在AI技術迅速崛起的時代，越來越多人開始認真思考：「到底該選擇軟體工程（Software Engineering）還是機器學習（Machine Learning, ML），哪一個較為合適呢？」
- 軟體工程師專注於開發、設計和維護各種軟體系統，致力於打造穩定且高效的產品架構，以滿足不同用戶的需求。
- 機器學習工程師則負責訓練和優化各種AI模型，從大量數據中發掘潛在模式，使系統能夠自動學習並做出智能決策。
這兩個領域既有共通點，也存在著核心差異。如果你對未來的職涯方向感到迷惘和困惑，這篇文章將幫助你釐清兩者之間的關鍵技能，並提供一些實用的職涯選擇建議！
軟體工程師：構建完整應用的技術專才
軟體工程師的核心職責
軟體工程師（Software Engineer, SE）負責開發各類應用程式，從網站、後端系統到行動應用，並確保軟體的穩定性、可擴展性與高效能。他們在整個開發過程中扮演關鍵角色，致力於滿足使用者需求。
- 設計與開發應用程式的過程中，軟體工程師需要涵蓋前端（Frontend）以及後端（Backend）的技術，並進行API開發、資料庫設計，甚至還要負責雲端架構的部署，以確保整個系統的高效運作。
- 維護與優化系統的過程中，軟體工程師需要不斷提升效能、修復各種錯誤（Debug），並確保系統具備高可用性，以滿足使用者對穩定性和可靠性的需求。
- 使用敏捷開發與DevOps的方法論，軟體工程師實施持續交付（CI/CD）、自動化測試等技術，以確保軟體能夠穩定且高效地進行更新，並滿足快速變化的市場需求。
軟體工程師的關鍵技能
- 程式語言：Python、JavaScript（Node.js）、Java、Go、C# 等
- 前端技術：React、Vue.js、Angular
- 後端技術：Spring Boot、Django、Express.js
- 資料庫：SQL（PostgreSQL, MySQL）、NoSQL（MongoDB, Redis）
- 雲端與基礎架構：AWS、GCP、Docker、Kubernetes
- DevOps：Git、CI/CD、監控（Prometheus, Grafana）
軟體工程師適合這樣的人
- 喜歡從無到有地開發創新產品，並致力於打造一個完整的應用程式，讓使用者能夠享受到最佳體驗。
- 對系統架構、效能優化以及解決各種技術難題充滿興趣，並樂於探索最佳的解決方案和創新方法。
- 偏好結構化、邏輯思維強的工作模式，這樣能夠更加有效率地解決問題並提升工作成果。
- 享受團隊合作的過程，並且熟悉 Agile 或 DevOps 工作流，這讓你能夠在協作中發揮更大的潛力。
📌 軟體工程的發展趨勢：隨著雲端運算和微服務架構的普及，軟體工程師的角色不僅侷限於傳統開發，而是逐漸跨足雲端運維、自動化部署，甚至與AI應用進行深度整合，以滿足日益複雜的業務需求。
機器學習工程師：讓ML幫你發掘隱藏規律
機器學習工程師的核心職責
機器學習工程師（Machine Learning Engineer, MLE）專注於開發、訓練及部署各種 AI 模型，旨在幫助企業有效進行預測、分類、推薦等多樣化應用，以提升業務效率和決策能力。
- 構建與訓練 AI 模型：根據具體需求選擇最適合的演算法，並針對模型進行優化，以提升其效能和準確性。
- 數據處理與特徵工程：清理和整理原始數據、進行標註數據的工作，以及執行特徵工程（Feature Engineering），以提取有價值的信息並提升模型性能。
- 與數據科學家、軟體工程師緊密合作：將先進的 AI 模型整合至各種應用程式或雲端系統，以確保其有效運行並滿足業務需求。
機器學習工程師的關鍵技能
- 程式語言：Python、R（主要用於資料分析與模型開發）
- 機器學習框架：TensorFlow、PyTorch、scikit-learn
- 資料處理技術：Pandas、NumPy、SQL、BigQuery
- 演算法與數學基礎：統計學、線性代數、微積分
- 模型部署：MLflow、Docker、FastAPI
機器學習工程師適合這樣的人
- 喜歡數據分析、統計學以及數學推導的相關工作。
- 享受發掘隱藏的模式，深入解讀各種數據，並建立高效能的 AI 模型來有效地解決實際問題，以滿足不同業務需求和提升運營效率。
- 樂於研究最新的 AI 技術與學術論文，並持續致力於優化演算法，以提升模型性能和效率，確保能夠應對未來的挑戰。
- 願意投入相當多的時間進行數據清理及參數調整（Hyperparameter Tuning），以確保模型能夠達到最佳效果並在實際應用中表現出色。
📌 機器學習的發展趨勢：近年來 AI 技術大爆發，大型語言模型（LLM）、生成式 AI（如 ChatGPT）、電腦視覺（CV）等領域需求暴增，使得機器學習工程師的需求持續上升。
軟體工程 vs. 機器學習：你該怎麼選？
雖然這兩條職涯路徑看似平行，但實際上在許多方面存在著交集，尤其是在企業應用 AI 技術的趨勢下，這兩者之間的技術邊界變得越來越模糊和不明確。
當軟體工程師需要 ML 技能
如果你的公司導入 AI，作為軟體工程師，你可能需要：
- 整合各種機器學習 API，例如 OpenAI API 和 Hugging Face，至Application中，以提升其功能和智能化水平。
- 部署 AI 模型，確保其效能與穩定性，並持續進行監控和優化，以符合 ML Ops 的最佳實踐。
- 管理 AI 服務的後端架構，負責處理數據存取、快取機制的設計與實現，以及 API 的開發和維護，以確保系統運行的高效性和穩定性。
當機器學習工程師需要軟體開發能力
AI 模型訓練完成後，如何確保它能在生產環境中穩定運行？這時候就需要具備相關的軟體開發技能，例如：
- 將 ML 模型有效地部署至雲端平台，例如 AWS Lambda 或 GCP Vertex AI，以確保其在生產環境中能夠穩定運行並提供高效的服務。
- 設計並實現一個靈活的 API，以便讓前端應用或其他系統方便地調用 AI 模型，從而提升整體的使用體驗和效率。
- 優化資料處理管道，以確保數據能夠流暢且高效地傳遞給模型進行推斷，並減少延遲和提高整體性能。
現代企業越來越需要具備跨領域能力的工程師，因此，懂得軟體開發的 ML 工程師，或是熟悉機器學習技術的軟體工程師，將會成為市場上更受歡迎的人才！這種多元化的技能組合能幫助他們在不斷變化的科技環境中脫穎而出。
如何選擇你的職涯方向？
- 如果你更喜歡架構系統、開發應用，並且偏好在動態且不斷變化的開發環境中工作，那麼選擇軟體工程將會是非常合適和有前景的。
- 如果你對數據、數學和統計有濃厚的興趣，並且熱衷於探索 AI 技術的各種可能性，那麼成為一名機器學習工程師會更適合你。這個職位不僅能讓你運用你的技能，還能讓你參與到最新的科技發展中。
- 如果你想要更大的職涯彈性與發展潛力，可以考慮結合兩者的優勢，這樣不僅能提升你的技能，還能拓展你的職業道路。
無論你的選擇是什麼，持續學習新技術、掌握市場需求，以及隨時調整自己的專業技能，才是職涯發展的關鍵所在！
