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

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！

曾是台灣製造業重要根基的塑膠射出產業，如今正面臨人才斷層危機。尤其桃園聚集大量工業區與製造業者，老師傅退休、新人才接不上的現況，更是許多工廠正在面對的現實難題。

從汽車零組件、網通設備、醫療器材到半導體載具，許多產品都離不開射出成型。智穎智能創辦人暨執行長張詠翔指出，全球塑膠射出市場規模超過 3000 億美元，每年仍以約 3% 至 4% 的幅度成長。需求並未消失，只是製造基地從台灣、中國逐步往東南亞等地移動。但機器可以搬、訂單可以轉，老師傅數十年累積的經驗卻很難複製。

這道人才缺口，正是 2020 年成立的智穎智能切入市場的機會。團隊從桃園中原大學的研究能量出發，歷經近十年研究與工廠驗證，嘗試把老師傅腦中的射出經驗，轉化成可以計算、保存與持續學習的 AI 模型，解決產業第一線面對到的挑戰。

把老師傅經驗交給 AI，射出成型從「導航」走向「自駕」

「餐廳沒有廚師是不行的。有再好的設備，不會做的人還是會把它做失敗。」張詠翔如此比喻射出成型的技術門檻。當模具完成後，生產現場仍得依產品、材料與機台特性，調整溫度、速度、壓力、位置等條件；即使使用同一種塑料，不同產品的調整方式也可能完全不同。

而老師傅的珍貴之處，不只是記住參數，而是知道面對材料、機台與環境變化時如何修正。智穎智能要做的，就是把這些難以傳承的「火候」拆解成可以運算的製程邏輯。目前其 AI 解決方案已應用於超過 200 種材料、50 多種產品類型。

把老師傅的經驗轉化為製程邏輯後，第一步就是讓 AI 協助操作人員找到合適的成型條件。智穎智能為此開發智能成型導引系統，工廠只要輸入材料、機台規格、產品尺寸等資訊，sMolding 便能計算第一組成型參數；若試模後出現產品缺陷，再由 sTroubleshooting 提供修正建議。

「它就像導航。我今天告訴你要從 A 點到 B 點，但不知道路怎麼走，導航會把路徑算給你。」張詠翔說。對射出成型而言，這條「路徑」就是溫度、速度、壓力與位置等參數如何組合。以半導體載具試模為例，傳統方式需 7.5 小時，導入系統後縮短至 2 小時，材料使用量從 23 公斤降至 8.7 公斤，整體試模成本降低 64%。

但找到正確參數只是第一步，真正進入量產後，工廠面對的「路況」還會持續改變。溫溼度、材料批次與機台耗損，都可能讓原本設定好的製程條件產生偏移。智穎智能因此進一步開發 StabMolding 成型穩定模組，透過射出壓力數據持續監控品質，並依生產狀態自動補償關鍵參數。換言之，AI 不只在試模階段提供一條正確的「導航路徑」，進入量產後還能因應製程變化持續修正，進一步朝「自駕」邁進。

從產線驗證到海外布局，桃園如何助攻智穎智能跨過0到1？

但要讓 AI 真正走進工廠，智穎智能採取 SaaS 訂閱模式，將核心運算留在雲端持續學習與更新，降低中小型製造商一次投入大量資金的門檻。另一項差異則是「跨廠牌」。現實中的射出工廠往往同時擁有台灣、日本、歐洲不同品牌與年份的設備，因此智穎智能的方案既能導入既有設備，也能與射出機、控制器業者合作，在新機出廠時直接整合。「一個工廠不會只有一個廠牌，就像你家的車庫不會永遠只放同一品牌的車。」張詠翔說。

對智穎智能而言，AI 真正走進製造現場的關鍵，在於不同世代、不同品牌的設備都能導入。只是對工業 AI 而言，降低導入門檻還不夠，更關鍵的是能否取得真實產線反覆驗證。對從中原大學研究成果衍生創立的智穎智能而言，桃園不只是公司所在地，也提供了技術走向市場的第一塊試驗場。「對新創來說，第一個就是要經費、要人才、要場域，再來就是客戶與合作夥伴資源。」張詠翔說。

成立初期，團隊透過桃園市政府研發補助、新創競賽與基地進駐等資源，降低早期研發與營運負擔。更重要的是，桃園密集的製造業聚落，本身就是智穎智能最直接的潛在市場。透過市府串聯工業區與在地企業，智穎智能在創業初期接觸到位於桃園的「良器」，成為公司第一個客戶。從概念驗證、產品調整到實際導入，合作一路延續至今。對必須進入產線反覆驗證才能成熟的工業 AI 而言，第一個願意開放場域的客戶，意義遠超過第一筆營收。

如今，從桃園製造現場磨出的解決方案也開始往海外走。「日本這一次，完完全全都是桃園市政府帶著我們去做這件事情。」張詠翔表示，透過市府帶領團隊前往日本神戶，智穎智能接觸當地官方與企業資源。在市府引薦下，團隊成功對接了神戶知名加速器，更取得日方針對外資新創設立公司與拓展市場的兩階段實質補助資訊。目前團隊正籌備日本布局，為下一階段海外市場拓展做準備。

AI 解決「怎麼生產」後，下一步是「替誰生產」

當 AI 開始解決「怎麼生產」，張詠翔看到的下一個問題，是「替誰生產」。部分製造商提高生產效率後反過來問他，如果我的產能多了 20%，但沒有多 20% 的訂單，我何必要做那麼快？

這個問題催生了智穎智能下一階段的製造媒合平台構想。隨著供應鏈分散至不同國家，品牌要在海外重新尋找符合特定規範與製程能力的供應商，也愈來愈困難。團隊因此希望串聯既有使用 AI 方案的製造商，讓品牌端能依條件尋找供應商，也讓製造端的閒置產能有機會被看見。團隊預計 2027 年上半年推進平台服務，初期規劃串聯超過 200 家製造商與破千台機器。

從中原大學的研究，到桃園工廠提供第一個實際驗證場域；從把老師傅經驗變成 AI「導航」，再走向能自行修正製程的「自駕」，智穎智能試圖數位化的，是製造業最難被保存的資產：人的經驗。而當全球供應鏈持續移動、製造基地愈來愈分散，這套從桃園工廠磨出的 AI，下一步不只要替老師傅找到數位接班人，也要重新連結散落全球的製造能力。
而「Meet 桃園+」也期盼持續透過計畫的媒體報導與宣傳資源，將更多像智穎智能這樣扎根在地、走出海外的創業故事傳遞出去，讓外界看見桃園豐沛且具實戰力的創新動能。