AI發展下，前/後端工程師應該往什麼方向發展?

您好
1. AI會不會取代工程師?
我的答案是AI會取代"不會思考"的工程師
好的工程師，可以用AI來幫自己節省更多的時間
因為好的工程師知道"人"需要些甚麼，甚麼樣的需求可以更符合大眾的需要
而讓AI協做出結果。
所以我覺得更需要的是掌握"需求"的部分，
多思考，為何要這樣做?進而思考怎麼做會更好
而不是只是依照規格寫出程式

2.技術深入的部分，我覺得這是個很重要的點
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以.NET為核心繼續深入，力求讓自己寫出的Code能發揮該架構的最佳效能
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很多人只會寫出來，但效能不彰無法解決。
能解決在各種架構下效能好，才是最真的實力展現
讓自己成為.NET的第一把交椅。我覺得很重要

一理通，萬里通。其實你會發現其實很多東西是差不多的
如果甚麼都摸摸皮毛，對未來發展其實不會有太大價值

3.對於我來說，管理職是一個幫助別人成功的腳色，並不需要交際
而是真心的"帶部屬一起完成重大專案"、"帶部屬一起成功"、"協助部屬完成"
當你一起帶著部屬前進，自己當然也會不斷前進。
有機會都可以多嘗試，對人生都是很棒的加分

以上是我的想法，與您分享

我把你的問題拆成兩個層次：(1) AI 對基層工程師的影響、(2) 你的職涯發展路線。
1. AI 對工程師的影響
基礎 CRUD / API 接口 / 切版：AI 很快就能代勞，甚至直接自動產生 scaffold code。這部分確實「可替代性高」。
複雜架構 / 系統設計 / 整合：AI 雖能給建議，但目前還不具備「全域架構思考」能力（像資源分配、權限控管、交易一致性）。
與業務需求連動：AI 可以生成程式碼，但沒辦法「理解公司業務 + 技術限制」後做出 trade-off。這正是工程師的價值所在。
所以未來程式設計師不會消失，但「只會寫程式」的角色一定會被邊緣化，價值會轉向「懂系統、懂業務、懂選擇」的人。
2. 你的發展路線
你已經排除了管理職，那我們來看 技術深化：
(A) 在現有專長上深化 (.NET 為核心)
你熟悉 C# / .NET + Restful API，可以考慮往 高性能系統設計 / 微服務架構 / 分散式系統發展。
舉例：
如何讓 API 支援高併發、低延遲？
如何設計 resilient 系統，讓單點故障不會癱瘓服務？
如何用 .NET 搭配 Kafka、Redis、gRPC 這些基礎建設？
這些不是 AI 一鍵就能生成的，必須要靠你理解系統的 trade-off。
👉 適合的方向：系統架構師（Software Architect）
(B) 擴展技術橫向能力
不要只停在 .NET，建議至少補充：
雲端（AWS / Azure / GCP）→ 很多系統遷移到雲，懂雲端服務設計（Serverless、K8s、CI/CD）會加分。
資料庫設計 / 效能調優 → 很多 API 瓶頸其實來自資料庫。
跨語言（例如 Python for data / Node.js for microservices）→ 增加解決問題的彈性。
👉 適合的方向：全端 + 雲端工程師 / DevOps
(C) 切入 AI 相關應用
不是要你轉做 AI 科學家，而是要成為 「懂如何把 AI 工具整合進系統的人」。
舉例：
在你的 .NET API 中接 OpenAI / HuggingFace 模型 → 提供 NLP/分類/推薦功能。
利用 Python + MLlib 分析資料，再透過 API 提供決策支援。👉 適合的方向：AI 應用工程師 / ML Ops
(D) 資安 / 數據保護
越來越多公司重視 API 安全、個資保護、法規遵循（GDPR）。
如果你有興趣往「API 資安」或「滲透測試」學習，也是一個未來性很強的方向。
3. 你的情況建議
你有 3.5 年經驗，還在黃金成長期。
短期 (1–2年)：建議先把 .NET + API 專業深化 → 系統設計能力練起來。
中期 (3–5年)：延伸到 雲端 / 分散式系統 / DevOps，這會讓你具備「系統級思考」。
長期 (5年以上)：轉型為 架構師 / AI 應用導入者，這樣才不怕被取代。
🎯 一句話總結
與其怕 AI 取代，不如讓自己成為「能善用 AI 工具、設計整個系統的人」。
你不用學所有語言，但必須至少精通一個核心（.NET），再橫向補雲端 / 資料庫 / 分散式設計，才能成為 AI 時代的「不可取代」工程師。