跨域工程人才缺口浮现 艾鍗学院携手专家Netman推动整合型培训

云端架构专家Netman。艾鍗学院

生成式AI带动企业数码转型加速，实务现场却逐渐浮现新的结构性瓶颈。产业界指出，影响AI专案能否成功落地的关键，已不再只是模型效能，而是能否在云端环境中稳定部署、长期维运与持续优化。随着AI、云原生与MLOps技术整合需求升高，跨域工程人才缺口正快速扩大，相关培训与技术转型成为企业与教育体系共同关注的焦点。

这种分工落差，使企业在实际运行AI服务时，面临部署复杂、系统不稳、成本难控与维运流程难以自动化等问题，也让「同时理解AI、云端架构与MLOps」的整合型工程师，成为市场最稀缺的人才之一。

云原生与MLOps成为AI部署共识

从国际科技大厂的实务经验来看，AI系统的部署标准正逐步趋于一致。多数云端服务与芯片业者皆以 Kubernetes作为底层平台，支撑AI工作负载的弹性调度与资源管理；同时，MLOps已成为模型版本控管、效能监测与自动化重训的核心流程。业界普遍认为，AI能否真正创造商业价值，取决于背后是否具备成熟的云原生架构与自动化维运能力，而非单纯追求模型准确度。

教育端回应产业需求  聚焦「能跑得动的AI」

长期深耕Linux与系统教育，近4年培训近2,000名AI技术人才的艾鍗学院，从企业回馈中观察到，当前最迫切的职场需求并非更多模型建构，而是能让AI模型顺利部署、稳定维运并持续自动化更新。常见痛点包括多节点Kubernetes管理困难、模型版本与监控流程不完整、GPU成本控管不易，以及DevOps与 MLOps 无法有效衔接。因此，艾鍗学院明确指出：「企业不缺模型，而是缺乏能让模型稳定运作的工程师。」

在此背景下，艾鍗学院推出「AI云端原生与MLOps自动化实务班」，课程设计聚焦企业实际使用情境，强调从底层架构到模型上线后的全流程理解。

集结实务专家  强调系统化与自动化能力

该课程由多位具备实务经验的业界讲师共同授课，包括Linux/K8s云端架构专家Netman亲授Kubernetes 实战与云原生核心技术；微服务与API系统架构师 Fred指导微服务架构设计与系统拆解；以及AI/MLOps 实务专家阿宽，带领学员以n8n建构AI自动化部署与维运流程。教育界人士指出，此类跨域整合课程，反映产业对「全流程AI工程能力」的高度需求，也显示AI人才培养正从单点技能，转向系统性与工程化能力的累积。

​​​​​​​AI落地能力成竞争分水岭

随着AI技术快速演进，能否将模型稳定导入生产环境，已逐渐成为企业竞争力的重要指标。专家认为，具备云原生与MLOps能力的工程人才，将在未来数码转型与AI应用扩张中扮演关键角色，而教育体系如何因应这股转变，亦将影响产业长期的人才供给结构。