放手給年輕人!AppWorks誕生31歲合夥人、開出年薪百萬職缺
放手給年輕人!AppWorks誕生31歲合夥人、開出年薪百萬職缺
2019.01.22 | 創業

創業加速器、創投AppWorks今(22)日宣布交棒給年輕人,將從團隊內部晉升兩位合夥人、兩位經理。其中今年將滿 31 歲的劉侊縈升職後,將成為 AppWorks 歷年來最年輕的合夥人。

同時 AppWorks 也正在擴大招募中,開出年薪百萬的職缺歡迎分析師與投資經理的加入。

將 31 歲,AppWorks 史上最年輕合夥人

AppWorks 共宣布了四位團隊成員獲得內部晉升,包含兩位新晉合夥人(Partner)劉侊縈與蔡欣翰,以及兩位新任投資經理(Associate)陳敬旻、曾意晴。

對 AppWorks 來說,這波內部晉升共寫下三個第一次:

第一是首度透過內部拔擢,產生新的合夥人;第二是將滿 31 歲的劉侊縈成為歷年最年輕的合夥人;第三則是陳敬旻與曾意晴兩位新任投資經理在學生時期,都曾擔任過 AppWorks 實習生,歷經 AppWorks 工作、內部訓練獲得長足成長,成為首批從 AppWorks 實習生一路晉升的投資經理。

AppWorks 期望內部培育飛輪成功轉動,建立起人才向上流動的機構制度,同時也期待透過晉升賦予下一代成員更大的舞台與挑戰。

開出年薪百萬,AppWorks 徵求分析師與投資經理

螢幕快照 2019-01-22 下午3.57.44.png
蔡欣翰(左)、劉侊縈(右)成為 AppWorks 自創立以來,首度透過內部晉升的合夥人(Partner)。
圖/ AppWorks

新任合夥人蔡欣翰,擁有政治大學財務管理碩士學位,2018 年加入 AppWorks 前,擁有超過 10 年 CID 華威國際等創投經驗,未來將督導 AppWorks 創投基金的管理;另一位新任合夥人劉侊縈,畢業於南加州大學(USC)商學系,在 AppWorks 服務近五年,負責 AppWorks 多項重要投資案,包括台灣虛實融合新零售解決方案供應商 91APP、亞洲旅遊體驗平台 KKday、大東南亞網購反饋平台 ShopBack,以及大東南亞行動拍賣平台 Carousell (旋轉拍賣),未來將負責主導 AppWorks 在印尼的拓展計畫。

剛升任合夥人的劉侊縈也表示:「很高興公司在此刻賦予我更大責任,非常期待在新職位繼續幫助創業者,同時帶領 AppWorks 團隊前進。」

而投資經理曾意晴將負責 AppWorks 的區塊鏈相關計畫、陳敬旻則將負責 AppWorks Accelerator。

除了團隊成員晉升,展望 2019 年,AppWorks 也展開擴大徵才。目前亟需的職務主要為投資經理與分析師,兩者皆按專業能力與工作表現敘薪,投資經理 2019 年薪將在 220 萬至 420 萬新台幣間(US$ 73K ~ 140K)、分析師在 130 萬至 250 萬新台幣間(US$ 43K ~ 83K),此外還有年假無上限、不限制工作時間與地點等福利。

制度透明,人人都有發言權

由於長期輔導新創團隊,對 AppWorks 來說,「人才是 21 世紀企業最重要的資產」不只是口號,期望能夠真正落實,並提供在業界具有競爭力的待遇,也致力打造資訊公開、制度透明、人人皆平等的環境。

例如,從每一支進駐 AppWorks Accelerator 的新創團隊、各個投資案,到 AppWorks 內部的政策與制度,每一個 AppWorks 的下一步行動,皆採取共識決議。 每位成員皆不受限於職務而有提供建議、表達不同意見的平等權利 ,藉由頻繁的溝通與交流,讓擁有不同專業與工作內容的每一個人,都能因為認同、共同參與團隊的所有決議,一起朝同個目標、方向快速前進。

AppWorks 的創辦合夥人林之晨表示,在 2018 年,AppWorks 生態系展現了大幅成長,328 家活躍企業加總年營收超過 700 億新台幣。展望 2019 年,除了旗下的 AppWorks Accelerator 將持續領跑大東南亞 AI / Blockchain 新創加速,30 億新台幣的 AppWorks Fund III 也即將在第一季完成 First Closing(第一階段募集)。AppWorks 將有更大能量,可以協助大東南亞新創的成長。

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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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