非理工背景也 OK！《AI 產業人才認定指引》揭 3 類 AI 職缺所需能力與認證

根據 2025 年 7 月 31 日數位產業署發布的《AI 產業人才認定指引》新定義「應用」、「開發」、「研究」這三種 AI 人才的專業與職責，無論你是非理工背景或是剛入門，只要掌握關鍵技能，就能找到 AI 職涯起點。這篇文章將帶你釐清 AI 人才類型、能力要求與認證，讓你在 AI 職涯找到方向。

AI 人才分成 3 類，你是哪一種？

三種類型的 AI 人才，不僅專業技能截然不同，對應的發展路線也各有差異，以下整理出各類型 AI 人才的職涯定位與能力需求，幫助你找到最適合自己的起點與學習重點。

一、應用 AI 人才

這類人才懂得把 AI 工具應用在日常工作中，像是用 ChatGPT 協助撰寫文案、用 Midjourney 做視覺設計，或導入 AI 工具優化工作流程。

常見職稱
AI 導入顧問、流程優化專員、AI 應用規劃師等。

具備能力
- AI 基礎概念與倫理觀念
- 熟悉常見 AI 工具
- 能設計與職務相關的 AI 解決方案（如行銷、人資、教育場景）

學習建議
學會 ChatGPT、Notion AI、Midjourney 等常見工具，再補強 Excel、Power BI、資料分析邏輯，累積應用案例。

二、開發 AI 人才

負責模型開發、系統串接與部署，技術門檻較高。

常見職稱
NLP 工程師、CV 工程師、LLM 系統開發者等。

具備能力
- 程式語言能力：Python、SQL、R
- 技術框架操作：TensorFlow、PyTorch、Pandas、Keras
- 開發技能：模型訓練、API 串接、部署維運

學習建議
建議補強機器學習、LLM 應用等課程，建立 GitHub 專案並參與 Kaggle 比賽或線上實作任務。

三、研究 AI 人才

專注於演算法創新與學術研究，常在大學、研究機構或大型 AI 實驗室工作。

常見職稱
AI 研究員、人工智慧研究助理、機器學習研究員、深度學習研究員。

需要具備的能力
- 深入理解機器學習與深度學習理論
- 能閱讀與撰寫 AI 論文，參與技術討論
- 熟悉 Transformer 架構與前沿模型（如 GPT、LLaMA）

建議學習方向
建議關注頂尖會議（如 NeurIPS、ACL、ICLR），參與論文研讀社群、投稿研究成果或貢獻開源社群。

3 類 AI 能力認證，幫你站穩 AI 職涯起點

除了自己摸索學習，未來企業也會看你有沒有拿到 AI 認證，作為實力和潛力的參考。這些認證分成三種類型，對應不同的職涯起點與方向。

素養類認證：認識 AI 是什麼，擁有正確的觀念與思維
適合剛接觸 AI 的工作者，幫助建立基本知識結構與應用理解，尤其適合想朝 AI 應用人才發展的人。

代表認證
- iPAS AI 素養級認證
- 人工智慧工程素養認證
- TQC 生成式 AI 應用與技術認證（實用／進階／專業）

工具類認證：熟悉常見 AI 工具，具備實作操作能力
擁有特定 AI 工具操作能力，如：影像生成、資料自動化分析、ChatGPT 應用等，此外這種類型的認證，也很適合企業用來培訓員工，幫助員工跟上 AI 時代的浪潮。

代表認證
- AWS Certified AI Practitioner
- Microsoft AI-900: Azure AI 基本概念
- Google Cloud 機器學習證照

專案類認證：具備獨立完成 AI 專案的能力
這類認證最具挑戰性，通常要結合 AI 知識與技術才能獲得資格，像是資料收集、模型建置、系統部署等流程，適合朝開發 AI 人才或 研究 AI 人才邁進的工作者。

代表認證
- IBM AI Engineering Professional Certificate
- Databricks Certified Machine Learning Professional

成為 AI 人才，從選對方向開始

AI 不再只是理工背景的舞台，而是每個人都能參與的職涯路徑，無論是會使用工具的應用 AI 人才、能開發模型的開發 AI 人才，或是推動技術創新的研究 AI 人才，每種角色都擁有他獨特的價值，不用剛開始就會寫程式或學全部技術，重要的是找到 AI 職涯的切入點，只要從今天開始逐步前進，相信成為 AI 人才的道路會愈來愈順遂。

（本文出自 Yourator）