年薪多一倍!現在是加入Web3產業的好時機嗎?兩張圖看懂明年是否換工作
年薪多一倍!現在是加入Web3產業的好時機嗎?兩張圖看懂明年是否換工作
2023.10.25 | 區塊鏈
監管加嚴、元宇宙褪色!Web3就業市場還好嗎?

過去一年,全球見證了加密交易所FTX的倒閉、無數駭客攻擊、業者與監管單位的爭鋒相對。一度很熱的元宇宙議題也退燒,產業巨頭如Meta、迪士尼都紛紛裁策原本備受矚目的元宇宙部門。

雖然指標性的比特幣(BTC)價格,在10月中迎來睽違多時的飆漲,但整體產業依舊在等待曙光。整體大環境雖然不景氣,創新腳步確沒有停歇,許多開發者依然努力透過區塊鏈技術改變世界。

熊市下,Web3的就業市場仍有一定的需求,並持續緩步成長。

🛎️延伸閱讀: 一堂區塊鏈課,從被酸「來亂的」到台大生擠破頭!教育Web3人才卡在哪兩關?

趨勢:研發人才需求不減

先從求職的人數看起。

根據Crypto Job List數據顯示,從2022年10月開始,申請開發者工作的數量明顯增加。

儘管2022年11月FTX交易所崩潰,讓接下來幾個月幣圈和加密生態都受到劇烈的影響,但開發者工作的申請數量,仍在2023年5月達到最高點。

從這樣的趨勢也說明,即使在熊市期間,開發人員仍然相當渴望加入Web3革命。

接著來看釋出的職缺數量。

Web3開發人員釋出的職位數量,到2022年11月為止,平均每個月大約有100個職位;FTX崩潰後,12月的相關職位需求數量就大量減少,申請的人數也隨之下降,但是接下來的每個月都仍有70個左右的職位需求。

2023年6月,在人力需求平台上的區塊鏈開發人員職位,也有高達151個。

由此可以看出,即使在熊市資金預算比較不寬裕的現在,Web3公司還是一直積極招募開發人員,產業依舊緩慢而穩定的成長。

若上台灣104人力銀行的網站搜尋,近期和「區塊鏈」相關的工作職缺有大約700個左右,從區塊鏈工程師到行銷、社群都有釋出職缺,可以看出台灣Web3產業對於人才,還是有一定的需求。

Web3薪資條件,真的比較好嗎?

「高薪」是許多人對於Web3工作的第一印象。

雖然薪資高低,還是會取決於個人的能力、工作地點和經驗,但和網路產業相比,Web3產業的薪資福利真的有比較高嗎?

根據國外的研究數據指出,在技術相關的職缺中, 初階的智慧合約開發人員平均年薪大約是12萬美元(約合新台幣380萬);但在一般網路企業,經驗少於1年的軟體開發人員,平均薪資大約只有6.5萬美元(約合新台幣200萬) ,網路產業開發人員的年薪,大約是Web3開發人員的一半。

至於非技術類型的工作,雖然在Web2和Web3產業中,工作的性質並沒有太大的變化,但薪資卻有所不同。

舉例來說,在Web3產業中,產品經理職位的平均年薪最高,大約為11.2萬美元(約合新台幣350萬);但在Web2產業中,相同職缺每年大約為7.5萬美元(約合新台幣240萬)的收入。

在其他職位,如行銷、設計和社群經營,也可以觀察到類似的薪資差距。

現在,是進入Web3產業的好時機嗎?

過去幾年數輪的牛熊交替,現在會是進入Web3產業的好時機嗎?

Yourator數位人才媒合平台招募顧問李昱萱表示,從去年FTX事件至今,市場狀況大概可以分為兩階段。

第一階段:FTX倒閉後

從2022年第三季到2023年第二季,FTX事件讓許多Web3團隊受到大幅度波及,再加上年初許多國內外軟體科技公司大量裁員,整體經濟狀況差,連帶造成Web3市場一度低迷,但這個時間點也讓許多圈外人認識到這個產業。

第二階段:法規、監管趨於完善

而從2023年第二季開始到現在,雖然市場熱度還是比不上2021年,但Web3產業狀況漸漸好轉,以部分圈內人的角度,對於Web3的發展是抱持樂觀態度的。

一方面是因為在FTX事件後,在法規面會越來越完善,另一方面是在經歷FTX事件後,還屹立不搖的公司都具有一定潛力,因此或許是進場加入Web3的好時機。

金管會於9月26日公布了加密產業指導原則,哪些事情可以做、不能做,有了明確的遊戲規則;通過「洗錢防制法令遵循聲明」的業者,也在10月增加到27家,產業進展如同從西部拓荒,逐漸走入文明社會。

台灣本土交易所MaiCoin集團表示,除了區塊鏈技術相關的工程人才之外,非技術人才的需求也會慢慢浮現。

如金融經驗的產品開發人才、對外開拓業務開發人才、法務、財務、風控等專業人士,以及品牌公關與產品行銷人才等的需求,應該在未來一、兩年,就會即刻發生。現在,就是加入Web3產業的好時機。

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核稿編輯:高敬原

關鍵字: #人才
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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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