科技業女性吃虧 印度同工不同酬差20%
編譯/戴偉丞
當前各行各業都正努力解決棘手的性別失衡問題,科技業當然也不例外,特別是軟體開發、人工智慧、雲端運算等關鍵領域。即便女性投入科技業比例逐年提升,但是飛越式成長的科學技術,仍然比科技專業人才育成與供應速度更快。根據印度技術人力銀行TeamLease Digital報告顯示,儘管女性在技術培訓與勞動投入獲得顯著進步,但女性高層比例卻明顯低於男性。
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女性於科技業之立足地
即便如此,隨著科學技術快速發展,不同科技領域的特定職務變得更為關鍵。從數據科學、網路安全,再到雲端運算與人工智慧,女性在這些高技術需求的領域中則呈現領先狀態,根據外媒報導整理於下方表格。
領域 | 工作角色 | 關鍵職能 |
資料科學與分析 | 資料科學家 | 分析和解釋複雜的數據集,幫助組織做出數據驅動的決策,使用統計方法和機器學習算法來提取見解和創建預測模型。 |
資料分析師 | 專注於收集、處理和進行數據的統計分析,生成報告和視覺化圖表,協助業務決策並辨識數據資料中的趨勢或模式。 | |
機器學習工程師 | 專門設計、構建和部署機器學習模型和系統,開發允許系統根據數據學習和做出預測的演算法。 | |
網路安全 | 安全分析師 | 監控和保護組織的IT基礎設施免受網路威脅,分析安全漏洞、進行弱點評估,並實施保護措施來保障數據和系統安全。 |
安全工程師 | 專注於設計和實施安全的網絡解決方案,構建和維護安全架構,進行滲透測試,並確保符合安全政策。 | |
白帽駭客 | 使用技術技能識別和利用系統、網絡和應用程式中的漏洞,進行滲透測試,並提供改進安全性的建議。 | |
雲端運算 | 雲端架構師 | 設計和管理雲基礎設施和服務,制定雲端策略、監督雲端遷移計畫,確保雲端資源的高效部署。 |
雲端工程師 | 實施和維護雲服務和應用,配置雲端平台、管理雲端資源,並確保系統性能和可靠性。 | |
DevOps工程師 | 結合開發和運營技能,改善和自動化軟體開發生命周期。 | |
人工智能與機器學習 | 人工智慧研究科學家 | 開展研究推進人工智慧領域,開發新演算法和模型,探索創新的人工智慧方法,並對學術和實際應用做出貢獻。 |
機器學習工程師 | 設計和部署機器學習系統,構建和改良算法來解決複雜問題,創建能夠從數據中學習並做出決策的模型。 | |
自然語言處理專家 | 專注於自然語言處理,使機器能夠理解和與人類語言互動,應用於語音識別、文本分析和語言翻譯等。 | |
UX/UI設計 | UX設計師 | 提升用戶滿意度,改善數位產品的可用性、可訪問性和互動性,進行用戶研究、創建線框圖和原型,設計符合用戶需求的介面。 |
UI設計師 | 專注於用戶介面的視覺設計,設計配置、配色和互動元素,確保用戶體驗具有視覺吸引力和功能性。 | |
互動設計師 | 專注於設計用戶介面的互動元素,創建吸引人且高效的用戶流程,確保使用者獲得流暢的體驗。 | |
專案/產品管理 | 專案經理 | 監督專案的規劃、執行和完成,管理時間表、預算、資源和利益相關者的溝通,確保專案按時且在範圍內交付。 |
產品負責人 | 專注於定義產品功能和優先順序,作為利害關係人和開發團隊之間的聯繫,確保產品得到清晰溝通並符合用戶需求。 |
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結構性問題仍存於科技業
印度目前從事科技工作女性約有205萬名,其中僅10萬名係為科技產業外的科技人才。另外,印度特有的全球能力中心(GCC)中,女性人數約為48萬2千人,預計將從目前25%占比提升到2027年的35%。直到最新會計年度,印度科技業仍存在性別薪資差異、結構性不平等、角色分配差異、職場天花板等現象。就薪資差距而言,通常落在10%至17%之間,因經驗與技術水準而異,但是對於一些高技術含量的職務,差距可能高達22%至30%之間不等。
資料來源:Money Control
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