在微軟上班薪情有多好?AI工程師平均年薪破600萬元,「這部門」人人都戴金手銬
在微軟上班薪情有多好?AI工程師平均年薪破600萬元,「這部門」人人都戴金手銬

重點一: 微軟內部薪資數據外洩,超過850名員工自願分享薪酬資訊,顯示公司正透過優渥薪資策略,吸引並留住頂尖AI人才。

重點二: 軟體工程師薪酬包含底薪、現金獎金與股票獎勵,其金額因職級、團隊而異,其中高階職位和Cloud + AI部門的薪酬最為優渥。

重點三: 微軟今年以來已裁員數千人,但公司仍堅持總員工人數保持不變,暗示徵才招募計畫仍在持續進行中。

科技人才競爭白熱化,微軟(Microsoft)的內部薪酬數據外洩,意外揭開了微軟薪酬體系的神秘面紗,為延攬頂尖AI人才所開出的優渥條件。

根據《Business Insider》揭露微軟薪資外洩文件,超過850名微軟員工自願在內部共享的試算表中,詳細列出了各職級軟體工程師的薪水、現金獎金及股票獎勵。《Business Insider》分析近300名美國軟體工程師的資料,發現薪資水準因職級與所屬團隊而異。

觀察一〉頂尖首席工程師,年薪上看千萬

首先,微軟軟體工程師的內部職級(Level)系統大致分類如下:

這份數據顯示,微軟的薪資方案由多個部分組成,主要包括基本薪資、根據績效發放的現金獎金以及股票獎勵。

從不同職級來看,入門級軟體工程師(等級59)的基本年薪約為120,800至124,000美元(約新台幣368萬至377萬元),而高階職位如首席工程師(等級67),則可達到248,000至250,000美元(約新台幣756萬至762萬元)。

若計入現金獎金與股票獎勵,首席工程師的總年薪甚至能上看50至60萬美元(約新台幣1,525萬至1,830萬元)。

(註:本篇數據並非官方或全體員工提供,可能存在樣本偏差,高薪資或資深員工可能較少參與,因此,數據顯示的薪資範圍可能會略低於微軟官方的真實水準。)

觀察二〉同職級不同薪!AI人才拿下最高年薪

這份文件也透露,在微軟部門中,最高平均基本年薪由AI相關人才拿下。

雲端與人工智慧(Cloud + AI)部門的軟體工程師平均年薪最高,達到204,135美元(約新台幣622萬元),領先於商務與生態系統(Commerce + Ecosystems)的191,597美元、資安(Security)的189,285美元,以及微軟雲端Azure的176,035美元。

薪酬差異明確反映出微軟當前的戰略重心,也顯示微軟將最多的資源與人才投資於最有價值的雲端和AI業務。

觀察三〉IBM初階工程師年薪,高於微軟同職位

值得注意的是,在Reddit論壇的r/IBM社群中,也有網友拿微軟的外洩薪酬待遇與其他科技公司比較。

一名應屆畢業生分享他從IBM獲得的工作機會,基本年薪高達139,500美元(約新台幣425萬元)。這個數字比微軟初階職位的起薪高出5.5萬美元以上,顯示部分競爭者在初階職位的薪酬上更具優勢。

得AI人才得天下?微軟催「薪」招較量OpenAI、Meta

微軟近期祭出多項措施,試圖強化薪資競爭力,以應對來自OpenAI、Meta等公司的挖角壓力,例如:大幅提升雲端及人工智慧團隊的薪資待遇,平均年薪達到612萬台幣以上,部分頂尖AI工程師甚至享有百萬美元級別的獎金與股票獎勵,藉此留住也吸引優秀人才。

此外,微軟據傳已向主要競爭對手Meta的AI人才,發出高達百萬美元級別的挖角合約,組成跨領域、高效能的AI核心團隊。

微軟今年以來已裁員數千人,但公司仍堅持總員工人數保持不變,暗示徵才招募計畫仍在持續進行中,特別是在AI的關鍵領域。

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資料來源:Business InsiderPCworldFuturism

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 蘇柔瑋

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關鍵字: #微軟 #薪資趨勢
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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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