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。

印度科技業仍存在性別薪資差異,科技業女性吃虧同工不同酬差20%。
印度科技業仍存在性別薪資差異,科技業女性吃虧同工不同酬差20%。(圖/123RF)

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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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