AI和大数据人才凭什么挣得比你多?

在大数据团队中,大数据工程师、数据分析师和AI工程师/科学家是核心人才,在组织架构中负责关键的岗位。

大数据与AI工程师需求大幅提升

报告显示,从2014年1月到2017年7月,大数据工程师和AI工程师的职位需求占比总体呈波浪状增长态势,两者在2017年2月达到峰值1.3%和0.7%,分别是2014年1月的4.33倍和7倍。

2017年2月之后,大数据工程师和AI工程师的职位需求占比略有下降,到当年7月,前者降到1.1%,后者下滑到0.6%,分别是2014年1月的3.67倍、6倍。

大数据分析师需求小步稳增

相比之下,在同一时段内,数据分析师的需求占比虽然出现一定程度的波动,但总体呈稳步增长态势,并于2016年9月达到峰值1.2%,此后出现回落,在2017年1月下滑到1.0%,分别是2014年1月的2倍、1.67倍。

大数据与AI工程师不差钱

大数据工程师和AI工程师的需求如此紧俏,无论在哪个工龄段,他们的平均年薪都高于全体工程师的平均水平。

例如,在工龄三年以下的人群中,大数据工程师、AI工程师、全部工程师的平均年薪分别为29.22万元、29.98万元、23.73万元;在工龄8-10年的人群中,三者的平均年薪分别为44.23万元、45.71万元、39.91万元。

数据分析师还是老的辣

对比数据分析师和互联网行业的最高年薪中位值可以发现,前者总体高于后者,而且随着工作年限的增加,两者的差距逐渐拉大。

例如,工龄一年的初级数据分析师和互联网行业从业者的最高年薪中位值比较接近,但在工作三年时,二者出现了明显差别,前者比后者高5万元;工作六年时,二者相差10万元;工作10年时,二者差20万元。

对此,猎聘首席数据官这样解释:“数据分析师积累的行业经验越多,能够给企业带来的价值就会越大,企业也愿意高薪聘请他们。”

互联网包揽超一半数据分析师

数据分析师几乎遍及所有行业,其中,分布占比最大的要数互联网行业,为 67.4%;其次是金融行业,其占比为16.4%,其他行业的占比均在3%以下。

PS;来源达内python人工智能

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