2022數位時代實習計畫開跑！走在趨勢最前端，實作更能增加經驗值|數位時代 BusinessNext

2022數位時代實習計畫開跑！走在趨勢最前端，實作更能增加經驗值

你喜歡思考，對任何事情都充滿好奇心，尤其對科技、創業、產業趨勢感興趣嗎？歡迎加入《數位時代》2022年的實習計畫！

數位時代正在找和我們團隊一樣充滿好奇性、喜歡思考，對接收新知識、新趨勢充滿熱忱的你！

在這裡，你可以掌握第一手產業消息，學習以深入淺出的文章闡述你的觀點，挖掘企業的know-how，聆聽背後的故事和策略思考，學習更寬廣的視野。

【數位時代】實習採訪編輯（名額2位）

數位時代聚焦科技財經領域的「新趨勢、新觀念、新人物和新商業模式」的報導。現今已成為橫跨平面與數位載體、結合內容與社群聚集、並且提供知識學習服務的科技媒體品牌；繼續為讀者尋找新經濟的下一個關鍵，為下一步發展預作準備。如果您想培養多元的網站新聞內容能力，或是渴望成為一名新聞現場採訪尖兵，希望練就一身新聞敏銳度。歡迎您加入數位時代的團隊！

實習任務
每日追蹤新聞時事重點
新聞採訪撰稿
國際新聞大事編譯
網站SEO優化

期待您具備的條件
具備良好中英文語言能力
中文書寫文筆流暢
細心、耐得住繁瑣事務，擅於溝通協調與團隊合作
會使用圖片編修軟體、影片剪輯軟體、基礎程式語言尤佳

【數位時代】實習影音編輯（名額1位）

數位時代聚焦科技財經領域的「新趨勢、新觀念、新人物和新商業模式」的報導。現今已成為橫跨平面與數位載體、結合內容與社群聚集、並且提供知識學習服務的科技媒體品牌；繼續為讀者尋找新經濟的下一個關鍵，為下一步發展預作準備。我們為提供讀者不同形式的知識內容服務而努力，因此成為數位影音編輯的您，將與我們的團隊一起打造數位時代的頻道。

實習任務
協助影片錄製、剪輯與上架
主題資料的蒐集與彙整

期待您具備的條件
熟悉影片網站的上架
想法靈活有彈性，對新事物好奇，保有想法上的開放性
平時習慣大量接收資訊、固定並廣泛的透過不同類型媒體（大眾媒體或者是垂直媒體）接收時事、吸收新知者尤佳

【新商業學校】實習企劃（名額1位）

新商業學校是巨思媒體集團旗下的學習事業，涵蓋三大品牌學院，數位行銷管理學院、經理人商學院與風格經濟學院。我們結合媒體豐沛的能量，站在趨勢最前方，與時俱進定義學習主題。變動時代下，用最專業的實務課程，陪伴企業與工作者持續成長。如果您覺得自己是個喜歡分享知識的傳遞者，歡迎加入新商業學校的行列！

實習任務
協助實體與線上課程活動支援，如：課前物資準備、名單/問卷整理、學員服務
協助數位專案、內容行銷相關專案，如：內容行銷文案及設計發想、數位行銷上稿與成效追蹤....等等

期待您具備的條件
細心、耐煩、以解決問題為導向、熱心助人、團隊合作
執行力強，高協調溝通能力
主動積極，抗壓性強，數字邏輯佳

【數據部】實習數據分析師（名額1位）

巨思旗下三大媒體品牌，除了紙本雜誌，我們也透過網路串連各項服務。讀者們在網站上每一次的瀏覽、點選，都像留下暗號，我們洞察數據背後的意涵，協助各部門為讀者提供更好的體驗，讓所有服務持續進化。在數據部實習，您可以累積數據應用的實戰經驗，也可以磨練跨部門溝通與合作的軟實力。

實習任務
以統計模型，找出數據洞察，協助各部門提升工作績效，或以 data-driven 做出決策
透過實際的數據與問題，提升自己數據分析經驗與能力
有機會接觸到 Amazon 或 Google 所提供的進階數據分析服務

期待您具備的條件
認真負責，有學習熱忱與獨立學習的能力
對數據具有敏感度，能定義問題、尋找分析方法、解釋分析結果
熟MySQL 語法，或有自信可快速學習上手
必須至少懂一項統計分析軟體/語言，Python 或 R 尤佳
熟悉統計分析、機器學習中的常用方法，具備建模的能力
熟悉資料視覺化工具，如 Data Studio 、 Power BI 或 Tableau(加分項目)
熟悉使用 tensorflow 或是 pytorch 等框架建立模型(加分項目)
熟悉自然語言處理 (NLP) 相關機器學習或是深度學習方法(加分項目)

加入後，實習生享有什麼保障和福利呢？

實習津貼：每小時168元。
實習保障：團體保險。
我們喜歡看書、從閱讀中提升自我，更樂於與您分享：
進入辦公室，可以看到排排站的好書，看得到的都歡迎您借閱。
鼓勵您一同掌握橫跨科技、管理、設計三大領域的最新趨勢：
每月可以第一手獲得巨思三刊雜誌（數位時代／經理人月刊／Shopping Design三擇一）。
我們期待不斷強化自己的能力，邀請您一起培養更遼闊的視野：
公司定期舉辦的內部教育訓練，包含知識學習、技能提升、經驗交流各個面向，都會邀請您參與。
巨思豐沛資源，歡迎您運用，提升專業能力：
巨思齊下經理人管理知識庫企業會員專屬付費服務，讓您免費使用；
新商業學校開辦業界專業人士進修首選的課程，供您免費兌換。

實習地點與時間

地點：台北市大安區光復南路，近捷運國父紀念館站。
時間：7月開始，每週至少2天(16小時)。如能配合一年將優先考量。
實習期間可能會因應疫情管制或部門工作需求，調整為遠距實習。

【申請方式】

請點選「線上申請表單」，完成基本資料、相關問題填答並上傳履歷。謝謝！
- 申請時間：即日起至 2022/5/31（二）中午12:00。
- 申請資格：大學、研究所在學學生，大三以上佳。
履歷先到先審，適合者優先錄取。我們會仔細閱讀每一位申請者的履歷，將通知通過初步審核者進行面談，恕不一一回覆，還請見諒，謝謝。

詳細實習計畫請點此查看
如有任何問題，歡迎來信至 hr@bnext.com.tw，謝謝您！

從AI模型到AI經濟，企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI，焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力，但在大型語言模型推論需求暴增的現下，AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程；企業真正需要的，不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後，全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」，亦即，影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU，而是消耗多少Token、產生多少AI服務，以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之，在AI新世界，算力調度能力的重要水漲船高。對此，陳文裕十分認同的說：「企業想要提升AI競爭力，不僅要掌握模型與應用，還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命，甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上，這也是大量AI資料中心（AIDC）跟新世代AI雲端服務（Neo Cloud）業者出現的原因，包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式，提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢，數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務，協助客戶提升GPU使用率，更進一步推出ixCSP平台，讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者，能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰：模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速，企業在追逐AI落地的同時，勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高，以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡，數位無限的作法是，透過AI-Stack將底層硬體抽象化，以Token或模型服務形式提供，讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如，高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題，加速39項AI模型進入臨床應用階段，成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步，為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源，也可以透過ixCSP平台，把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司，甚至上下游合作夥伴使用，進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設，企業真正需要的，也不再只是單一模型，而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra，而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致：從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商，更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值，數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案，協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境，降低企業從PoC走向實際導入的門檻，加速AI落地。

總的來說，隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理，企業比拚的不僅是導入速度，而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra，而這與數位無限的發展目標一致，將持續不斷優化產品服務，化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。