文科轉職AI工程師必看：5個你一定要避免的轉職陷阱！（附實用英文面試重點） [5 Critical Pitfalls Humanities Majors Must Avoid When Switching to AI Engineering (Plus Practical English Interview Tips)]

文科轉職AI工程師正夯，但陷阱多容易踩雷！本文彙整五大常見誤區，從程式力、數理力、實作經驗、學習規劃到溝通能力層層剖析，並加碼AI英文面試必備重點。只要抓緊正確學習路徑與職場要求，文科背景也能在AI領域闖出一片天。立即掌握轉職關鍵，少走冤枉路，成為企業最欣賞的AI新星！

轉職AI工程師的現實挑戰

隨著AI技術蓬勃發展，許多來自人文、語言、媒體、行銷領域的人士也投入AI工程師行列。文科生利用AI寫作、數據分析、自然語言處理，以及Prompt設計等優勢與AI接軌，但往往忽略了背後的嚴苛挑戰：

• 市場對於基礎程式能力的重視程度日增
• 面試官強調主動學習與解題力
• 文科轉職者容易高估自身通識，低估技術硬實力落差
• 學習資源充沛，卻常見「選擇焦慮」

【表一】台灣AI工程師主要背景來源

背景/專長	比例（%）	備註/趨勢
資訊/電機/統計相關	70%	具備程式、數學統計基礎
數學/自然科學	18%	對數據建模敏感度高
人文/文科及其他	12%	近三年明顯成長，以NLP領域最多

你必須避免的5大轉職陷阱

1. 低估「基礎程式能力」的重要性

核心問題：「AI不是只要靠工具操作就行？」事實上，進入AI職場，*Python、SQL、Git、API串接*等基礎技能為基本門檻。

建議：

• 循序學習Python、R，搭配Colab、Jupyter練習
• 練小型專案，如資料清洗、文字預測、網路爬蟲
• 參與至少1-2場技術型課程或Bootcamp

【表二】企業入門AI職位技能需求

技能	權重
Python	★★★★★
SQL	★★★★
Git/CLI	★★★
演算法原理	★★★
API應用	★★
PowerPoint	★

2. 忽略「數理邏輯力」的綜合培養

核心問題：「我不會高等數學沒關係吧？」缺乏基礎機率、統計、邏輯力，碰到資料異常、模型調優，容易卡關。

• 加強機率統計基礎
• 練習資料視覺化（Matplotlib/Seaborn）
• 參加Kaggle等平台，養成數據思維

3. 只關心理論知識，缺乏實作經驗

核心問題：「我看了很多書，為什麼還是找不到工作？」AI領域最重視Portfolio。 實作經驗與專案證明你的能力，證書或修課紀錄只能當作加分。

• 至少公開2-3個專案：新聞分類、情感分析、影像識別等
• 多與團隊合作（AI黑客松、挑戰賽）
• 在GitHub、Notion、Medium分享成果

4. 盲目學習，缺乏系統規劃

核心問題：「資源太多，從哪下手？」無計劃亂學反而拉長轉職期。

• 釐清目標職位（如NLP工程師、數據分析師、AI產品經理）
• 分階段設定目標：

階段	內容	時程建議
基礎認知	程式邏輯、統計、Python	1-2個月
實戰入門	小型專案、資料分析、API	2-3個月
進階發展	深度學習、部署、團隊合作	3個月+

5. 忽視軟實力與職場溝通能力

核心問題：「技術學夠，面試就會贏？」AI職場注重跨部門溝通、用戶思維、英文力。

• 練習將專案轉譯為「商業效益」、「用戶故事」
• 觀摩產品經理、設計師、業務溝通方式
• 多參與會議、模擬簡報報告

英文面試重點與實戰彙整

AI職場國際化，英文面試幾乎必需。常見類型：

H2.1 自我介紹與經歷陳述

• 重點：簡明亮點、背景、專案、動機
• 範例：
  “My background is in linguistics and digital writing, but I am passionate about combining human creativity with machine learning. …”

H2.2 描述專業技能與專案

• 重點：使用技術、產出成果
• 範例：
  “In my most recent project, I used Python, Pandas, and Scikit-learn to build a text classification model…”

H2.3 問題解決、學習歷程

• 強調主動查找資源、自學能力
• 範例：
  “…I read several papers about SMOTE and under-sampling, then applied those techniques and saw improvement…”

H2.4 對未來規劃

• 展現主動學習、願從基礎做起

問題類型	關鍵回應技巧	建議關鍵字
Self-intro	Why AI engineering?	transfer, passion
Project exp.	How did you do it?	Python, teamwork
Problem solving	How did you overcome…?	self-learning
Future plan	Where do you see yourself?	growth, upskilling

H2.5 臨場應變

遇不懂問題時可說：「That’s a great question. I have not used that particular framework yet, but I am confident in my ability to pick up new technologies quickly…」

結語

文科轉職AI工程師既具挑戰，也充滿機會！只要主動補足技術斷層、積極累積專案、善用溝通與用戶思維，跨領域背景將成為你進軍AI的不二法門。學習不怕慢、但要有序，祝每位轉職者穩穩落地、躍升職場AI新星！