如何成為資料通信網絡執行管理員
也稱為: 通信網絡管理員, 互聯網網絡管理員, 應急通信管理員
資料通信網絡執行管理員負責通信網絡的配置、性能和優化管理，並排除故障。
主要任務
- 監控、優化和管理通信網絡和裝置
- 監控分析網絡性能和承載能力並加以優化
- 分析評估網絡性能和質素，採集彙總數據並建立數據庫
- 測試網絡和裝置，查找、判斷和排除故障
- 用網管系統查詢和統計數據
- 管理、調度和整合網絡資源，提高使用效率
- 演練並執行應急通信保障預案
入行途徑
- 大學: 電腦與資訊科技學位, 中國有 100 所大學開設 相關學士專業類（《普通高等學校學士專業目錄（2025年）》）：電腦類（0809）；專業如電腦科學與技術、網絡工程、軟件工程、數據科學與大數據技術、資料安全、物聯網工程。由 Peernovo 與本職業匹配。
- 職業教育專業: 高等職業教育專科專業：通信工程設計與監理（510305） 職業教育專業 510305 通信工程設計與監理，基本修業年限三年。教育部《職業教育專業簡介（2022年修訂）》將本職業列入該專業的職業面向。職業類證書舉例：通信專業技術人員職業資格、監理工程師、造價工程師、光寬帶網絡建設、建築資料模型（BIM）、全光網線路建設與維護。; 高等職業教育專科專業：通信系統執行管理（510306） 職業教育專業 510306 通信系統執行管理，基本修業年限三年。教育部《職業教育專業簡介（2022年修訂）》將本職業列入該專業的職業面向。職業類證書舉例：網絡系統建設與運維、網絡裝置安裝與維護、雲數據中心建設與運維。; 高等職業教育專科專業：電腦應用技術（510201） 職業教育專業 510201 電腦應用技術，基本修業年限三年。教育部《職業教育專業簡介（2022年修訂）》將本職業列入該專業的職業面向。職業類證書舉例：電腦技術與軟件專業技術資格、Web 前端開發、網絡系統建設與運維、智能計算平台應用開發。; 高等職業教育專科專業：電腦網絡技術（510202） 職業教育專業 510202 電腦網絡技術，基本修業年限三年。教育部《職業教育專業簡介（2022年修訂）》將本職業列入該專業的職業面向。職業類證書舉例：電腦技術與軟件專業技術資格、網絡系統建設與運維、Web 前端開發、雲計算平台運維與開發、網絡安全運維、WPS 辦公應用。; 高等職業教育專科專業：現代通信技術（510301） 職業教育專業 510301 現代通信技術，基本修業年限三年。教育部《職業教育專業簡介（2022年修訂）》將本職業列入該專業的職業面向。職業類證書舉例：網絡系統建設與運維、5G 基站建設與維護、5G 移動通信網絡部署與運維。; 高等職業教育學士專業：智能控制技術（260303） 職業教育專業 260303 智能控制技術，基本修業年限四年。教育部《職業教育專業簡介（2022年修訂）》將本職業列入該專業的職業面向。職業類證書舉例：工業機器人應用編程、工業機器人集成應用、工業機器人操作與運維、運動控制系統開發與應用、工業互聯網實施與運維、智能線集成與應用。
薪酬 · AI 與這份工作
- 全國薪酬中位數：每年 ¥96,000（2025 年）。
- 中間一半：¥64,300 至 ¥153,500。十分之一的人低於 ¥45,600，十分之一的人高於 ¥236,700。
- 這是中類「資料傳輸、軟件和資訊科技服務人員」的數據，並非僅針對該職業。
- 全國數據：人力資源社會保障部企業薪酬調查中的企業從業人員工資價位，不包括公共部門和個體從業者。
- 僅限廣州：中位數每年 ¥105,660（2025 年），中間一半為 ¥51,086 至 ¥140,193。
- 根據國際勞工組織的全球估算，生成式 AI 可能會改變這份工作中的部分任務。
誰在做這份工作
- 人口普查中類「資料傳輸、軟件和資訊科技服務人員」佔全國就業人員的 0.84%，其中女性佔 30%（2020 年人口普查）。
- 35 歲以下佔 69.2%，35 至 54 歲佔 29.3%，55 歲及以上佔 1.5%。年齡中位數所在年齡段為 30 至 34 歲。
- 這是整個中類的人口普查數據（2020 年長表抽樣），並非僅針對該職業。
相關職業
常見問題
如何成為資料通信網絡執行管理員？
入行途徑包括：電腦與資訊科技學位；高等職業教育專科專業：通信工程設計與監理（510305）；高等職業教育專科專業：通信系統執行管理（510306）。
資料通信網絡執行管理員在中國能賺多少錢？
在全國範圍內，企業從業人員的薪酬中位數為每年 ¥96,000（人力資源社會保障部，2025 年），不包括公共部門和個體從業者。這是中類「資料傳輸、軟件和資訊科技服務人員」的數據。僅在廣州，這一數字為每年 ¥105,660（2025 年）。
AI 會改變資料通信網絡執行管理員的工作嗎？
根據國際勞工組織的全球估算，生成式 AI 可能會改變這份工作中的部分任務。
數據來源
- 人力資源社會保障部《2025年企業薪酬調查信息》，取得於 2026年10月5日
- 廣州市人力資源和社會保障局《廣州市2025年人力資源市場工資價位》，取得於 2026年10月4日
- 國家統計局《中國人口普查年鑑-2020》（長表 4-6、4-7），取得於 2026年10月4日
- International Labour Organization, Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure (ILO Working Paper 140, Gmyrek et al.)（ILO Working Paper 140, May 2025, Annex Table A1），CC BY 4.0，取得於 2026年10月4日
- 人力資源社會保障部、國家市場監督管理總局、國家統計局《中華人民共和國職業分類大典（2022年版）》（社會公示稿），取得於 2026年10月4日
資料來源：人力資源社會保障部、國家市場監督管理總局、國家統計局《中華人民共和國職業分類大典（2022年版）》（社會公示稿）；廣州市人力資源和社會保障局《廣州市2025年人力資源市場工資價位》；國家統計局（www.stats.gov.cn）《中國人口普查年鑑-2020》；教育部《職業教育專業簡介（2022年修訂）》《普通高等學校學士專業目錄（2025年）》；人力資源社會保障部《國家職業資格目錄（2021年版）》；O*NET 興趣數據（CC BY 4.0）；國際勞工組織全球生成式人工智能職業暴露指數（CC BY 4.0）。數據經 Peernovo 整理加工。職業與 ISCO-08、專業、學科領域及職業資格的對應關係由 Peernovo 編制。
職業描述和主要任務由 Peernovo 依據《中華人民共和國職業分類大典（2022年版）》中的事實自行撰寫；職業名稱和工種名稱沿用大典。
更新於 2026年10月5日