如何成為鐵道工務工程技術人員

鐵道工務工程技術人員負責營運鐵路的軌道、路基、橋樑、隧道等固定設施的檢測、監測和管理，並指導養護維修。

主要任務

• 為軌道、橋涵、路基、隧道、線路防護設施以及高鐵災害和異物侵入監測系統制訂技術標準和檢修規程，並組織落實
• 編制並執行固定設施的維修計劃和技術方案，並現場指導維修
• 檢測和監測軌道、橋隧和路基，測量線路線形，觀測路基和橋樑沉降，擬訂整治辦法和防災預案
• 指導和監督鋼軌、道岔、大型養路機械等工務產品的生產
• 研究應用鋼軌焊接和探傷技術，指導養路機械和機具的使用與維護
• 負責工務安全和鐵路防洪，監護工務裝置施工安全
• 使用和管理高鐵沿線的自然災害及異物侵入監測系統
• 組織應急救援和搶險，組織恢復受災設施
• 研究應用鐵路沿線綠化和防沙治沙技術，管理線路周邊環境

入行途徑

• 大學: 工程學學位, 中國有 105 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）》）：土木類（0810）；專業如鐵道工程、土木工程、建築環境與能源應用工程、給排水科學與工程、建築電氣與智能化、城市地下空間工程。由 Peernovo 與本職業匹配。
• 職業教育專業: 高等職業教育專科專業：高速鐵路施工與維護（500102） 職業教育專業 500102 高速鐵路施工與維護，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：建築資料模型（BIM）、建築工程識圖。; 高等職業教育專科專業：鐵道橋樑隧道工程技術（500103） 職業教育專業 500103 鐵道橋樑隧道工程技術，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：建築資料模型（BIM）、建築工程識圖。; 高等職業教育專科專業：鐵道工程技術（500101） 職業教育專業 500101 鐵道工程技術，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：建築資料模型（BIM）、建設工程質素檢測、路橋工程無損檢測。; 中等職業教育專業：鐵道橋樑隧道施工與維護（700109） 職業教育專業 700109 鐵道橋樑隧道施工與維護，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：建築資料模型（BIM）、路橋工程無損檢測。

薪酬 · AI 與這份工作

• 全國薪酬中位數：每年 ¥79,500（2025 年）。
• 中間一半：¥55,200 至 ¥123,700。十分之一的人低於 ¥42,000，十分之一的人高於 ¥192,300。
• 這是中類「工程技術人員」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 ¥116,181（2025 年），中間一半為 ¥77,050 至 ¥175,622。
• 這是中類「工程技術人員」的數據，並非僅針對該職業。
• 根據國際勞工組織的全球估算，生成式 AI 能完成的此類工作相對較少。

誰在做這份工作

• 人口普查中類「工程技術人員」佔全國就業人員的 2.35%，其中女性佔 17.1%（2020 年人口普查）。
• 35 歲以下佔 48.9%，35 至 54 歲佔 45.1%，55 歲及以上佔 6%。年齡中位數所在年齡段為 35 至 39 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

• 鐵道運輸工程技術人員
• 鐵道機務工程技術人員
• 鐵道車輛工程技術人員
• 鐵道電務工程技術人員
• 鐵道供電工程技術人員

不確定這是否適合你？試試2分鐘職業測試

常見問題

如何成為鐵道工務工程技術人員？

入行途徑包括：工程學學位；高等職業教育專科專業：高速鐵路施工與維護（500102）；高等職業教育專科專業：鐵道橋樑隧道工程技術（500103）。

鐵道工務工程技術人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 ¥79,500（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「工程技術人員」的數據。僅在廣州，這一數字為每年 ¥116,181（2025 年）。

AI 會改變鐵道工務工程技術人員的工作嗎？

根據國際勞工組織的全球估算，生成式 AI 能完成的此類工作相對較少。

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

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