新一波的秋招已经拉开序幕。身边不少小伙伴都投身到了当前大热的人工智能领域,岗位从产品到研发,不一而足。今天狗熊会从数据角度分析下人工智能领域高薪人才招聘情况。
背景介绍
从阿尔法狗带来的强大舆论攻势,到世界各国密集铺开的人工智能战略,再到时不时见诸报端的科研大牛与业界大佬的强强联合。近年来,人工智能称得上一句炽手可热。
从企业人才来看,据《中国人工智能发展报告2018》我国在AI领域有如下特点:
1)中国企业“吸金”能力强悍。从2013到2018年第一季,中国人工智能领域的投融资占到全球的60%;
2)中国杰出人才占比较低。不及美国的五分之一,且企业人才投入量相对较少。
优秀的人才百家求之。对企业来说要如何吸引优秀人才?而对这些优秀的人才来说,又要如何挑选合适的工作城市和东家?
围绕这两个问题,以人工智能领域发展迅速且各具特色的三个城市:北京、上海、杭州为例进行研究。
数据说明
以某招聘网站为数据源,数据采集时间为2018年7月,从中抽取了人工智能领域招聘数据共4402条。以起薪为因变量,从企业和个人角度各提取三类变量如下表。
描述性分析
1因变量分析
1)从整体薪资水平来看,三地薪资分布左偏明显,绝大多数岗位薪资低于20000。
2)从各地AI行业需求来看,北京无论从数量还是总占比来看均明显高于上、杭两地。
3)具体分析三地薪资水平,北京上海分布相近,且相较杭州高薪岗位占比较高。
2自变量分析-公司性质
结合二八定律,认为薪酬居前20%属高薪资。北京、上海的20%分位数为20000,杭州为15000,考虑到北上两地样本量占比超过86%,取20000为分割点。
从数量来看,高薪酬主要出现于民营企业;考虑占比情况,外商独资和上市公司发布岗位中高薪岗位占比较高,对高级人才需求强。
对比三地,北京国企、事业单位占比较另两地高;上海合资、外商独资占比较另两地高。体现两地政治、经济中心的特点。
3自变量分析-经验
对经验因素,狗熊会发现“两端”现象十分明显:
1)经验要求极低(1年以下)的岗位基本不会出现高薪酬;工作经验要求五年及以下的岗位中,北京上海薪酬分布相近,具体来看,上海对具有1-3年经验的应聘者较为慷慨。
2)经验要求极高(10年以上)的岗位基本不会出现低薪酬;对工作经验超过五年的应聘者,从薪酬来看,北京和上海是较好的选择,杭州并未在薪酬方面对丰富经验(5-10年)与极丰富(10年以上)经验形成区分度。
4自变量分析-学历
从上述两图来看,中专学历及以下基本不出现高薪岗位,对硕博学历,高低薪酬占比出现平分秋色的情况。同时,随学历的提升,整体薪酬随之提升。整体薪酬的跃升有两处:“大专”->“本科”、 “硕士”->“博士”。
5自变量分析-工作性质
整体来看,岗位需求多集中于工程师和经理(多为产品经理)。说明当前AI行业的需求尚集中于产品的设计及开发。同时从数量上看,高薪职位也主要集中于这两类工作,说明该行业整体来看待遇较高。
各地而言:
1)北上杭三地,研究专家、总监两类工作高薪岗位占比都超过50%,可视为高薪工作;但从数量上来看,整体需求较少,相对而言北京对这两类高级人才的需求更高。
2)对比工程师和经理两类工作发现:A、北京工程师待遇明显优于经理; B、上海经理待遇为三地最佳。
回归分析
回归分析如图,针对上述自变量,可进行如下分析:
1)工作地点:对比北上杭三地,北京、上海两地薪资明显高于杭州,具体对比北京上海两地,上海地区薪资更胜一筹。
2)企业属性:从企业性质来看,相对于“其他”,外商独资型对薪资存在正向影响,而事业单位则存在负向影响。同时,应聘者相对来说更青睐大公司。
3)学历:回归分析结果印证了描述分析所得“‘两端’”现象明显”的结论。
4)工作经验:工作经验对薪资存在正向影响,且随工作经验的积累,薪资的正向影响力随之增强。
5)工作性质:相较于实习,不同工作类型对薪资皆呈现正向影响,且按影响程度可分为两级:A、总监和研究专家正向影响最强;B、工程师、经理、主管、分析师等次之。
总结
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