我 40 歲，主動離職，All in DevOps
2018 年夏，我剛從資策會結訓不久，參加了一場同為「大數據班」學長姐們的聚餐。想當然耳，只有還繼續留在軟體這個領域的人才會想出席。
那時我正處於「人生的暑假」——結訓後不知道該何去何從，對程式的興趣普通，但又不知道自己能做什麼，所以就去了，聽聽前輩的意見也好。
餐會上遇到了一個當 DevOps 的學長，和他聊了許多，後來才重新振作、自學程式，隔年終於找到了工作，開始了我的軟體開發之路。
從資料工程師到 Python 後端，我自認為對程式充滿了熱情。
幾年前和女友介紹什麼是 DevOps，她聽完後不禁問我：
那你會不會想當 DevOps？
我記得當時的回答是：
可以考慮啦！但我現在更喜歡開發，或許等我 40 歲以後，新技術學不動了，可能就會「轉」DevOps 了。
現在想想，那時真是天真吶！DevOps 豈是你想轉就能轉的？
然而，更沒想到的是：40 歲轉 DevOps 這句話竟然一語成讖——只是方式完全不同。
2026 年 3 月，我主動離職，全力轉向 DevOps。
本文是「轉職 DevOps 三部曲」的第一篇，有關起點與決心。
你喜歡改善開發流程嗎？
我很喜歡。
不知是法律系出身的緣故，還是個性使然——我並不喜歡隨心所欲、雜亂無章地做事。
而第二份工作恰恰給了我一個絕佳的舞台。
如同〈卷 5：Python 現代開發工具介紹〉這篇文章中提到的，能一步步落實這些現代化的 Python 開發實踐，是件幸福的事。
從零開始的現代化開發流程
在這份後端工作中，我主導了整個團隊的開發流程建設，從零開始導入了：Poetry、pyenv、Ruff、pre-commit、Mypy、docstring 規範、pytest 單元測試、code review 流程等。也為此寫了不少文章。
可以主導這些，倒不是因為我最資深，而是因為我最在乎。當然更要感謝後端同伴們的配合，那是我轉職以來最快樂的一段時光。
有了這些流程與規範，我們至少不必在 code review 時大眼瞪小眼，為了不必要的低級問題（比如 import 順序不符合 PEP 8）傷神。
其中的關鍵是：有些制度一旦建立，可以省下很多人的時間。
這段時光，可以算是我的 DevOps 啟蒙，讓我第一次感受到流程與規範的重要性。
刺激 2025
2025 年，AI 輔助開發的進展快得嚇人。
年初，AI coding agent 還沒那麼稱手好用，寫出來的東西常常需要大幅修改，但擁有視覺能力（vision）的模型已經逐漸成為標配。
到了年中，工具成熟的速度遠超預期——GitHub Copilot 推出 agent 模式，AI 不再只是補全程式碼，而是能理解整個專案的脈絡，主動完成跨檔案的修改。
年底，AI 已經能透過自然語言互動，幾分鐘內完成過去需要工程師花好幾個小時才能寫好的功能。
現在再回頭看看我寫的這篇〈Cursor IDE 心得：三大亮點與三個阻礙〉，不禁感嘆，那簡直是「上古時代」的事了——其實也才過了快 2 年而已😅
AI 正在重寫開發生態
作為 2022 年就開始使用 GitHub Copilot 的老用戶，我的 AI 輔助開發演進史如下：
- 2022 年：開始嘗試 GitHub Copilot，但說真的感受普通。
- 2022 年底：ChatGPT 橫空出世，改成問 ChatGPT，IDE 複製貼上。
- 2023 年：在 IDE 中使用 AI 自動補完，tab、tab、tab…，在 AI 的加持之下，這個自動提示的品質可比 2022 年強多了。
- 2024 年：在 IDE 的 Chat 視窗中直接問 AI，透過內建功能自動貼上；開始有專案 RAG，可以直接對專案內容進行提問。這就是前述 Cursor 文章的背景。
- 2025 年：透過自然語言對話，讓 AI 寫程式碼，自己主要負責 review。
短短數年間，軟體開發已不再是我們過去熟悉的那個模樣——Vibe Coding 大行其道，任何人都可以「寫」程式了。
我不禁有感而發，留下這篇〈Vibe Coding 與人類的時代〉，用以表達我內心的不安與悸動。
身邊越來越多開發者開始感受到同一件事：如果 AI 能接手更多實作，那工程師的價值到底還剩下什麼？
這個問題，每個人有自己的答案。可以確定的是，從 2025 下半年開始，我已不再自己動手寫程式。
Application 的極限
第三份工作，我首次進到有完整 SRE 團隊的公司，開發 LLM App 專案，類似企業版的 ChatGPT。
我所在的後端團隊負責寫 application，SRE 則透過 Kubernetes 部署與維運。彼此分工清晰，但也讓我看清一件事：application 寫好，不代表服務就會穩定運作。
有些問題不一定是程式邏輯出錯，而是部署、環境、服務之間的協調。甚至程式錯誤時，我也無法在本地看 log，要先登入 Rancher，再去 Pod 裡面撈資料。有時候則是 AI Foundry 或其他 infra 組件出了狀況。
這些東西——尤其是 Kubernetes——讓我覺得非常陌生。
以前都是 VM 部署，然後 docker-compose，這是我第一次深深感受到，服務遠不止是寫程式而已。
部署並不是配角。而我現階段只懂應用層，這是一個明顯的局限。
回到入職之前
其實在 2025 年 3 月入職之前，我就有考慮要學習 DevOps 相關技能。
在投遞那波後端職缺時，我都會特別問到：「你們這邊有沒有 SRE 團隊？DevOps 流程怎麼跑？」——這是我挑選職缺的重要考量之一。
當時的想法是：「我已具備一定後端經驗，如果再多學些 DevOps 技能，像是 CI/CD、雲端架構等，我就能成為一個更全面的後端開發者。Scope 更大，價值更高。」
所以我選了這份工作：有完整 SRE 團隊，同時是開發 LLM App——目前正流行，也是我很想接觸的領域。
但不得不承認，那時我的心態還是「後端才是王道，DevOps 只是輔助」。
看著我對面的 SRE leader，每天對著不同的 YAML 檔搞部署。總覺得那不是我要的。我只是想「多學一點技能」而已。
八月的一場聚會
2025 年 8 月，我參加了一場軟體工程師聚會。
遇到幾個年資相近的後端，彼此分享了不少後端甘苦談。聊著聊著，話題自然轉向同一個問題：「職涯滿 5 年之後，下一步是什麼？」
我們好像都遇到了一個「瓶頸」——這似乎是軟體工程師的普遍現象。
職涯的前 5 年，你可以自由探索、發揮，學一堆技能，但滿 5 年之後，市場可能會用完全不一樣的標準來看待你：你要資深、要擁有深刻的實戰經驗。
屆時若沒有一個相對鮮明的角色定位，你很難說出自己能帶來什麼不一樣的價值。
這場聚會，成了我軟體職涯的重要轉折點。
收起「扮家家酒」的決心
這次聚會讓我意識到，原先那種「既要、又要」、「後端才是主體、DevOps 只是輔助」的心態，雖然不能說是錯，但它可能會讓我最終一事無成，依舊是個平凡的後端。
這不是我想要的模樣。要玩，就要 all in。
但此刻要做出重大改變，顯然有困難，而且基於團隊與職責分工，身為後端開發人員，我無法接觸到太多 SRE 的 infra 設施，自然也無法學習多少 DevOps 技能。
那怎麼辦？
自己弄！
WeaMind 上線
第一步是繼續完成我的 WeaMind：一個查詢台灣天氣的 LINE Bot。
有興趣可參考我寫的〈WeaMind 專案解析：從單機 LINE Bot 到 K8s 叢集〉一文。
這個專案其實從 5 月就開始做了，但常常三天打魚兩天曬網，有一搭沒一搭地進行。說來神奇，聚會結束之後，它就快速開展了XD
最終我花了約 150 小時，趕在 9 月底前上線。
你說，為什麼要做這個？這跟 DevOps 有關嗎？當然是有後話的！
通過 AWS SAA 認證
10 月初的雙十連假，我開始準備 AWS 的 SAA。過程中接觸到 VPC、IAM、ELB、Lambda、S3 等，讓我對雲端架構有了系統性的理解。
學著學著，興趣越來越濃。我發現自己不只是在「補技能」，而是窺見了一個從未知曉的新世界。
後端要辛苦手刻的 db 主從複製，雲端早就服務化了！不得不說，有一種「已知用火」的興奮感🤩
一邊工作一邊準備，總計花了 105 小時，我在 12 月 15 日通過了 SAA 考試。
此時我轉職 DevOps 的內心篤定感，已經從 8 月時的 20-30% 大幅成長到 60-70%。
遷移到 K3s
通過 SAA 後，我「休息」了一星期，接著開始學習 Kubernetes（K8s）。
哪怕已有近 6 年的後端開發經驗，說真的，剛開始我很難上手，看 Udemy 的線上課也覺得成效不佳。
於是我決定——直接實作：把 WeaMind 從單機部署遷移到 K3s 叢集。這剛好是一個絕佳的練習機會。
在 AI 輔助下，從頭開始在 Hetzner 上建立 Kubernetes 叢集環境：開 VM、架私網、加 Node、寫 Deployment、設定 Ingress、搞定 TLS 憑證等。
過程中踩了不少坑——比如節點竟然預設吃公網 IP！——但也因此對 K8s 的運作有了更多了解。
2026 年 1 月底，K3s 版本的 WeaMind 上線。
此時，我對轉職 DevOps 的決心，已經來到 80% 以上——足夠了。
我離職了
2026 年 3 月，我主動申請離職。
因為我知道，一邊工作一邊用業餘時間學習是有極限的。想要真正搞懂 Kubernetes，我需要一段更完整、不被打斷的時間投入。
雖然裸辭讓人不安，但從事後看來，這個決定非常正確——如今的我對 Kubernetes，有著遠超 3 個月前的理解，不過這些算是第二篇的內容了。
如果 AI 能接手越來越多的實作，那軟體工程師的價值究竟是什麼？這個問題，每個人有自己的答案。
而此時此刻，我的答案是：
擁抱 infra，all in DevOps。