王品逆風調薪!正職33K起跳、時薪190起,明年再招500人
王品逆風調薪!正職33K起跳、時薪190起,明年再招500人

喜迎解封商機,王品集團下半年營收連5個月正成長,11月營收更首破12億元大關。

董事長陳正輝在疫情期間堅持不裁員,王品指出,2023年將「人才」做為集團發展重要策略,祭出更具競爭力的薪資招募人才,計時人員調薪包含全勤最低190元起,正職起薪含全勤調升為33,000元起,每月除了底薪還有獎金,搭配「一年最多調薪三次」新制,晉升調薪、3月績效調薪、9月的年中調薪,有機會挑戰年薪百萬。

王品餐廳
王品餐廳
圖/ 吳秀樺攝

2023年,王品集團的計時人員調幅5%-12%,時薪含全勤津貼最低190元起,各品牌可依區域行情、品牌屬性向上調整,如「The Wang」鎖定專業餐飲人才,時薪含全勤210元起跳,若通過侍肉、侍酒、管家等5項技能考核,最高時薪上看235元。鍋物品牌青花驕、和牛涮、尬鍋,加全勤獎金、夜間津貼,時薪最高可領240元。

正職部分,底薪加全勤調升至33K起,門店同仁每月還有「門店達成獎金」的分紅。基本月薪、每月門店達成獎金、年終獎金、特別獎金相加,年薪破百萬的店長、主廚比比皆是。2022年王品集團的主廚年平均4.7個月獎金,加上年終及特別獎金,最多領到29個月薪資。店長全年平均可達到5.8個月獎金,有店長最高領到24個月,加計薪資等於年薪36個月,年薪逼近200萬元。

王品集團因應多品牌展店需求,2023年在台灣目標新增50家店,第一季釋出500名正職職缺,其中以鍋類及鐵板燒品牌為主,鍋物品牌全年預計招募170名儲備店長、主廚及內外場儲備幹部,起薪4萬元起,培訓12個月、通過考核,有機會挑戰一年加薪一萬,月薪資突破6萬。鐵板燒品牌開出儲備主廚及鐵板燒師傅等160名職缺,歷經一年半培訓、考核通過,月薪上看6.5萬,希望招攬有經驗的店長及餐飲業幹部加入王品集團。

完善的培訓機制、優於業界平均的薪酬獎金制,王品集團致力打造良好的工作環境,以連鎖業奧斯卡「傑出店長選拔」為例,過去23年,王品集團囊括38個獎座,是餐飲業的最大贏家,2022年共11位店長獲獎,其中「藝奇」店經理劉宜芳及「石二鍋」店經理胡益銓突破重圍,當選傑出店長。

劉宜芳大學畢業後,就加入王品集團,2020年晉升店經理,她認為在王品只要努力付出,都有回報,充分培訓、完善的薪獎激勵、透明的升遷制度,讓她願意一待就是11年,也如願抱回生涯最高榮譽。

王品集團提供多品牌、多樣職缺及優質勞動條件,連3年獲北市府「菁業獎」肯定,今年在「銀髮就博會」成功媒合69歲李鈞祥到「來滋烤鴨」擔任正職,經同仁熱心協助,現已能5分鐘內完成片鴨,成廚務得力助手。

今年集團中高齡任用人數成長約60%,樹立友善職場新典範,高齡或年輕夥伴都可安心工作。王品集團自1993年創立,打破傳統餐飲業「玻璃天花板」造就餐飲新貴,除了優渥薪資待遇、正職同仁年享4天季休、培訓計畫助職涯大躍進,也鼓勵同仁勇於創新,實踐一起吃飯就是最好的事。

責任編輯:傅珮晴、、錢玉紘

關鍵字: #王品
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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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