商傳媒｜責任編輯／綜合外電報導
隨著企業加大對人工智慧（AI）、雲端基礎設施和先進數據工具的投資，市場對專業科技人才的需求也日益增長。一份來自 LinkedIn 的最新報告揭示了 2026 年成長最快的十大科技職位，涵蓋 AI 開發、數據運營、基礎設施管理和顧問諮詢等多個領域。
- AI 工程師 (AI Engineers)
AI 工程師負責設計、構建和部署 AI 系統，這些系統能夠分析數據、產生洞見並自動化決策任務。他們的工作通常包括構建機器學習流程、訓練大型語言模型（LLM），以及將 AI 工具部署到實際應用環境中。目前，AI 工程師的需求在舊金山、紐約市和達拉斯等地最為旺盛，尤其是在科技公司和資訊科技（IT）顧問公司中。
關鍵技能：LangChain 應用程式開發、檢索增強生成（RAG）、PyTorch 機器學習框架。
- AI 顧問與策略師 (AI Consultants and Strategists)
AI 顧問協助企業評估 AI 如何改善營運，並指導智慧科技在公司工作流程中的整合。他們的工作職責通常包括制定 AI 導入策略、管理機器學習（ML）運營，以及為領導階層提供實施建議。舊金山、紐約市和波士頓的顧問公司和企業科技公司對此類人才的需求量大。
關鍵技能：大型語言模型（LLM）實施、MLOps 部署策略、電腦視覺系統。
- 數據標註員 (Data Annotators)
數據標註員負責標記和審查用於訓練 ML 系統的大型數據集。他們的工作通常包括標記圖像、標記文本以及驗證 AI 訓練流程中使用的數據。奧斯汀、紐約市和舊金山等地的科技公司和研究機構對數據標註員的需求強勁。
關鍵技能：用於訓練數據集的 SEO 文案撰寫、內容標記和分類、結構化數據標註工作流程。
- AI/ML 研究員 (AI/ML Researchers)
AI 研究員設計實驗性演算法和模型，以提高 AI 的能力。他們的工作通常包括訓練先進的類神經網路、測試新的機器學習架構，以及發表推進 AI 技術的研究。舊金山、紐約市和波士頓的科技公司和研究機構經常招聘 AI/ML 研究員。
關鍵技能：PyTorch 深度學習框架、類神經網路訓練、電腦視覺模型開發。
- 數據中心技術員 (Data Center Technicians)
數據中心技術員負責安裝、維護和排除伺服器和網路設備的故障，這些設備為雲端平台和 AI 工作流程提供支援。隨著公司擴展計算能力以支援 AI 處理和大規模數據工作負載，對熟練的數據中心技術員的需求持續增長。華盛頓特區、亞特蘭大和哥倫布等城市對數據中心技術員的需求量最大。
關鍵技能：數據中心基礎設施安裝、伺服器和硬體維護、網路佈線系統。
- 量化研究員與分析師 (Quantitative Researchers and Analysts)
量化研究員構建數學模型，用於分析金融市場、評估投資策略和預測風險。許多此類職位結合了高等統計學和 ML 技術，以自動化金融決策。紐約市、芝加哥和波士頓的金融服務公司和避險基金對此類人才的需求量最高。
關鍵技能：演算法交易模型開發、統計研究方法、金融數據回測。
- 調試經理（科技基礎設施）(Commissioning Managers (Tech infrastructure))
調試經理負責監督複雜工程基礎設施項目（如數據中心）的測試和驗證。他們的工作是確保設施在全面投入運營前滿足運營要求並安全運行。休斯頓、華盛頓特區和達拉斯等地對調試經理的需求較高。
關鍵技能：電氣系統測試、設備性能驗證、儀器和控制系統。
- 策略顧問與獨立顧問 (Strategic Advisors and Independent Consultants)
策略顧問為企業在應對複雜的業務和科技挑戰時提供專業知識。許多顧問協助公司實施數位轉型策略、採用新的企業科技或擴展新興的 AI 系統。紐約市、舊金山和華盛頓特區對此類人才的需求最強勁。
關鍵技能：高階科技諮詢、上市策略開發、策略合作夥伴規劃。
- 創業合夥人 (Venture Partners)
創業合夥人與投資公司合作，以識別有前途的新創公司、評估潛在的融資機會，並為投資組合公司提供建議。隨著創業資本投資持續湧入 AI、雲端基礎設施和企業軟體平台，該職位也在不斷擴大。舊金山、紐約市和洛杉磯對創業合夥人的需求量最大。
關鍵技能：早期新創公司投資分析、創業資本交易尋找、企業創業資本策略。
- 業務拓展主管（科技產業）(Business Development Executives (Tech sector))
業務拓展主管協助科技公司尋找新的合作夥伴、擴大市場機會並推動營收增長。他們的工作通常包括協商聯盟、管理企業客戶關係以及制定 AI 平台的擴張策略。紐約市、華盛頓特區和舊金山對業務拓展主管的需求量很大。
關鍵技能：科技銷售管理、客戶關係管理（CRM）系統、入站潛在客戶生成策略。
隨著各組織對 AI、數據基礎設施和企業科技系統的投資，對專業科技職位的需求正在擴大。多個成長最快的工作職位與更廣泛的 AI 生態系統相關，包括構建 ML 模型的工程師、指導實施策略的顧問以及支援計算系統的基礎設施專家。科技業的人才需求正在超越傳統的軟體開發職位。企業現在正在尋找能夠跨基礎設施、數據運營、諮詢和業務策略領域工作的人才，以便擴展和採用新興的 AI 技術。
對於台灣的求職者和科技從業人員而言，這份報告提供了一個有價值的參考，有助於了解未來十年科技領域的發展趨勢。掌握 AI、機器學習、雲端運算和數據分析等關鍵技能，將有助於在快速變化的就業市場中保持競爭力。此外，跨領域的知識和技能，例如顧問諮詢、策略規劃和業務拓展，也將成為科技人才的重要優勢。
