如何成為資料工程研究人員

官方職業名稱：Computer Science Researcher

開展有關電腦和資料裝置等的研究。

主要任務

• 開發高性能軟件
• 研究編程語言的改進
• 研究新的軟件開發方法
• 開發硬件設計方法
• 研究透過網絡傳遞資料
• 研究改進現有網絡環境以確保安全
• 研究建立高效網絡的設計
• 研究人工智能（AI）
• 研究自動駕駛等導航系統
• 研究系統開發環境
• 研究開發滿足各種需求的電腦系統
• 在學術會議等上發表研究成果
• 撰寫論文，向學會期刊或專業期刊投稿
• 編寫報告或撰寫書籍
• 申請並使用科研經費（科研費）等研究經費
• 在大學等講課
• 編寫並提交專利檔案
• 實施網絡安全檢測
• 維護和管理研究裝置

如何入行

入行無需資格，但這份工作需要高度的專業知識，因此幾乎所有人都從大學理工學院或資料科學學院畢業，再攻讀碩士或博士學位後開始工作。

要在公立或私立研究機構從事研究，需要參加公務員考試或招聘考試，被錄用為研究人員，在自己的領域開展專業研究。隨着職業發展，可能晉升為主任研究員或管理職位。

開始工作後，需要在學術會議上發表成果並獲得認可。

要跟上最新知識並與其他國家交流資料，語言能力尤其是英語必不可少。

這一領域變化迅速，因此需要不拘泥於常規思維、提出獨創解決方案的想像力。

從事這份工作的人表示，博士或碩士學歷的人較多。 來自 job tag 對各職業從業者的調查（可多選）。它反映的是從業者的看法，而不是持有各學歷的人所佔的比例。

入行途徑

• 大學: 電腦與資訊科技學位, 日本有 96 所大學開設

薪酬 · 職位空缺 · AI 與這份工作

• 平均年收入：¥8,020,100 僅限民營部門（僱員 10 人以上的單位），不包括公立學校教師、警察等公務員。
• 每月基本工資（不含加班費和獎金）：中位數 ¥439,800，中間一半的人每月 ¥339,300 至 ¥602,300。
• 按工資調查的職業組統計：Researchers
• 在 Hello Work（日本公共職業介紹所），每位求職者對應 0.80 個職位空缺（2025 年）。 這是當前的需求信號，而不是預測。它只統計在 Hello Work 登記的職位和求職者，很多大學畢業生和專業人士的招聘並不經過這裏。
• 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。

相關職業

• 土木與建築工程研究人員
• 醫學研究人員
• 科學搜查研究所鑑定技術人員
• 藥學研究人員
• 生物技術研究人員

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常見問題

如何成為資料工程研究人員？

入行無需資格，但這份工作需要高度的專業知識，因此幾乎所有人都從大學理工學院或資料科學學院畢業，再攻讀碩士或博士學位後開始工作。

資料工程研究人員在日本能賺多少錢？

民營部門的平均年收入（含獎金）為 ¥8,020,100（厚生勞動省）。 該數據針對涵蓋多個職業的工資調查職業組：Researchers。

成為資料工程研究人員需要學位嗎？

通常需要。在該職業所屬的人口普查職業組中，90% 的從業者是大學畢業生。

AI 會改變資料工程研究人員的工作嗎？

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

• Ministry of Health, Labour and Welfare: Basic Survey on Wage Structure (賃金構造基本統計調査) 2025: earnings by occupation（2025 survey (June 2025 pay, 2024 bonus), published 2026-03-24），Government Standard Terms of Use 2.0，取得於 2026年10月4日
• Ministry of Health, Labour and Welfare: Employment Referrals for General Workers (一般職業紹介状況): Hello Work job-openings-to-applicants ratio by occupation（2025 annual (release of 2026-10-02)），Government Standard Terms of Use 2.0，取得於 2026年10月4日
• Statistics Bureau of Japan (MIC): 2020 Population Census (令和2年国勢調査) detailed sample tabulation: employed by occupation, sex, age and education（2020 Census (tables 9-1 and 15-1, published 2022-12-27)），Government Standard Terms of Use 2.0，取得於 2026年10月4日
• JILPT (職業情報データベース) via MHLW job tag: job tag download data: 解説系 (descriptions, how to become, related qualifications) and 簡易版数値系 (interests, tasks, education)（解説系 ver.7.01 (2026-06-04); 簡易版数値系 ver.7.00 (2026-03-17)），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

職業名稱、描述和主要任務由 Peernovo 根據 job tag（日本勞動政策研究與研修機構職業資料數據庫，厚生勞動省）翻譯成中文。

独立行政法人労働政策研究・研修機構（JILPT）作成 職業情報データベース 解説系ダウンロードデータ（IPD_DL_description_7_01.xlsx）ver.7.01 職業情報提供サイト（job tag）より2026年10月4日にダウンロード（https://shigoto.mhlw.go.jp/User/download）を加工して作成

独立行政法人労働政策研究・研修機構（JILPT）作成 職業情報データベース 簡易版数値系ダウンロードデータ（IPD_DL_numeric_7_00.xlsx）ver.7.00 職業情報提供サイト（job tag）より2026年10月4日にダウンロード（https://shigoto.mhlw.go.jp/User/download）を加工して作成

Sources: JILPT Occupational Information Database download data via job tag (解説系 ver.7.01 and 簡易版数値系 ver.7.00, downloaded 4 October 2026), processed by Peernovo; MHLW, Basic Survey on Wage Structure 2025; Statistics Bureau of Japan, 2020 Population Census; MEXT, School Basic Survey 2025; MHLW, Employment Referrals for General Workers (Hello Work statistics). Figures processed by Peernovo. English job names, translations and the matching of jobs to statistical groups, schools and degree fields by Peernovo.

更新於 2026年10月4日