年薪超過300萬!Google高層親揭「這職位」需求暴增,不需學位還能在家工作
年薪超過300萬!Google高層親揭「這職位」需求暴增,不需學位還能在家工作

一份能夠在家工作、不需大學學歷,還能領高薪的夢幻職業真的存在嗎?Google高層指出,這樣的工作不只真實存在,還有許多企業搶著開職缺。

根據《CNBC》報導,Google副總裁兼「Google成長培訓計劃」(Grow With Google)創辦人莉莎.格維爾博(Lisa Gevelber)表示,隨著企業越來越依賴數據決策,「數據分析師」(Data Analyst)的需求大幅增加,成為近期最受矚目的工作選項之一。目前,美國有近30萬個數據分析相關職缺尚未填補,市場對該技能的搜尋更創下5年來新高。

數據分析師在做什麼?主要職責是蒐集、組織並詮釋原始數據,分析企業表現,運用軟體工具如Excel、SQL 和 Tableau,熟練程式語言如Python,建立數據視覺化並解決問題。

根據 Google 的資料,數據分析相關工作薪資待遇相當優渥, 年薪中位數約為 9.3 萬美元(約新台幣 300 萬),而經驗更資深的人,薪資更可達 11 萬美元以上;若是遠距類型的職位,年薪還可能高達 15 萬美元。

數據分析領域人才荒,企業降低學歷門檻搶人

一般而言,數據分析工作基本要求求職者具備大學學歷。但如今,隨著數據分析領域人才短缺,許多公司開始不強調學歷背景,僅要求提供高中文憑或普通教育發展學歷(GED),並完成線上課程認證,顯示企業更看重實際技能,以及專業培訓的完成度。

格維爾博也指出,數據分析師可透過完成線上證書或訓練課程即可入行,例如 Google 旗下的「Google成長培訓計劃」提供每月 49 美元的資料分析課程,其他科技大廠如IBM、電腦技術產業協會CompTIA也有類似的培訓方案。另外,擁有相關AI應用技術,也是求職一大加分技能。

這4大行業需求最缺!未來十年職缺暴增30%

根據美國勞工統計局(BLS)的數據,數據分析與科學相關職位的成長率預計在未來十年內增加 30%,大幅高於其他職業的平均成長率,表示不僅有更多工作機會,也表示未來從事這行的人,至少能獲得長期穩定的工作保障。

此外,全球勞動市場分析機構Lightcast研究顯示, 製造業、醫療保健、科技業、金融業是數據分析人才需求最強勁的4大行業 。其他相關職位有業務系統分析師(Business Systems Analyst)、資料架構師(Data Architect)和資料庫管理員(Database Administrator)也是熱門職缺。

數據應用在所有產業必不可少,相關技能的需求只會越來越高,同時,僅依賴學歷招聘人才的方式也正在變化,對於非本科的求職者,也許此刻是轉換跑道的好時機。

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資料來源:CNBCGrow with Google

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 蘇柔瑋

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為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
2025.08.13 |

全球製造業正處於前所未有的挑戰中,從勞動力短缺、供應鏈脆弱,到淨零碳排與數位轉型需求的成長,每一項趨勢都正重新定義產業格局。對此,AWS 發布《全球地緣新局時代下的製造戰略:台灣產業韌性與轉型關鍵策略》白皮書,深入剖析製造業在全球地緣政治與市場變化下的挑戰與機會,提供台灣製造業適合的落地策略與最佳實踐方法。

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擔心無法回本、缺乏知識技術,台灣升級「智慧製造」卡關中

台灣製造業在全球供應鏈中扮演重要角色,但同時面臨地緣政治風險、技術門檻高、人才缺口大等多重挑戰。其中在供應鏈韌性方面,壓力更為顯著。根據英國營運持續協會統計,全球近 8 成企業在過去 12 個月曾遭遇供應鏈中斷事件,凸顯全球供應鏈的脆弱,台灣製造業也難以倖免,特別在國際局勢不確定性與在地原料依賴度高的情況下,會進一步放大成本與交期風險。

生成式 AI 應用快速擴展,預計 2025 年台灣企業導入將進入早期大眾階段,並以半導體產業為先導,逐步擴散至其他領域。DIGITIMES 調查顯示,已有 18.1% 的企業採用生成式 AI,並積極用於改善營運效率與產品良率,然而仍有 31.5% 的企業尚未規劃導入,主因包括成本考量、缺乏知識與技術、產業需求不明確,使企業在大規模部署時保持謹慎態度;資誠聯合會計師事務所發布的《2023 臺灣企業轉型現況及需求調查》也顯示,37% 的企業擔心智慧製造投資報酬率過低,30% 缺乏導入知識與技術,27% 不清楚如何實踐,導致智慧製造推動困難。在電子製造業迫切需要專業人才之際,許多產業面臨預算與數據分析能力不足的窘境。

AWS
圖/ AWS

此外,勞動力老化也是台灣製造業的問題。以國發會數據估算,2030 年台灣 50 歲以上就業人口將達 23.8%,導致技術傳承與產線穩定性受衝擊;同時 2050 年淨零碳排目標,迫使製造業必須進行碳盤查與能源優化;加上雖然 9 成企業已啟動數位化,但多數仍停留在營運系統,生產端 IoT 與 AI 應用不足,數據價值未被充分釋放。上述都恐將成台灣製造業升級的阻礙。

全球製造業大變局,智慧製造成關鍵突破口

根據媒體《DIGITIMES》研究,全球智慧製造市場規模將從 2024 年的 3,212 億美元,快速成長至 2033 年的 1 兆 1,583 億美元,年複合成長率高達 13.7%。在社會和全球趨勢的推動下,不只對台灣的製造業帶來新的壓力和挑戰,同時也催生了產業升級需求。

所幸,隨著智慧製造的 4 大技術日益成熟,替台灣製造業帶來更多可能。目前,IoT 透過連接感測器與生產設備,已實現即時監控與資料收集,並支援預測性維護與生產最佳化。世界製造業基金會報告顯示,IoT 已成企業智慧製造的首要投資項目;此外,智慧製造上,AI 現已被廣泛應用於品質檢測、生產流程優化與預測性維護,企業若結合機器學習、深度學習與生成式 AI,即能以數據驅動決策,提升生產靈活性並降低成本。

同時,隨著「數位雙生」的發展,企業可藉其進行「虛擬試錯」與「情境模擬」,在導入新技術前,先模擬其對現有產線的影響,或預測潛在風險與資源耗損,避免浪費;另外,在 AI 大規模應用下,數據隱私、安全風險成為顧慮。「主權 AI」確保企業在可信的基礎架構中進行數據分析與模型訓練,降低數據外流風險,並支援在地資料中心部署,以滿足低延遲、高安全需求。企業若在產業升級中,將智慧製造的 4 大技術整合,即能在自家領域有效推進。

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加速轉型關鍵夥伴登場!AWS 台北區域重磅上線

AWS 作為全球雲端運算領導者,深耕台灣市場多年,成為製造業升級「智慧製造」的鑰匙之一,提供全方位資料策略、生成式 AI 創新、敏捷性等多種解決方案,協助製造業突破瓶頸。

過往製造業資料分散在 IoT 裝置、舊設備、資料湖、雲端資料庫與內部系統中,缺乏統一結構與命名規則,也受到組織文化與部門隔閡影響,導致難以擴展或有效利用。藉由「AWS 工業資料經緯」框架,能支援多來源數據關聯與脈絡化,可用於分析、AI 模型訓練與數位應用程式開發,讓資料運用最大化。藉由 AWS 的高性價比基礎設施與豐富合作夥伴網路,企業可大規模部署生成式 AI 應用。

製造業期待透過生成式 AI 來加速產品開發、提升營運效率、優化供應鏈並強化客戶體驗。AWS 提供完整 AI / ML 服務,支援模型建置、訓練、推論與部署全流程,助企業快速、安全落實 AI 應用。企業可將專有資料導入基礎模型,進行微調與最佳化應用。

同時,為協助製造業在全球市場中維持高度韌性與營運敏捷性,AWS 已於 2025 年初在台灣設立全新 AWS 台北區域,涵蓋三個可用區,將使企業能就地處理與儲存必須留存於台灣的資料,確保資料主權與合規性,同時降低延遲、提升應變速度。AWS 預期將在台北投入數十億美元於營運、基礎設施與客戶支持,幫助製造業數位轉型。

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