数据说话:怎样的程序员最抢手?

本文基于100offer平台10月参与拍卖的200名优秀程序员的数据,探讨了影响程序员涨薪、抢手度与面试邀请的主要因素。分析结果显示,安卓、iOS、Web前端薪资涨幅较高,北京互联网行业更加发达导致北京程序员更抢手。同时,面试邀请数量与薪资涨幅呈正相关,而工作年限与求职主动性影响着程序员的抢手度。

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在100offer程序员拍卖的日常运营中,我最重要的工作,就是定期对拍卖的数据进行分析与整理。今晚刚好整理了10月的拍卖数据,跟大家分享一下:怎样的程序员最抢手?


本文主要探讨三个部分:
1、2014年怎样的程序员最抢手?
2、互联网公司怎样吸引优秀程序员加盟?
3、程序员跳槽中的一些典型案例。

本文所有的数据来源于100offer 10月参与拍卖的200名优秀的程序员收到的1244份面试邀请。
(100offer通过拍卖的方式让优秀的程序员一天内匿名应聘1000家互联网公司)


我们分为两点探讨,首先,我们来看影响程序员涨薪的因素。

1.1 什么样的程序员涨薪最多?


安卓、iOS、Web前端薪资涨幅都较其他语言要高。对单个程序员来说,想要获得较高的薪资涨幅,选定热门的语言与工作地是成功的基石。其他结论在9月程序员跳槽指南中有提及就不过度叙述了。

1.2 什么样的程序员最抢手?
最直接相关的两个因素是:使用的编程语言与工作的城市。
移动开发与Web前端的需求量很大,所以这一类程序员能拿到更多的面试邀请。

面试邀请数与语言的关系
面试邀请数与语言的关系

而北京互联网行业更加发达,所以北京的程序员也更加抢手。

面试邀请数与地区的关系
面试邀请数与地区的关系

负相关的两个因素是:工作年限与求职的主动性。每个主动求职者平均收到5.6个面试offer,被动求职者则为8.4个,说明被动求职者正是因为具有市场上更为紧缺的技能所以不会急于换工作。

影响抢手度的几大重要因素
影响抢手度的几大重要因素

工作年限在5年以上的程序员收到的面试邀请没有刚工作2年左右的程序员多。我觉得这主要是因为适合有丰富工作经验的程序员的工作机会更少。

影响薪资涨幅的几大重要因素.jpg
影响薪资涨幅的几大重要因素.jpg

首先看看薪资这个因素:

1、最有效的薪资涨幅应该在10%-60%间,这个区间的offer程序员很容易接受;同时,程序员对>60%的薪资涨幅并没有表现出相应明显更高的接受率。可能的原因是,此类offer多由金融或传统行业中的土豪转型互联网后开出,程序员未必感冒。 土豪们要加油了。

面试邀请接受率与offer薪资的关系
面试邀请接受率与offer薪资的关系

备注:图中「横坐标0.6 ~ 2」表示offer 薪资与目前薪资的比例,即0.6表示offer 薪资是目前薪资的0.6倍。

2、从面试邀请的分布来看,还是较符合正态分布的。目前100offer平台上多数还是创业公司,他们未必能付出高溢价招聘程序员,但100offer自己也是创业公司,更欢迎各类创业公司前来招聘。


其次,公司需要至少考虑两个问题:

  • 谁来发offer ?专业的HR,还是上级工程师,亦或是CEO、CTO亲自上场?
  • 怎样发offer?面试邀请写些什么内容呢,以情动人,还是拿钱砸人?

从结果看,个性的面试邀约与合适的薪资是影响最大的因素。个性的面试邀请,既能完美展现公司的实力,又体现了对对方的足够重视和强烈的需求。在我看过的面试邀请中不乏印象深刻的offer,或高贵冷艳、或卖萌搞笑、或文采飞扬,有机会下次单写一篇专门研究。

以后我也会在招聘上足够重视每个求职者,在时间允许的情况下,给他们开出属于自己的个性面试邀请。

比较令我吃惊并不敢相信的是,来自工程师/co-founder发出的面试邀请居然是负面影响的,能想到的唯一理由是,很多CEO或CTO还处于初创无助期,So Sad...

最后,就是程序员拒绝的理由:
大多数拒绝理由与钱无关!

面试拒绝理由
面试拒绝理由

10月份我们从约2000名程序员申请者中选出了200名进行拍卖,其中30%以上是一线互联网公司的程序员,参与拍卖的公司有Nice、Strikingly这样的极客型创业公司以及百度、网易、点评这样的大公司。

参与拍卖的人与公司的分布
参与拍卖的人与公司的分布
200个候选人与面试邀请数的关系
200个候选人与面试邀请数的关系
内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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