#資訊 Dcard×Cake 各產業薪資調查報告限時領！同步掌握 Cake 獵才團隊解析的產業新趨勢

「我這樣到底算不算被低估？」「同行的薪水到底都拿多少啊？」辛苦打卡上班，看著戶頭裡的數字，你是不是也常在心裡這樣吶喊🥺 為了讓大家在求職、轉職路上更有底氣 Dcard 近期上線了職業身份功能可以選擇自己的「職業身份」發文和留言更安心、快速的找到懂你的同行，一起聊職場話題！同時和 Cake 籌備了「2026 職場薪資大調查」報告！一起解鎖各行各業的薪資秘辛【只要 2 個步驟就可以拿到】活動時間：即日起至 2026 年 5 月 15 日 23:59 止 1️⃣ Step 1：點擊下方連結完成「職業調查」，並建立職業身份就能獲得日本機票抽獎資格！

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當你遇到職場難題時，身邊的同事不敢問怎麼辦？現在你可以用職業身份在 Dcard 上保有隱私的互動，讓懂你處境的人給你建議！

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2️⃣ Step 2：建立職業身份時，填上「年薪資訊」就能獲得一份免費的「各產業薪資報告」一份！ 4/13 起將會開始發送至卡友信中

詳細活動規則，可參考此篇文章

【 Cake 獵才團隊專業解析】拿到薪資報告後，你還需要了解所在產業正在發生什麼！為此，我們特地邀請了 Cake 獵才團隊他們深耕職場多年，掌握著最新的產業動態！特別對不同產業別，為大家帶來專業的趨勢分享：

過去一年，很多科技人選會問：「AI 會不會取代工程師？」但從我們與企業第一線的交流來看，企業真正關心的問題其實已經往前走了一步。 AI 工具正快速進入開發流程，從程式輔助、測試自動化到資料分析與系統部署，都在提升工程效率。企業的變化不是少找工程師，而是更在意工程師如何運用 AI 創造產品價值。對企業而言，技術能力仍是基本門檻，但只會寫程式已經不再是差異點，企業更在意的是，你是否能理解商業場景，並說清楚技術如何提升效率、降低成本，甚至創造新的營收機會。這也反映在薪資差距上。根據 Dcard 薪資大調查，科技業整體年薪中位數約為 100 萬，但一般工程師與資深／主任工程師的年薪中位數可相差近一倍。我們也觀察到工程師角色正在轉變。隨著 AI 提升開發效率，企業更重視能跨角色理解產品與系統架構的人才，例如具備產品思維的工程師，或結合工程、產品與數據能力的 hybrid 型角色。在 AI 成為標配之後，企業更願意加碼的，是能把技術轉化為產品與商業成果的人。如果你想在科技業爭取高薪，不只是證明你會做，而是證明你「創造了什麼價值」。

這幾年我們協助各式餐飲品牌找人，我最常聽到企業分享：「人一直在補，但能培養成主管的人卻越來越難找。」對於現今餐飲業來說，第一線人力缺工已經是常態，但真正讓老闆頭痛的，是中階主管流動率高、無法銜接長期人才培養。很多人以為餐飲業就是工時長、薪資普通，但市場其實正在悄悄改變。企業現在願意為「能穩定帶團隊、懂營運數字、能優化流程」的人開出更好的薪資。 Dcard 薪資調查的數據也印證了這個趨勢：服務業整體年薪中位數約 50 萬，但走到店長、店經理層級，年薪中位數可達 60 至 75 萬，負責人更上看 140 萬，差距相當顯著。如果你想進服務業爭取高薪，與其只想著先做什麼職位，不如思考：我能不能承接管理責任？有沒有機會主動參與排班、成本控管、培訓新人？這些經驗，會直接影響你未來的薪資天花板。餐飲業現在缺的不只是人，更缺的是願意往管理階層發展的人。能把握這個機會，薪資與成長速度其實都比想像中更有空間。

很多人以為金融保險業相對保守，對 AI 會比較排斥。但我們近期與大型金融企業交流時發現，他們其實已經鼓勵員工使用 AI，只是應用方式和外界想像的不太一樣。金融業在導入新技術時，通常會更加謹慎。一方面受到金管會等監管規範限制，另一方面組織規模較大，推動新工具往往需要更多流程與跨部門溝通。因此企業更重視 AI 是否能在合規框架下運作，以及員工如何在既有制度中善用新工具。在實務上，AI 更多被用來強化前期準備與工作品質，例如整理資料、優化報告內容、模擬情境分析等。但真正影響錄取與後續發展的，仍然是人的判斷力、溝通力與信任建立能力。這也是金融業與其他產業很不同的地方。許多高薪職位的核心，不只是專業知識，而是能否長期經營客戶、累積人脈、理解需求，並提出成熟的建議。AI 可以幫助你更快完成準備，但無法取代人與人之間建立信任的過程。因此企業更看重的，是能把 AI 當成顧問能力延伸的人才：既能整理資訊、驗證內容，也能把分析轉化為客戶聽得懂、願意信任的建議。同時，在組織內願意與不同部門溝通、耐心推動改變的人，往往更容易在職涯上脫穎而出。這也與 Dcard 薪資調查的結果相呼應：金融保險業年薪中位數達 80 萬，30 歲後成長幅度更明顯，40 歲以上族群中位數可達 130 萬，是職涯後勁相對強的產業。對金融人才來說，高薪不只來自年資，而是來自你能否持續把專業、人脈與判斷力累積成自己的長期價值。

無論科技、服務或金融產業，我們觀察到同一件事：企業買的早已不只是你的技能清單，而是你的成長速度與價值轉化能力。除此之外，還有一個在 AI 時代越來越重要的能力：對變化的適應力（Adaptability）。技術會持續更新、工具會不斷迭代，但真正讓人拉開差距的，往往是面對新問題時的思考方式，以及快速理解情境並找到解法的能力。 AI 的出現其實放大了這個差距。能夠持續學習、快速 pick up 新工具、把技術落地應用的人，更容易在組織中創造價值，也更容易成為企業願意加碼的人才。 Dcard 薪資大調查中有一個數字很值得思考：整體受訪者年薪的前後四分位數相差整整一倍。換句話說，同樣在職場打滾多年，有人年薪停在 50 萬，也有人已經站上 100 萬。年資相近，薪資卻出現明顯差距。這背後反映的，不只是產業差異，更是能力結構的不同。在 AI 時代，高薪不再只是年資累積的結果，而是你能否證明自己具備未來潛力，包括學習速度、問題解決能力，以及在變動環境中持續創造價值的能力。如果你想知道自己在 AI 時代下屬於哪一種人才定位，或想了解各產業最新的高薪機會與選才趨勢，我們的 Cake 獵頭顧問團隊也會持續分享第一線的企業觀察與職缺資訊。 👉 歡迎到 Cake 最新獵才職缺了解更多最新職缺和機會。