2025遠距工作推薦,這15個職業高薪又有前景!第一名在美國年薪高達428萬元
2025遠距工作推薦,這15個職業高薪又有前景!第一名在美國年薪高達428萬元

遠距工作的崛起不僅改變了企業招聘模式,也讓求職者有更多彈性選擇。根據芝加哥大學貝克弗里曼研究所(Becker Friedman Institute)的報告,部分產業中超過 50% 的職位可以遠距進行,例如電腦與數學、教育與培訓、法律、財務、管理、藝術與設計、行政支援、建築與工程、生命科學與社會科學等行業。

遠距工作能夠減少通勤時間,提供更好的工作與生活平衡,某些遠距職位的薪資甚至高於市場平均。企業方面則能夠擴大人才庫,提高員工留任率與滿意度,這也是為何愈來愈多公司願意採納這種模式。

2025遠距工作推薦,這15個職業高薪又有前景

根據美國勞工統計局(U.S. Bureau of Labor Statistics)數據,Indeed 針對薪資與職缺成長率,列出了 2025 年最值得從事的遠距工作。這些職位的年薪普遍高於全美平均的 6 萬 5470 美元(約新台幣 215.5 萬元),且未來 10 年內的成長率比所有職業高出 4%:

1. 護理師(Nurse Practitioner)

透過遠距醫療提供診斷、開立處方、監測患者健康狀況。

年薪:13 萬 33 美元(約新台幣 428 萬元)

成長率:40%(遠高於平均)

2. 精算師(Actuary)

分析風險,為保險與金融機構提供決策支援,遠距數據分析成為主流。

年薪:12 萬 9265 美元(約新台幣 425.5 萬元)

成長率:28%

3. 數據科學家(Data Scientist)

分析大數據,協助企業制定策略。

年薪:12 萬 6279 美元(約新台幣 415.7 萬元)

成長率:36%

4. 產品經理(Product Manager)

監督產品開發流程,並與銷售及行銷團隊合作,以優化產品規畫與市場策略。

年薪:12 萬 2770 美元(約新台幣 404 萬元)

成長率:7%

5. 電腦科學家(Computer Scientist)

研究與開發新技術,從 AI 到軟體設計。

年薪:12 萬 4558 美元(約新台幣 410 萬元)

成長率:26%

6. 軟體開發人員(Software Developer)

設計與開發軟體、應用程式,全球最熱門的遠距職業之一。

年薪:12 萬 3014 美元(約新台幣 404.9 萬元)

成長率:18%

7. 財務經理(Financial Manager)

管理公司財務健康,制定投資與預算策略,遠端分析數據即可運作。

年薪:11 萬 6901 美元(約新台幣 384.8 萬元)

成長率:17%

8. 資訊技術經理(IT Manager)

監督企業 IT 環境,管理軟硬體與網路系統,並評估技術需求,以提升生產力與安全性。

年薪:$102,086(約新台幣 336 萬元)

成長率:17%

9. 資料庫管理員(Database Administrator, DBA)

管理與保護數據庫,遠端監控數據系統,提高企業運作效率。

年薪:10 萬 715 元(約新台幣 331.5 萬元)

成長率:12%

10. 律師(Lawyer)

提供法律諮詢、準備合約與訴訟文件。

年薪:9 萬 7478 美元(約新台幣 320.9 萬元)

成長率:5%

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11. 資安分析師(Information Security Analyst)

保護公司 IT 安全,預防駭客攻擊,隨著遠距工作增加,企業對資訊安全需求激增。

年薪:7 萬 9759 美元(約新台幣 262.6 萬元)

成長率:33%

12. 電腦系統分析師(Computer Systems Analyst)

優化 IT 系統,提高企業運作效率,適合遠距技術顧問。

年薪:8 萬 4150 美元(約新台幣 277 萬元)

成長率:12%

13. 統計學家(Statistician)

分析數據、預測趨勢,金融、醫療、科技產業需求大增。

年薪:8 萬 9022 美元(約新台幣 293 萬元)

成長率:12%

14. 審計師(Auditor)

分析企業財務報告,確保合規,會計與金融公司逐漸採用遠距審計。

年薪:6 萬 5081 美元(約新台幣 214.2 萬元)

成長率:6%

15. 市場研究分析師(Market Research Analyst)

分析市場趨勢,制定行銷策略,電子商務與數位行銷公司對此職位需求高。

年薪:7 萬 4899 美元(約新台幣 246.6 萬元)

成長率:8%

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本文授權轉載自經理人月刊,作者為支琬清

關鍵字: #遠距工作
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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

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解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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