Dữ Liệu Phụ Nữ Trong Lực Lượng Lao Động Của MEXC: Dẫn Đầu Với 43% Đại Diện Nữ Giới và Tăng Trưởng 49% Năm Trên Năm

TheNewsCryptoXuất bản vào 2026-03-13Cập nhật gần nhất vào 2026-03-13

Tóm tắt

Nhân dịp Ngày Quốc tế Phụ nữ, sàn giao dịch tiền mã hóa toàn cầu MEXC đã công bố dữ liệu đầu tiên về lực lượng lao động nữ. Theo đó, phụ nữ chiếm 43% tổng số nhân viên, cao hơn 15% so với mức trung bình 28% của ngành công nghệ toàn cầu. Ở cấp quản lý, 40% vị trí do phụ nữ nắm giữ, với 15 người trong các vị trí lãnh đạo cấp cao. Tỷ lệ tuyển dụng nữ đã tăng 49% trong ba năm, với 411 nhân viên trên khắp các khu vực APAC, EU, MENA và LATAM. Đặc biệt, 85% nhân viên nữ trở lại làm việc toàn thời gian sau thời gian nghỉ thai sản, một con số ấn tượng so với mức trung bình ngành là 13%. Trong lực lượng kỹ thuật, 195 phụ nữ đang đảm nhận các vai trò cốt lõi về kỹ thuật và sản phẩm. MEXC cam kết thúc đẩy bình đẳng giới thông qua xác nhận bình đẳng tiền lương và mở rộng sự hiện diện của phụ nữ tại các diễn đàn công nghiệp toàn cầu. Dữ liệu này là một phần trong cam kết công bố thường niên của công ty.

Nhân dịp Ngày Quốc tế Phụ nữ, MEXC — sàn giao dịch tiền điện tử toàn cầu phát triển nhanh nhất đang định hình lại phương pháp tiếp cận lấy người dùng làm trung tâm đối với tài sản kỹ thuật số thông qua giao dịch không phí thực sự — đã công bố dữ liệu đầu tiên về phụ nữ trong lực lượng lao động. Các con số bao gồm tỷ lệ đại diện, lãnh đạo, tăng trưởng tuyển dụng, đóng góp kỹ thuật và tỷ lệ duy trì.

Phụ nữ chiếm 43% tổng lực lượng lao động của MEXC — cao hơn khoảng 15 điểm phần trăm so với mức trung bình 28% của ngành công nghệ toàn cầu. Ở cấp quản lý, 40% vai trò do phụ nữ nắm giữ, với 15 người ở các vị trí lãnh đạo cấp cao. Khoảng cách giữa đại diện rộng rãi và quyền ra quyết định — nơi mà các cam kết bình đẳng thường lặng lẽ tan biến — là rất hẹp tại MEXC.

Xu hướng tuyển dụng củng cố điều này: số lượng nhân viên nữ được tuyển dụng đã tăng 49% năm trên năm trong ba năm, trên tổng số 411 nhân viên trải khắp APAC, EU, MENA và LATAM. Đây không phải là sự tăng trưởng tập trung vào bất kỳ thị trường hoặc chức năng đơn lẻ nào — mà nó nhất quán, toàn cầu và đang tăng tốc.

Có lẽ con số biểu thị rõ nhất là tỷ lệ 85% trở lại làm việc sau thai sản. Trong một ngành mà nghiên cứu cho thấy chỉ 13% bà mẹ coi việc trở lại làm việc toàn thời gian sau kỳ nghỉ thai sản là khả thi, điều này cho thấy ít phụ thuộc vào chính sách hơn là vào cơ sở hạ tầng — một môi trường nơi tính liên tục trong sự nghiệp là chuẩn mực, không phải ngoại lệ.

Trong lực lượng lao động kỹ thuật, 195 phụ nữ nắm giữ các vai trò cốt lõi trong kỹ thuật và sản phẩm. Nền tảng này liên kết điều này với tình trạng thiếu hụt rộng hơn của các con đường giáo dục STEM và blockchain và cho biết sẽ nhắm mục tiêu giải quyết vấn đề với các chương trình nghiên cứu chuyên biệt và nâng cao hiểu biết tài chính.

MEXC cam kết đi xa hơn nữa. Việc chính thức hóa xác nhận bình đẳng tiền lương và mở rộng tầm nhìn cho phụ nữ tại các diễn đàn ngành toàn cầu là những ưu tiên trong chương trình nghị sự tích cực của mình — những dấu mốc tiếp theo trên một quỹ đạo mà dữ liệu được công bố hôm nay đã bắt đầu vạch ra. Dữ liệu được công bố hôm nay là một đường cơ sở, không phải một phán quyết, và là một phần của cam kết công bố thường niên.

Ngành công nghiệp tài sản kỹ thuật số vẫn đang ở giai đoạn các chuẩn mực của nó đang được viết ra. Quan điểm của MEXC là việc tiếp cận công bằng với cơ hội, tài nguyên và sự thăng tiến trong ngành đó không nên phụ thuộc vào giới tính. Công việc củng cố cho quan điểm đó đang được tiến hành.

Báo cáo Toàn cảnh Lực lượng Lao động đầy đủ có sẵn tại đây.

Về MEXC

Được thành lập vào năm 2018, MEXC cam kết trở thành "Cách Dễ Nhất Để Đến Với Crypto Của Bạn". Phục vụ hơn 40 triệu người dùng trên 170+ quốc gia, MEXC được biết đến với việc lựa chọn đa dạng các token xu hướng, cơ hội airdrop hàng ngày và phí giao dịch thấp. Nền tảng thân thiện với người dùng của chúng tôi được thiết kế để hỗ trợ cả những nhà giao dịch mới và các nhà đầu tư có kinh nghiệm, mang lại quyền truy cập an toàn và hiệu quả vào các tài sản kỹ thuật số. MEXC ưu tiên sự đơn giản và đổi mới, làm cho giao dịch crypto trở nên dễ tiếp cận và bổ ích hơn.

Trang Web Chính Thức MEXC | X | Telegram | Cách Đăng Ký Trên MEXC

Để biết thêm thông tin truyền thông, vui lòng liên hệ đội PR của MEXC: media@mexc.com

Nguồn

Từ chối trách nhiệm: TheNewsCrypto không xác nhận bất kỳ nội dung nào trên trang này. Nội dung được mô tả trong Thông cáo Báo chí này không đại diện cho bất kỳ lời khuyên đầu tư nào. TheNewsCrypto khuyến nghị độc giả của mình đưa ra quyết định dựa trên nghiên cứu của riêng họ. TheNewsCrypto không chịu trách nhiệm về bất kỳ thiệt hại hoặc mất mát nào liên quan đến nội dung, sản phẩm hoặc dịch vụ được nêu trong Thông cáo Báo chí này.

TagsMEXC Thông cáo Báo chí

Câu hỏi Liên quan

QTỷ lệ nữ giới trong lực lượng lao động của MEXC là bao nhiêu?

ATỷ lệ nữ giới trong tổng lực lượng lao động của MEXC là 43%, cao hơn 15 điểm phần trăm so với mức trung bình 28% của ngành công nghệ toàn cầu.

QTỷ lệ tăng trưởng tuyển dụng nữ hàng năm của MEXC là bao nhiêu?

ATỷ lệ tăng trưởng tuyển dụng nữ hàng năm của MEXC là 49% trong ba năm, với 411 nhân viên trên khắp các khu vực APAC, EU, MENA và LATAM.

QTỷ lệ phụ nữ quay lại làm việc sau thai sản tại MEXC là bao nhiêu?

ATỷ lệ phụ nữ quay lại làm việc sau thai sản tại MEXC là 85%, một con số rất cao so với mức trung bình ngành.

QCó bao nhiêu phụ nữ đảm nhận các vai trò kỹ thuật cốt lõi tại MEXC?

ACó 195 phụ nữ nắm giữ các vai trò cốt lõi trong lĩnh vực kỹ thuật và sản phẩm tại MEXC.

QMEXC cam kết điều gì trong tương lai để thúc đẩy bình đẳng giới?

AMEXC cam kết chính thức hóa việc xác nhận bình đẳng tiền lương, mở rộng tầm nhìn cho phụ nữ tại các diễn đàn công nghiệp toàn cầu và công bố dữ liệu thường niên như một phần của cam kết minh bạch.

Nội dung Liên quan

Mô hình sinh đã có thể huấn luyện end-to-end? Cốt lõi chỉ là một vòng lặp for

Mô hình tạo sinh (generative models) từ lâu đã phụ thuộc vào các phương pháp đào tạo nhiều giai đoạn (như diffusion, autoregressive), dẫn đến "exposure bias" - sự khác biệt giữa cách huấn luyện và suy luận. Bài báo "Explorative Modeling" (XM) từ UIUC và Harvard đề xuất một giải pháp đơn giản nhưng mạnh mẽ: thay vì tách quá trình tạo mẫu, hãy tách vòng lặp huấn luyện. Trong mỗi bước huấn luyện, mô hình tạo ra K ứng viên, sau đó chỉ chọn ứng viên gần nhất với dữ liệu thực để cập nhật gradient. Vòng lặp `for` đơn giản này giải quyết vấn đề "mode blurring" - xu hướng của hàm mất mát tái tạo đẩy đầu ra về trung bình của các mode hợp lệ, tạo ra kết quả mờ nhạt. Bằng cách khám phá nhiều ứng viên, mô hình học cách bao phủ nhiều mode khác nhau trong phân phối dữ liệu. Khả năng này được gọi là "biểu đạt tạo sinh" (generative expressivity). Thí nghiệm cho thấy "khám phá" (exploration) trở thành một trục mở rộng quy mô hiệu quả thứ ba, bên cạnh quy mô dữ liệu và tham số. Khi quy mô tăng, lợi ích từ việc khám phá càng lớn, cải thiện hiệu suất FLOP, mẫu và tham số. XM đạt được kết quả tạo ảnh trên ImageNet (FID 1.43 không guidance) ngang bằng các mô hình hàng đầu. Quan trọng hơn, XM cho phép huấn luyện mô hình tạo sinh "end-to-end" thực sự. Trong thí nghiệm điều khiển robot, Explorative Policy chỉ cần một lượt truyền thẳng mạng, đạt hiệu suất tương đương Diffusion Policy cần hàng trăm bước suy luận. Điều này chuyển chi phí tính toán từ giai đoạn suy luận sang giai đoạn huấn luyện, mở ra khả năng cho các mô hình tạo sinh nhanh và hiệu quả hơn. Công trình dựa trên lý thuyết "Mode Forcing" trước đó của nhóm tác giả. Hạn chế hiện tại bao gồm chi phí tính toán cho "Forward XM" trên phân phối nhiều mode và thách thức với mô hình ngôn ngữ tự hồi quy thuần túy.

marsbit46 phút trước

Mô hình sinh đã có thể huấn luyện end-to-end? Cốt lõi chỉ là một vòng lặp for

marsbit46 phút trước

Mỗi người tối đa 20 bài? Quy định mới của ICLR bị nhà nghiên cứu DeepMind 'mỉa mai' kiến nghị

Tác giả Google DeepMind Dan Roy đã khởi xướng một kiến nghị trào phúng nhằm phản đối quy định mới của hội nghị AI hàng đầu ICLR, giới hạn mỗi tác giả chỉ được đăng ký tối đa 20 bài báo tham dự ICLR 2027. Quy định này được đưa ra do số lượng bài nộp tăng đột biến 68% vào năm 2026, gây áp lực nặng nề lên hệ thống phản biện. Trong bài đăng của mình, Dan Roy giả vờ ủng hộ việc để AI Agent tạo ra càng nhiều nghiên cứu gia tăng càng tốt, và cho rằng giới hạn này sẽ "làm chậm sự phát triển của AI". Anh còn mỉa mai nhận xét rằng "tất cả công việc phản biện giờ đã được giao cho các mô hình ngôn ngữ lớn xử lý", ám chỉ đến một nghiên cứu trước đó phát hiện khoảng 21% ý kiến phản biện tại ICLR 2026 có khả năng cao là do AI tạo ra. Bài viết chỉ ra rằng thông điệp trào phúng của Roy thực chất phản ánh mối lo ngại về một vòng luẩn quẩn: AI tạo ra bài báo hàng loạt, nhà nghiên cứu gửi đi hàng loạt, và phản biện viên lại dùng AI để đánh giá hàng loạt. Qua đó, tác giả đặt câu hỏi liệu biện pháp giới hạn số lượng cứng nhắc có phải là giải pháp tối ưu cho những thách thức căn bản về chất lượng học thuật trong kỷ nguyên AI này.

marsbit52 phút trước

Mỗi người tối đa 20 bài? Quy định mới của ICLR bị nhà nghiên cứu DeepMind 'mỉa mai' kiến nghị

marsbit52 phút trước

OpenAI không bán tiền dựa trên mô hình đắt nhất

OpenAI đã điều chỉnh giá, giảm 80% cho mô hình GPT-5.6 Luna và 20% cho Terra, đồng thời giới thiệu chế độ Fast cho mô hình mạnh nhất Sol. Động thái này, cùng với việc Anthropic giới thiệu Claude Opus 5 với giá bằng một nửa so với flagship Fable 5, đánh dấu sự thay đổi chiến lược quan trọng: các hãng không còn chỉ tập trung bán mô hình mạnh nhất. Thay vào đó, họ khuyến nghị người dùng kết hợp các mô hình theo nhiệm vụ: dùng Sol (đắt, mạnh) để phân tích và lập kế hoạch phức tạp, sau đó giao cho Luna (rẻ, hiệu quả) thực thi. Điều này cho thấy trọng tâm thương mại đang chuyển từ các mô hình flagship (chứng minh năng lực kỹ thuật) sang các mô hình tầm trung, phục vụ cho lượng truy vấn API khổng lồ hàng ngày của doanh nghiệp, nơi hiệu quả chi phí (ROI) và độ ổn định là yếu tố quyết định. Một yếu tố then chốt giúp giảm chi phí là việc chính các mô hình AI (như Sol) tham gia tối ưu hóa mã nguồn và quy trình vận hành của chính chúng, tạo ra một vòng lặp tự thúc đẩy giảm chi phí. Điều này có thể đẩy nhanh hơn nữa đà giảm giá trong tương lai. Cạnh tranh đang chuyển từ "mô hình thông minh nhất" sang "hệ sinh thái hiệu quả nhất". OpenAI muốn biến các mô hình như Luna thành lựa chọn mặc định cho các tác vụ thường ngày, từ đó gia tăng độ phụ thuộc và chi phí chuyển đổi cho doanh nghiệp. Tương tự như ngành điện hay điện toán đám mây, mục tiêu cuối cùng là AI trở thành một tiện ích phổ biến, hoạt động âm thầm và không thể thiếu trong mọi quy trình, thay vì chỉ là một sản phẩm công nghệ đình đám.

marsbit2 giờ trước

OpenAI không bán tiền dựa trên mô hình đắt nhất

marsbit2 giờ trước

Lương trăm nghìn đô la săn thợ điện, Meta vội vàng tự mở trường dạy nghề

Cuộc đua AI đang vấp phải nút thắt mới: thiếu hụt nghiêm trọng lao động lành nghề như thợ điện và công nhân xây dựng để xây dựng các trung tâm dữ liệu quy mô lớn. Tại Mỹ, dự báo cần thêm 130.000 thợ điện và 240.000 công nhân xây dựng từ 2023-2030 cho hạ tầng AI, trong khi mỗi năm có 80.000 vị trí thợ điện không thể lấp đầy. Các công ty AI sẵn sàng trả lương cao (thợ điện giỏi có thể kiếm 240.000-280.000 USD/năm), nhưng sự chậm trễ xây dựng vẫn gây thiệt hại hàng chục triệu USD. Độ phức tạp của các trung tâm dữ liệu AI, với công suất điện khổng lồ, hệ thống phân phối điện và làm mát phức tạp, đòi hỏi lao động có kỹ năng đặc biệt. Để giải quyết, các gã khổng lồ công nghệ như Meta và Google đang đầu tư hàng trăm triệu USD vào đào tạo. Meta mở trường dạy nghề miễn phí, cung cấp cả trợ cấp sinh hoạt, trong khi OpenAI hợp tác với công đoàn xây dựng. Chiến dịch tuyển dụng nhắm đến cả học sinh trung học, góp phần làm tăng mạnh tỷ lệ Gen Z theo học trường nghề. Tuy nhiên, nhu cầu điện cho AI tiếp tục bùng nổ, chiếm phần ngày càng lớn trong tổng tiêu thụ điện và đẩy giá điện lên cao. Một nghịch lý tồn tại: các dự án xây dựng cần hàng nghìn lao động cùng lúc, nhưng khi hoàn thành chỉ cần số ít vận hành, dẫn đến rủi ro dư thừa lao động lành nghề trong tương lai.

marsbit2 giờ trước

Lương trăm nghìn đô la săn thợ điện, Meta vội vàng tự mở trường dạy nghề

marsbit2 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片