一年給你20萬美元!AI巨頭正狂搶「不是工程師」的3類人才,不用念電機也能進AI圈
一年給你20萬美元!AI巨頭正狂搶「不是工程師」的3類人才,不用念電機也能進AI圈

什麼工作,可以不用會寫程式,也能進OpenAI?其實,有3種關鍵技能可以讓你成為AI公司瘋搶的人才,而且這些「非工程師職位」幾乎每家AI新創都在徵!

根據《富比世》(Forbes)最新職缺分析,AI新創、OpenAI、Anthropic這類公司,都在積極網羅3種「非寫程式類」的關鍵人才,甚至開出高達20萬美元年薪徵才。

這3種技能分別是:

1、產品行銷(Product Marketing)

AI公司最常開出的職缺之一,就是產品行銷人才。每一款成功的AI產品背後,都有一位懂市場、懂用戶的產品行銷經理。

有了突破性的技術,如果沒人知道、沒人用,也只是空談。這就是為什麼從OpenAI到Anthropic,都積極招募行銷專才,負責訂定上市(go-to-market)策略,並讓工程、業務、設計團隊互相協作,打造能直擊用戶痛點的產品行銷策略。Anthropic網站上最近就一共發布了10個與產品行銷相關的職缺。

正招募的產品行銷職缺如下:

  • Anthropic:Claude程式碼產品行銷經理,年薪約20至25萬美元
  • Anthropic:客戶行銷經理,年薪約25.5萬美元
  • OpenAI:ChatGPT消費者產品行銷經理,年薪約24.5至31.5萬美元(另含股權獎勵)

2、內容行銷與寫作(Content Writing)

內容行銷已成為近十年的主戰場,AI新創也靠內容行銷打天下。

無論是技術部落格、白皮書、媒體報導,還是社群貼文,都需要懂技術又能將複雜技術轉化為淺白內容、會說故事的人才。這些內容都會是「教育市場」的重要武器。

報導指出,超過85%的企業都在增加內容行銷預算,因為消費者越來越習慣透過Google搜尋引擎和社群平台爬文找相關評價。而對AI新創來說,透過高品質SEO內容、解釋型文章與部落格,建立專業形象、強化搜尋排名,以及建立品牌信任感的說故事能力,都是關鍵競爭力。

現正招募的內容寫作職缺:

  • Anthropic:科學人工智慧編輯,年薪20萬至25.5萬美元。
  • Anthropic:編輯、經濟與政策主管,年薪25.5萬美元至32萬美元。

3、業務開發與銷售(BDM / Sales)

工程師負責打造產品,而業務開發經理(BDM)、客戶經理和業務(Sales),則負責讓產品真正「進入市場」。

要讓企業採用AI工具,就需要懂得談判、經營客戶關係的BDM和業務。根據國外招聘平台Jobright的分析,AI新創中最搶手的兩種職位,就是機器學習工程師與業務人元。

現正招募的業務拓展經理職位:

  • OpenAI:大型企業客戶總監(薪資未公開)
  • Anthropic:公司業務拓展代表,年薪11.6萬美元到13.1萬美元

想轉進AI領域?先做這三件事

好消息是,這些技能,都不需要你重新念個電機學位。從今天開始,你可以這樣做:

  1. 每天花30分鐘玩AI工具:熟悉ChatGPT、Claude、Midjourney,試著用它們解決你工作中實際碰到的問題,而不只限於跟AI聊天。

  2. 關注一家AI新創:深入研究它的商業模式、產品設計、目標客群。問問自己,如果換作是我會怎麼做?

  3. 找一個真實專案練習:可以是幫朋友的小公司優化流程,也可以是自己的副業專案。重點是,真正拿AI來解決問題。

  4. 建立你的AI作品集:記錄你用AI完成的專案,詳列你的思考過程和成果。這比任何證書都有說服力。

  5. 加入AI社群:無論線上線下,跟其他AI工具實踐者交換使用心得,是最快的學習方式。

誰說進AI圈一定要當工程師?這些新創公司真正缺的,是能把技術講得讓人聽懂、把產品推到市場上、把機會變成生意的人。

本文授權轉載自《商業周刊》,原文標題為:AI科技公司開出數百萬年薪,狂搶這3種人才:全都跟行銷有關

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「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。

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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%。

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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。

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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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