AI時代，工程師人才需求增15%！日本求職平台Findy進軍台灣，為什麼先推這5個產品？|數位時代 BusinessNext

根據世界經濟論壇2023年的《未來工作報告》指出，全球有39%的企業表示，工程師和IT技術人才的短缺是他們面臨的主要挑戰之一。特別是在AI、大數據、區塊鏈和綠色能源等新興領域，對技術人才的需求增長超過了供應。報告預測，在未來5年內，這些領域的技術人才需求將增長約12%至15%。

日本IT工程師人力科技平台Findy，正致力於解決這個問題。Findy以AI協助求職媒合與團隊生產管理，平台上已擁有20萬名IT工程師與2,300家企業。

今年6月，Findy更宣布完成JP Post Investment Corporation領投的20.5億日圓（約新台幣4.3億元）D輪募資，來自台灣的達盈管顧也是投資人之一。藉由這次募資，Findy正式進軍台灣市場，目前也已經和台灣的人力媒合平台Yourator合作。

「第一個產品只有2個人用」，Findy創辦人卻從中找到新商機

「我們的第一個產品叫做Findy Score，當時做的不是媒合，而是一套給JD（職缺描述）評分的系統，讓求職者判斷企業的待遇以及對工作的想法，」Findy共同創辦人山田裕一郎笑著說，「結果，只有2個人使用。」

不過，這不是山田裕一郎遇過的最大挑戰。

在2016年成立Findy之前，山田裕一郎在線上英語學習平台RareJob工作，從只有10人的團隊到2014年成功上市，他歷經了一次漂亮出場的創業，但是這個過程中，山田裕一郎一度從團隊主管被貶為基層員工。

「我當時為了幫助公司拓展新事業，但是屢屢失敗，所以被貶職，那是我人生最挫敗的時刻。」山田裕一郎說，也是這個低谷的時期，RareJob當時的執行長讓山田裕一郎感受到一絲溫暖，「執行長其實是對事不對人，後面新的一些開發案，他仍然願意選擇相信我。」

這次經歷讓山田裕一郎認知到：開發新業務並不容易，但是打造好團隊、凝聚團隊向心力對企業來說，更是一門學問，這才開啟山田裕一郎再次創業、成立Findy的契機。

正如山田裕一郎先前的經驗，要創造新事業真的不容易，但是他從Findy Score的失敗中發現了新的機會。

「這個評分模型我用了10萬個JD訓練，發現其中50%都是要找工程師的，我分別跟人資還有工程師們人訪談，發現他們彼此不懂彼此的專業，之間存在著巨大鴻溝，所以我們就轉型成一個雙向評分的媒合平台。」山田裕一郎說。

從招募媒合、專案管理到學習成長，Findy一站式包辦

具體來說，Findy提供的價值是增加精準媒合的機會，讓工程師與企業彼此間可以找到「對的人」。

要評價一個工程師的工作技能，不只包含寫程式的能力，還有專案管理，甚至在AI時代，還包含跨部門溝通的能力以及能力成長的規劃，因此Findy主要推出5個產品：

Findy - IT/Web工程師轉職平台，幫助企業和工程師進行精準的媒合。
Findy Freelance - 高階FreelanceEngineer媒合平台，為自由職業工程師提供接案機會。
Findy Team+ - 數據視覺化SaaS，打造更敏捷且高效的開發團隊。
Findy Tools - 軟體開發工具評價平台，提供工程師和公司評價軟體工具的功能與效果。
Findy Conference - 技術研討會與策展平台，促進業界內外的知識交流。

換句話說，Findy不只從源頭幫企業找到工程師，工程師加入後，還可以利用Findy的產品進行專案管理、工作績效評核，以及自我學習成長等等，可謂包辦從媒合到成長一站式的工程師發展平台。

截至2024年底，Findy已經成功吸引了超過20萬名註冊工程師，並與2,300家企業合作，並且積極拓展全球市場，力求成為推動IT工程師職涯成長的重要平台。

完成D輪募資正式進軍台灣，將全力投入AI產品研發

今年6月，Findy完成JP Post Investment Corporation領投的20.5億日圓D輪募資，韓國LB Investment、美國Carbide Ventures Fund、台灣的達盈創投等也加入本輪投資，而Findy的募資總額已達到43億日圓。

這輪募資有2大目標：一個是進軍國際市場，尤其是台灣和韓國，另一個則是發展新的Vibe coding的AI產品。

選擇台灣，主要是因為Findy認為台灣在半導體領域的強大競爭力，以及AI和IT工程人才的巨大天賦池。不過Findy來到台灣的用意，目前並不是要幫台灣企業或日本企業媒合工程師。

「我們現在先以SaaS工具進軍全球。」山田裕一郎說，這主要是因為希望先讓新市場的人才與企業認識Findy，且認知到Findy對人才培育的真正價值，現階段來說數據視覺化工具「Findy Team+」和軟體開發工具評價平台「Findy Tools」將是優先進軍台灣的產品。

「接下來我們也會參加台灣的AI TAIWAN未來商務展，希望可以找到更多合作夥伴與潛在客戶，尤其是AI原生新創或積極尋找AI解決方案的企業。」山田裕一郎說。

展會名稱：2025 AI TAIWAN 未來商務展
時間：2025 年 6 月 26 日（四）～ 6 月 28 日（六）
地點：台北花博爭艷館（Taipei Expo Park Expo Dome）
報名連結
 展會官網

本文轉載自創業小聚

「代理式 AI 」（Agentic AI）的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像：成為內部實際運行的數位員工，提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢：2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點，讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵，2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮，企業如何加速落地成為關鍵，博弘雲端以雲端與數據整合實力，結合零售、金融等產業經驗，提出 AI 系統整合商定位，協助企業從規劃、導入到維運，降低試錯風險，成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路，企業該如何走對第一步？

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工，應用場景也從單一任務延伸至多代理協作（Multi-Agent）模式。

「儘管 AI 前景看好，但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出，到了 2028 年，高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代，但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險；關鍵原因在於，企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭，更涉及流程變革與人員適應。

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時加速 AI 落地。

圖／數位時代

正因如此，企業在導入 AI 時，其實需要外部專業夥伴的協助，而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力，涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運，可以一站式滿足企業需求，更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示，許多企業在導入 AI 時，往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵：HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論，並非紙上談兵，而是已在多個實際場域中驗證成效；鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程，正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明，HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗：會員資料散落在不同部門與系統中，無法整合成完整的會員輪廓，亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此，博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化，完成建置數據中台後，再依業務情境評估適合的 AI 模型，並且減少人工貼標的時間，逐步發展精準行銷、零售 MLOps（Machine Learning Operations，模型開發與維運管理）平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下，AI 應用成效也開始一一浮現：首先是 AI 市場調查應用，讓資料彙整與分析效率提升約 80%；透過 AI 個性化推薦機制，廣告點擊轉換率提升 50%。

左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例，許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

圖／數位時代

整合 Databricks 與雲端服務，打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中，博弘雲端發現，底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一，因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台，作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架（Apache Spark）為核心，能同時整合結構化與非結構化資料，並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載，讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料，省下大量重複開發與系統整合的時間，從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試（UAT），一路推進到正式上線（Production）的過程，還能確保資料治理策略的一致性，有助於降低資料外洩與合規風險；此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言，更顯關鍵。

陳亭竹認為，Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台，當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時，再切換至 Databricks 進行開發與部署，待服務趨於穩定後，再轉回雲端平台，不僅兼顧開發效率與成本控管，也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程，資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此，宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層，企業在導入 AI 應用初期，就應做好資料分級與建立資料治理政策（Policy），明確定義高風險與隱私資料的使用邊界，並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」，防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層，當 AI Agent 角色升級為數位員工時，企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍，包括可存取的資料類型與可執行的操作行為，防止因權限過大，讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層，除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外，還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制，對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控，降低指令注入攻擊（Prompt Injection）或惡意內容傳遞的風險。

博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」，透過完善治理政策與角色權限，並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制，降低 AI 安全隱私外洩的風險。

圖／數位時代

此外，博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務，從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測，到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描，提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞，更可以即時監控活動，快速辨識潛在威脅。不僅如此，也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求，保留完整操作與決策紀錄，協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向，」陳亭竹強調，面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時，加速 AI 落地。在這波變革浪潮中，博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家，更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗，以及完善的資安維運託管服務，博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力，在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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