪資潛力。
典型的全球薪資發展趨勢如下：
薪酬因地點、公司規模和產業而異。
在專注於AI的新創公司、大型科技企業和高成長產業工作的工程師，其薪資通常會高於這些平均值。在美國、新加坡、澳洲和部分歐洲等市場，經驗豐富的AI工程師可以獲得更高的薪資。
對於尋求國際機會的專業人士，BrigenAI 等平台可以協助他們了解職涯發展路徑、雇主期望，以及亞太地區工程師的實際工作經驗。
驅動AI工程需求的主要產業
具備AI技能的工程師不再僅限於科技公司。
科技業 (31%)
科技業仍是AI人才最大的雇主。SaaS平台、雲端服務供應商和AI新創公司持續積極招募人才。
金融業 (18%)
銀行、保險公司和金融科技公司利用AI進行風險管理、詐欺偵測、客戶支援和投資分析。
醫療保健業 (12%)
醫療保健機構利用AI進行診斷、醫學影像分析、病患管理和提升營運效率。
電子商務 (11%)
零售商利用AI來實現推薦系統、庫存優化、個人化服務和客戶服務自動化。
汽車產業 (8%)
自動駕駛、預測性維護和智慧製造持續拓展人工智慧的應用機會。
教育、媒體、顧問、製造和政府部門也存在額外需求。
人工智慧的廣泛應用意味著工程師擁有比以往更多的產業選擇。
2024 年及未來最受歡迎的技術技能
招聘趨勢持續顯示雇主最重視的一組技能。
主要技能包括：
- JavaScript 和 TypeScript
- Python
- SQL
- AWS 和雲端平台
- 系統設計
- 大型語言模型 (LLM) 和生成式 AI
- Docker 和 Kubernetes
- API 和微服務開發
- CI/CD 自動化
- 向量資料庫
- 提示工程
- Git 和協同開發
其中，Python、生成式 AI、雲端運算和系統設計的需求持續特別強勁。
結合傳統工程專業與AI專長的工程師，將能為自己的職涯建立長期的韌性。
總結
具備AI技能的軟體工程師代表著軟體開發的下一個演進。在這個職涯中，成功始於紮實的工程基礎，透過實用的AI知識不斷拓展，並隨著時間發展出專業或領導機會。
這段職涯並非要用AI取代傳統軟體工程，而是將經過驗證的工程原則與現代AI能力結合，以解決更大、更複雜的問題。掌握這兩個領域的工程師，可以從事從後端工程、機器學習到高階主管領導和AI策略等多元職位。
隨著各主要產業的組織大力投資AI，今天培養這些技能的專業人士，將能為未來十年中最令人興奮且有價值的科技職涯做好準備。
