你覺得自己 AI 用得怎麼樣?
AI 重塑的
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還沒找到方向,不知道從哪裡開始
B 不知道要做什麼
有很多選擇,但不確定哪條路適合自己
C 覺得 AI 太快
科技變化快到跟不上,感到焦慮
D 其實還好
對現況相對平穩,但想探索更多可能

📌 課程結束時,你會拿到一個可以讓「煩擾」變成「行動」的流程。請帶著你的答案繼續聽下去。
在 AI 時代的職涯轉變中,你感到更多的「興奮」還是「擔憂」?
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均一教育平台 × AI 賦能職位
傳統行銷人的工作在「貼文發出去」的那一刻就結束了。這個角色不同——AI 讓一個人可以跨過原本的職能邊界
傳統行銷的天花板
使用者到了官網之後的轉換率、產品啟用率、留存率——「那是 PM 的事」。職能邊界限制了你能創造的影響力。
AI 賦能後的可能性
  • 用 AI 輔助產出 Landing Page
  • 用 AI 寫 GTM 埋點設定
  • 自己搭自動化 Nurturing 流程
  • 自己分析轉換漏斗——不需等工程師排程
你一個人就是一支行銷特種部隊,使命是讓更多孩子獲得學習機會。

徵才頁面原文

Job Description 為什麼這個角色和你看過的不一樣 傳統行銷人的工作在「貼文發出去」的那一刻就結束了。使用者到了官網之後的轉換率、產品啟用率、留存率——「那是 PM 的事」。 這個角色不同。AI 讓一個行銷人可以跨過原本的職能邊界:自己用 AI 輔助產出 Landing Page、用 AI 寫 GTM 埋點設定、自己搭自動化 Nurturing 流程、自己分析轉換漏斗——不需要等工程師排程。你一個人就是一支行銷特種部隊,但你的使命是讓更多孩子獲得學習機會。 你的兩個戰場 這個角色同時服務兩條漏斗,但權重不同。我們希望你清楚知道自己在打什麼仗: 漏斗一|使用者成長(User Growth)—— 主戰場,約佔 70% 心力 均一平台、Jutor 和 Active AI 是免費的教育產品。你的任務是讓更多老師與學生「知道 → 開始用 → 持續使用」。這條漏斗的特性是:產品免費所以轉換門檻低,但啟用率與留存率才是真正的硬仗。你需要思考的不只是「活躍使用者數」,更是「怎麼讓使用者(親師生)在第一週就感受到產品價值」。 漏斗二|募款轉換(Fundraising Conversion)—— 約佔 30% 心力 均一是非營利組織,募款是組織永續的命脈。這條漏斗的特性完全不同:你要讓一個人「掏出錢來支持教育」,需要的是情感共鳴、信任建立、與精準的捐款體驗設計。透過不同的主題設定、管道測試,需要你集中火力設計高轉換的 Campaign。   工作內容 一、全漏斗成長策略 根據組織年度目標(使用者成長、師培推廣、募款),規劃 Facebook、Instagram、YouTube、Threads、LINE OA 等渠道的差異化定位與內容矩陣 設計並優化從品牌認知(Awareness)→ 官網導流 → 產品啟用 → 捐款/留存的完整漏斗,而不是只做漏斗的上半段 運用 AI 工具(社群聆聽、受眾分群分析)驅動策略決策,而非僅靠直覺與經驗 二、AI 加速的內容產製 建立「人機協作」的內容產製 SOP:用 AI 完成 70% 的初稿、數據整理、素材生成,再由人類把關品質與品牌調性 負責大型 Campaign 的創意發想與專案管理,能引導設計、影音團隊產出符合品牌調性且具傳播力的素材 將生硬的教育政策或產品功能,轉化為具備「病毒傳播潛力」或「深度共鳴」的社群故事 持續探索並導入最新 AI 內容工具(影像生成、影片腳本、文案優化等),保持團隊在 AI 應用的領先地位 三、端到端的轉換責任(End-to-End) 這是這個角色與傳統行銷職位最大的差異:你不只做內容,你對轉換結果負責。 去瓶頸化:用 AI 與 No-code 工具自己架設活動頁面、Landing Page、自動化郵件/訊息流程,不需等待工程團隊排程 數據自主權:自主設定追蹤埋點(如用 AI 輔助設定 GTM、GA4 事件追蹤),建立從「看到貼文」到「完成註冊/捐款」的完整數據鏈路 漏斗全權負責:負責轉換漏斗的每一個環節優化:從廣告素材、著陸頁體驗、註冊流程到首次使用引導(Onboarding) 持續實驗:透過持續的 A/B Testing 優化廣告投放、有機內容、著陸頁的整體轉換表現 四、數據驅動決策與增長 深度數據解讀:超越觸及與互動率,分析使用者行為路徑、留存率、獲客成本(CAC)與影響力投資報酬率(Impact ROI) 建立自動化數據儀表板,定期產出具 Actionable Insights 的分析報告,供管理層與跨部門參考 理解歸因模型(Attribution Model),能追蹤一個使用者從看到貼文到最終轉換的完整路徑 五、跨部門協作與 AI 文化推動 與產品、內容、募款團隊緊密協作,將各部門重點目標轉化為可執行的成長行銷計畫 作為組織內 AI 行銷應用的先行者,分享 AI 工作流實戰經驗,帶動跨部門的 AI 採用 工作優點與挑戰 優勢 AI-First 的組織文化:均一本身就是 AI 教育產品的開發者,既有領導團隊已經都在深度使用 AI,你不會遇到「主管不理解 AI」的困境,而是加入一個鼓勵你大膽嘗試的環境 專注發揮專業:初期不需揹負管理責任,全心投入策略建構與高影響力的專案執行 高自主權的實驗場:均一擁抱數據說話,只要策略有邏輯、有數據支持,這裡是你驗證 AI 行銷假說的最佳實驗室 跨域複合經驗:同時接觸軟體科技業的產品思維與社會企業的議題倡議,這是一般商業公司難以獲得的複合經驗 挑戰 資源整合力:NPO 的行銷預算每一分錢都需花在刀口上,你需要用更聰明的方式(AI + Smart Work)整合資源 議題複雜度:教育議題涉及多方利害關係人(政府、學校、家長、學生),需要在創意與專業之間取得精準平衡 跨職能的拉伸:你的職責範圍比傳統行銷更廣,需要主動走出舒適圈,用 AI 填補自己不熟悉的技能縫隙 人格特質 喜歡用邏輯解構複雜問題,具系統思考與洞察力。 對教育與社會議題有熱忱,期待用行銷發揮正向影響力。 擅長觀察與傾聽,樂於與不同角色合作、共創。 面對變動保持彈性,能快速釐清狀況並提出應對策略。 具高度責任感,能獨立推動專案並與團隊互相支持。 主動學習、擁抱新知,不怕試錯,也樂於分享經驗。 認同均一「專業、真誠、創新」的文化價值,願意成為一個連結內外、創造改變的關鍵節點。 工作待遇 薪資範圍 月薪 70,000 元起,實際薪資依面試結果而定。 ※ 特殊情況:若具備頂尖 AI 行銷實績(如:可驗證的轉換率提升案例、成功建立 AI 驅動的行銷自動化系統、或具備跨職能的 End-to-End 成長實績),薪資天花板可議。請附上作品集或案例說明。 福利待遇 提供 AI 工具訂閱費用(如 Claude、Gemini、ChatGPT、Notion 等等) 接近同領域、同年資之薪資待遇,年薪 13 個月,並含勞健保。 除勞基法規範應有假別,入職即享有第一年 4 天特休假,並且每年度皆有 3 天全薪事假 + 3 天全薪家庭照顧假。 每人每年 5,000 元學習補助;辦公室隨時補充新書。 入職即享有兩年一次的 6,000 元健康檢查補助。 支持夥伴的心理健康,夥伴可定期申請「均陽全人關懷輔導教育協會」的協談服務,由組織提供支持。 關心夥伴工作以外的生活,提供婚、喪、生育津貼。 每年一次國內兩天一夜員工旅遊、一次春酒或尾牙。 工作模式&環境 表定上班時間為週一至週五 10:00 - 19:00,在信任夥伴當責的前提下,可自由規劃彈性工時。 混成式辦公盛行,只要與協作團隊有共識,夥伴能自由選擇辦公地點,遠距也能保持高效!(進辦頻率以各職務面談討論為準) 辦公室位於總統府旁,捷運西門站步行 3 分鐘,生活機能便利。 正職夥伴入職即可申請電腦採購。 每月一次「均一日」,與大家輕鬆吃吃喝喝,分享彼此的工作里程碑。 每季一次 Team Building 補助,與夥伴定期聚聚。 團隊文化 高度彈性、成長思維的敏捷團隊,重視四大核心價值觀「誠信、多元、恆毅力、推論與成果導向」;決策的思考以使用者(學生、教師、親屬)能否被有效協助為優先考量。 組織運作透明誠信,鼓勵不同想法的激盪;尊重每個人的專業,鼓勵「用愛心說實話」,努力創造橫向、上下都暢通的溝通管道。 一對一 mentor 制度,貼近職場前輩完整學習,一起設定目標,定期回顧自己與公司的成長。 每半年一次 Review,與 mentor、密切協作的夥伴一起回顧一年的成長與挑戰,給彼此最棒的回饋!

「我想轉正」
實習生的故事
她努力了半年,想成為正職員工。技術沒問題、態度也好——但她發現,入門職位正在減少,晉升門檻正在提升
發生了什麼?
AI 可以自動處理大量基礎工作:資料輸入、表單整理、初稿撰寫、客服回覆……這些原本是新鮮人「練功」的入場券,現在正被機器接手。
對你的影響
  • 白領入門職缺數量下降
  • 同樣的職位,要求更高的數位與 AI 能力
  • 年輕人進入職場的門檻實質提高
  • 但懂得與 AI 協作的人,機會反而更多
走弱職位:正在被 AI 壓縮的工作
「走弱」最常發生在三種任務組合中——當這些特徵同時出現,自動化風險最高:
🔁 高頻重複且規則清楚
資料輸入、表單填寫、對帳、排程——這類任務有明確規則,AI 執行速度與準確度都超越人工。
💬 以文字/語音為主要介面
基本客服、話術行銷、簡易彙整報告——生成式 AI 可以自動草擬或即時回覆,大幅壓縮人力需求。
📋 產出可被標準化驗收
格式固定、欄位明確、關鍵字可比對——當輸出有標準答案,AI 幾乎不需要人工介入。

📊 數據佐證:文書/行政類任務中,約 24% 屬高暴露、另有 58% 屬中度暴露。高收入經濟體(如台灣)受影響更深,因為其就業結構中行政支持職占比較高。
新興職位:AI 正在「生出」哪些工作?
世界經濟論壇預測,到 2030 年將創造 1.70 億個新職務,淨增加 7,800 萬個工作機會。新增工作集中在四個方向:
把 AI 做出來
研發、工程、模型訓練
把 AI 接進去
落地整合、系統導入
把 AI 管起來
治理、風險、倫理稽核
把人帶過去
培訓、變革管理、教學設計
測測看: AI 定位題

每題 1–5 分: 1 分=幾乎沒有 / 5 分=非常符合
  1. 遇到任務時,能判斷這件事是否值得使用 AI。
  1. 能分辨哪些部分適合交給 AI,哪些部分需要保留人類判斷。
  1. 能給 AI 明確指令、清楚脈絡與期待標準。
  1. 能和 AI 來回迭代,而不是只下一次指令。
  1. 已經把 AI 融入至少一項固定工作流程中。
  1. 能設計出一套自己可重複使用的 AI 工作方法。
  1. 使用 AI 時,會主動檢查正確性、偏誤、來源或風險。
  1. 能考量 AI 使用中的透明性、公平性或責任問題。
  1. 能把自己的 AI 使用方法清楚講給別人聽。
  1. 能幫助團隊、同事或社群建立更成熟的 AI 使用方式。
  1. 能制定或轉譯 AI 使用原則,讓他人有共同依據。
  1. 使用 AI 時,會思考它是否真的提升了工作品質,而不只是看起來很快。
分數區間建議與 能力輪廓判讀
分數區間建議
  • 12–20 分: Observer 觀察者
  • 21–30 分: User 使用者
  • 31–40 分: Collaborator 協作者
  • 41–50 分: Orchestrator 調度者
  • 51–60 分: Augmenter 影響者
另一種更有畫面的判讀方式
除了看總分,也可以看哪幾題特別高。例如:
  • 前 1–4 題高: 偏 Collaborator(擅長單點突破與協作)
  • 5–8 題高: 偏 Orchestrator(擅長流程設計與個人調度)
  • 9–12 題高: 偏 Augmenter(擅長影響他人與推廣文化)
AI 人才定位光譜
AI 人才光譜不僅是描述個人與 AI 協作關係的動態框架,更是一套理解自身在 AI 時代中定位的工具。此流程圖概述了從初始接觸到深度整合的五個核心階段,每個階段都代表著應用 AI 的不同深度與影響力。
翻開自己的定位卡牌

Observer 觀察者

狀態 對 AI 有基本認識,但還沒有穩定使用。會關注新聞、案例、工具更新,但多半停留在理解階段。對 AI 既好奇也保留,還在判斷它和自身工作有沒有真正關聯。 代表行為 看過別人使用 ChatGPT、Gemini 或其他 AI 工具。 偶爾嘗試問問題,但沒有形成固定習慣。 常常不知道哪些任務適合用 AI。 對 AI 結果缺乏信任,或擔心出錯、失控、踩雷。

User 使用者

狀態 已開始把 AI 當成日常工具。能用 AI 完成單點任務,但品質不穩定。比較像「把 AI 當助手」,而不是一起工作的夥伴。 代表行為 用 AI 做摘要、翻譯、改寫、發想、整理資料。 會下基本指令,知道怎麼問比較容易得到答案。 會用 AI 節省時間,但結果常需要大量手動修正。 使用偏向零散任務,還沒有整合成完整流程。

Collaborator 協作者

狀態 能把 AI 視為思考與產出的協作夥伴。不只是「叫 AI 產出」,而是會來回互動、逐步修正。開始理解 AI 的優勢與限制,能有意識地配合使用。 代表行為 會提供角色、脈絡、限制條件與期待格式。 能和 AI 來回迭代,而不是只丟一句 prompt。 知道哪些地方要自己判斷,哪些地方適合讓 AI 先生成。 已經能把 AI 融入某些工作流程中,例如備課、寫作、企劃、資料整理。

Orchestrator 調度者

狀態 能「調度 AI 與人類能力」,讓任務最有效完成。不只會用 AI,而是能判斷任務、拆解工作、分配人機角色。會設計一套自己可重複使用的 AI 工作方法。 代表行為 根據任務性質,決定是否使用 AI 系統。 根據 AI 與人類的能力與限制,拆解問題並分配任務。 透過具體指令、清楚脈絡與評估標準,引導生成式 AI。 將任務委派給 AI,以適當自動化或增強自己的工作流程。 能設計一套可重複、可遷移的個人 AI 工作法或 SOP。

Augmenter 影響者

狀態 不只自己能有效使用 AI,還能幫助團隊、組織或社群提升 AI 流暢度(fluency)。會把個人方法轉化為他人可理解、可採用、可延續的系統。關注的不只是效率,還包含價值、規範、公平與文化。 代表行為 把 AI 從個人工具升級成團隊方法。 制定並溝通使用 AI 系統的指引。 協助團隊建立 prompt 範本、工作流、教學資源或使用規範。 引導他人理解 AI 的風險、限制與負責任使用方式。 確保 AI 使用符合人類價值、促進公平,並優先考量透明性。 能在組織內擴散 AI 能力,而不是只讓少數人會用。

這不是在分高低,而是在看一個人與 AI 的關係,從「觀看」一路走到「放大影響力」
這條光譜的 4 個判斷維度
這四個維度很像四張地圖,不是只看「工具熟不熟」,而是看一個人和 AI 相處到什麼深度。