阿里巴巴杭州總部來台搶人才,鎖定互動設計、視覺設計
阿里巴巴杭州總部來台搶人才,鎖定互動設計、視覺設計
2014.10.20 | 技能

誰說台灣人才失去競爭力?中國網路公司紛紛來台獵才,繼獵豹移動欲在台灣大舉招聘研發人才之後,阿里巴巴集團旗下11個事業部的UED(用戶體驗設計)部門也宣布來台聯合徵才,招募UED人才無上線

隨著消費趨勢的改變,UED的重要性也愈來愈高,對UED人才的需求也逐漸上升。阿里巴巴無線事業部UED設計總監楊光及天貓事業部技術部UED總監黃毓芳特別來台一週,鎖定台灣工業設計、廣告設計及視覺傳達科技學校的學生,21至23日將在台科大、北科大、交大、實踐、世新等5所大學舉辦說明會,23、24日完成三階段面試。正式聘用後,將於明年6月畢業後正式到阿里巴巴杭州總部工作,與上千位UED設計師共同學習。

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(圖說:阿里巴巴無線事業部UED設計總監楊光(右)及天貓事業部技術部UED總監黃毓芳特別來台面試,招聘新員工。圖片來源:郭芝榕攝影。)

實習計畫成效不錯,決定來台招募正式員工

阿里巴巴無線事業部UED設計總監楊光指出,今年3月在台灣針對淘寶UED舉辦第一次實習生招募,共有幾十位學生在暑假到阿里巴巴杭州總部實習1-3個月,實習生陸續進行轉正面試,明年6月將到總部工作。這波實習生以台灣居多。

楊光說,「我們很看重台灣的人才!今年的實習計畫試水溫,發現台灣學生表現很優秀,不但學習能力強、態度認真、做事成熟,也有國際化視野。這是我們第一次決定來台向學校招聘正式員工的原因。」這次亞洲徵才主要鎖定台灣和香港。

阿里巴巴UED人才招募條件:看重人才潛質

楊光在阿里剛成立UED的時候就加入團隊,他說,「我們希望成為全世界最優秀的設計師團隊之一,希望我們招到的設計師有同樣的夢想,為數以億計的消費者提供更好的體驗,希望同學們跟我們一起懷著夢想,創造奇蹟。」

這次鎖定五間設計科系相關學校,招募交互(互動)設計師、視覺設計師。楊光表示,阿里巴巴都是互聯網產品,每個部門都有很多產品線,UED產品的需求大,希望UED設計師把產品想法翻成用戶語言,保持良好的用戶體驗,將根據每個人的特點分配到不同的崗位。

23、24日的面試總共有三關,第一關由資深經理面試,考察專業。第二關則由6位各事業部的UED主管,包括楊光和黃毓芳進行面試,篩選員工適不適合阿里巴巴,除了差異化和國際視野,是否具有好奇心、冒險心及更開放的心態也將是挑選的重點。第三關則是人力資源主管。

此次對UED人才的招聘要求,主要看重專業技能、學習能力,特別重視學生在職業發展上的潛能,希望找到有想法、高效執行,並擁有積極向上正能量的人才。

學生的產品實作經驗是否為徵才必備條件?楊光說,我們看重產品實作經驗,但不是最重要的,主要看重學生的潛質,因為加入阿里巴巴後都有完整的教育訓練。試用期三個月,每個月都會持續觀察新進員工的狀況,阿里巴巴重視員工的成長、學習情形及心理狀態。

至於薪水的範圍,楊光不願透露,只表示跟中國網路公司同業相比,阿里巴巴開出的薪水絕對具有競爭力。楊光強調,除了薪水,阿里巴巴是很大的平台,可以讓學生跟數億用戶及上千名UED設計師一起學習、發展,是非常難得的機會。

據了解,目前阿里巴巴集團的員工中,來自台灣的員工可能有超過百位。有上千名UED設計師,來自海外的UED員工並沒有確切統計數字,但至少超過UED員工總數的10%,而以台灣員工所占的比例最多。

到中國工作,台灣人可以更積極主動

阿里巴巴天貓事業部技術部UED總監黃毓芳是台灣設計師,在中國工作5年,三個月前加入阿里巴巴天貓事業部做UED。黃毓芳說,設計需要差異化才能碰撞不同,台灣的生活經驗很多元,阿里巴巴看重創新創意,文化很能包容台灣人。

黃毓芳說,阿里巴巴集團中,各大事業部都有各自獨立的UED,對招募人才的要求也不同,像是天貓UED要找的就是具有品牌、時尚觀念的設計師,阿里雲則希望找到了解雲端技術的設計師。集團下有一個專業委員會,會按照集團的人才策略,容許大家「轉崗」(跨部門轉職),進行人才互通和交流。

身為到中國工作的台灣人,黃毓芳給台灣人的建議是「可以更積極主動」,台灣人雖具有謙讓的美德,但很多時候太過謙讓往往讓好的能力很難被看見。

到中國工作一定會有文化適應不良的問題,黃毓芳希望台灣人可以有更開放的心態,不要去在意文化差異,將焦點放在學習別人的優點,知道自己的目標是什麼,將會成長得非常快速。

楊光則說,最大的差異應該是飲食,胃口要逐漸習慣,中國食物相對較重口味。黃毓芳說,杭州的飲食口味很接近台灣,總部有三層樓美食街,也有許多台灣人開的店。

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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