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10，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

以上是网络信息转载，信息真实性自行斟酌。