連Meta、Google都接連裁員!這些技術人才薪資卻成長,有哪些特質?
連Meta、Google都接連裁員!這些技術人才薪資卻成長,有哪些特質?

疫情期間帶來大量軟硬體應用需求,讓科技公司的股價節節高升,然而隨著疫情接近尾聲,科技業開始出現衰退潮,不僅讓包含 Meta、Google 在內的科技公司轉趨保守,紛紛宣布人事凍結、裁員,連帶著業內「技術人才」的薪水也跟著出現疲軟現象。

科技業顧問公司 Foote Partners 在今年 7 月初蒐集了北美地區逾 36 萬名科技業員工、250 種不同職能的研究報告後指出,在過去 3 個多月,科技業多數工作的薪酬(包含工資、獎金)都「縮水」了,影響最大的工作包括網路與電子商務開發、資訊及通訊、網路安全和 App 開發等方面。

儘管科技業風光不再,但有些職位在勞動市場仍然十分搶手,薪資逆勢成長,尤其是具有管理、專案管理與作業系統管理的技術人才:

技術人才薪資變化:

管理 / 製成收入成長最多!資訊 / 通訊跌幅最大

職能 近 3 個月薪酬變化 年度薪酬變化
管理/製程 +2.3% +6.3%
作業系統 +2.2% +3.7%
App 開發/程式語言 -0.2% +3.3%
資料/資料庫 -1.6% +1.5%
網站/電子商務開發 -1.5% +0.4%
資料庫 -0.8% +0.3%
基礎工程師 +6.9% 0.0%
架構/專案管理/程序 +1.8% -1.0%
資訊/網路安全 -1.7% -2.1%
App 開發 -0.2% -2.5%
網路與通訊 +0.6% -2.6%
系統/網路 +0.3% -3.2%
SAP 與企業商務應用 -0.7% -4.2%
系統管理/工程 -0.2% -5.3%
網站開發 0.0% -12.1%
資訊/通訊 -1.4% -16.8%

在分析中,多數技術人才的薪酬皆較去年呈現下跌現象,其中又以資訊 / 通訊工程師(messaging / communication engineer)的薪資下跌最多,高達 17%;其次則是網站開發技術人才,跌幅也達 12%。

技術人才中,哪些技能最保值?

根據分析,薪酬下跌的情況主要發生在能夠明確載明的「認證技能」上,亦即學習較快速、門檻較低、能夠在學校或其他教育機構習得的技術。 而另外一類,需要透過職場的實務經驗才能夠累積的,比較難以認證的「非認證技能」,例如兼任部分管理職、跨部門協作能力、專案管理經驗等,在勞動市場中都更加保值。

至於那些薪酬緊縮的職位,是否將對人才流動率造成影響?Foote Partners 創辦人大衛·福特(David Foote)提到,很多雇主會將員工的不滿,歸咎在「薪水不足」上,但他認為薪酬不必然是主要因素。他認為現今工作者的工作滿意度,主要來自對工作的歸屬感、管理階層的重視,以及組織能否肯定他們的工作。

資料來源:Business Insider; Foote Partners Report、Studyinfo

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本文授權轉載自:經理人月刊

責任編輯:錢玉紘

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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