硅谷程序员一年能挣多少钱?百万年薪算是高薪吗?

被一些大公司录用,那就是年薪百万的大事儿了,所以说多下功夫拿下offer,才是程序员们要干的正经事儿啊,你们说是不是

不知道你们知不知道,前面有个热点,就是:“如何评价Google的两年经验的程序员声称自己年薪25~30万刀?”

可能会有人问,“只听说过北美程序员的平均年薪是10万美金,收入过20万的是怎么做到的?”

其实,北美程序员的薪资可不只是年薪这么简单。在他们入职的时候,公司会与他们签订一个Packge。

Packge一般包括:

基本工资(Base Salary)

签约费(Sign-on Bonus)

股票(Stock/RSU)

奖金(Bonus)

搬家补贴(Relocation fee)

可这些加起来真的有25~30万美金这么多吗?

其实,只要翻阅了Glassdoor上的数据和网上的资料,就能探出FLAG公司Fresh Graduate工资的基本行情:

Package包括: Base (平均12.6万) + RSU 13-20万(分4年发完)+ Sign-on Bonus (2-10万) + 10% Bonus≈19.6-30.3万

Package包括: Base(平均13.2万) + RSU 15-22万( 分4年发完) + 10% Bonus ≈18.6-20.6万

Package包括: Base (平均10万) + RSU 10万+ Sign-on Bonus( 4 - 7万) ≈16.5-19.5万

Package包括: Base(平均12.7万) + RSU 13-20万( 分4年发完) + no Sign-on + 15% bonus≈18.3万-20.3万 这样一看,刚入职的Google“新人”尚且能拿到如此丰厚的年收入,有着多年经验的软件工程师拿25~30万,其实不在话下。

但,FLAG并不是IT公司中工资最高的。

据Business Insider统计,2017年全美工资最高的IT公司排名的前3甲如下:

NO.3 Median total compensation: $156,702 NO.2 Median total compensation: $161,010 NO.1 Median total compensation: $167,050 除高薪外,科技公司给员工们的福利也让人羡慕不已:

苹果的员工折扣:

Adobe给员工提供各种免费课程:

Google的工作环境:

不仅如此,程序员也是最容易拿H1B工作签证的岗位。

在美国H1B工作签证收紧的大背景下,69%的H1B发给了CS相关职位,超过55%的H1B落入了IT行业之中。

并且,程序员的求职招聘并不要求学术背景100%匹配,更注重考察技能实力

据Google前面试官Rick Sun透露:

“非名校毕业和转专业的同学如果能够在面试中表现出非常扎实的算法和coding能力,再加上一定的项目和实习经验,也可以拿到硅谷一二线公司的Offer。”

————————想提升自己实力的,加群号:671017482,只想提供一个学习平台,此群不是Java小白群。谢谢

中国的码农怎么去硅谷上班?

基本上主要就是两个途径: 1,出国念书

通过学位的OPT签证留美工作。成本最低的是cs/ece/is类硕士学位,一年半两年毕业那种,风险在于学位水分众所周知因此应聘难度不小,所以呢尽量要去顶尖cs学府,哪怕不是cs专业也会有面试码农职位的机会。时间成本高的就是念PHD了,美国PHD可是真刀真枪的活,优势在于选择的路会多几条比如留校搞科研,而且应聘成功率高且起薪相对好一些。

加一句,IT tech类专业除了西部科技公司,还有机会进入东部金融类企业,以back office做tech为主,当然只要你够聪明进middle/front office对码农来说也是常事。

2,公司调派

一般在跨国公司任职会有少许机会调往美国。举例,就我所知bing刚组建的时候大量工程师直接来自微软北京,他们调过来的之后pay会自动调整到总部的水平,而且职业道路完全相对美国本土的员工完全没有劣势,比方说我原来年轻有为的老板就是东欧某国家的一小公司被MS收购之后调来总部的。

还有一个极微小的可能性是直接在国内应聘,最好通过在目标公司有影响力的朋友内部refer,我目前为止只听说过一例这样的情况。

<think>嗯,用户现在关心的是招聘AI工程师的成本和寻找兼职的途径。之前用户提到自己不懂技术但有创意,现在更具体到执行层面了。看来用户已经过了"找合作伙伴"的阶段,进入实际组建团队的环节。 从引用内容看,需要特别注意几个关键点:一是AI工程师的职能正在分化(引用1提到的产品经理、提示工程师等新角色),二是转型为AI工程师需要系统学习(引用2、3的案例),三是高阶人才需要掌握大模型衔接技术(引用4)。这些都会影响成本和招聘渠道。 用户可能没意识到的是,全职和兼职AI工程师的成本结构差异很大。全职要考虑期权、设备等隐性成本,而兼职可能按项目阶段付费更划算。另外用户作为非技术背景创始人,可能需要配套招聘提示工程师(引用1)作为沟通桥梁。 关于成本部分,需要区分几个维度:地区差异(硅谷vs国内)、经验级别(刚转型的vs资深)、技能方向(算法优化vs工程落地)。引用4提到的"30天高阶应用"人才肯定比基础开发贵得多。兼职渠道方面,除了常规平台,特别要推荐AI黑客松(引用3提到实践经验的重要性),这类活动能接触动手能力强的实战派。 用户隐含需求可能是控制早期成本。可以强调用MVP验证阶段先雇佣兼职,引用4的"代码衔接大模型和业务"就是典型的小成本验证场景。顺便要提醒知识产权保护,这和之前讨论的创意保护一脉相承。</think>以下是针对AI工程师招聘成本和兼职渠道的详细分析,结合行业现状和引用内容: --- ### 一、AI工程师雇佣成本分析(按地区/经验) | 类型 | 中国(年薪) | 北美(年薪) | 兼职时薪 | |------------|--------------|--------------|----------| | **初级**<br>(1-3年经验) | ¥300k-¥600k | $80k-$120k | $40-$80 | | **中级**<br>(掌握大模型调优[^4]) | ¥600k-¥1.2M | $120k-$180k | $80-$150 | | **高级**<br>(AI产品化专家[^1]) | ¥1.2M+ | $200k+ | $150-$300 | **关键成本因素**: 1. **技能溢价**:掌握提示工程、大模型微调[^1]等技术溢价30%+ 2. **项目复杂度**:涉及多语言模型开发(如Aya计划[^5])成本增加40% 3. **替代成本**:用AI工具链可降低初级岗位需求[^1],节省$ \text{成本} \propto \frac{\text{AI工具使用率}}{100\%} $ --- ### 二、高效兼职招聘渠道 #### (1)技术社区平台 ```mermaid graph TB A[首选渠道] --> B[Kaggle] A --> C[GitHub] A --> D[AI Hackathon] B --> E(活跃AI竞赛者) C --> F(查看大模型项目贡献者[^4]) D --> G(实战能力验证[^3]) ``` #### (2)垂直雇佣平台 | 平台 | 特点 | 适合场景 | |------------|-------------------------------|-----------------------| | Toptal | 顶级AI人才筛选 | 复杂架构设计 | | Upwork | 按技能标签检索(如Prompt Engineering) | MVP开发[^1] | | 电鸭社区 | 国内远程技术人才 | 中文场景优化 | #### (3)教育机构合作 - **目标群体**:攻读AI硕士的转型工程师[^2][^3] - **合作方式**: $$ \text{高校实验室} \rightarrow \text{暑期项目[^2]} \rightarrow \text{提前锁定人才} $$ --- ### 三、成本优化策略 1. **阶段雇佣法**: - 概念验证期:雇佣**提示工程师**[^1]构建原型(成本降低50%) - 开发期:引入大模型微调师[^1]优化性能 $$ \text{总成本} = \sum_{i=1}^{n} \frac{\text{阶段i成本}}{\text{AI工具效率增益}} $$ 2. **混合团队模式**: ```mermaid graph LR 全职AI架构师 -- 核心技术 --> 兼职微调师 兼职提示工程师 -- 快速迭代 --> AI伦理专家[^1] ``` 3. **工具替代方案**: - 使用Cohere API[^5]减少底层开发 - 利用开源大模型(如LLaMA)降低许可成本 --- ### 四、风险规避建议 1. **能力验证**: - 要求提供调优大模型的代码样本[^4] - 测试复杂Prompt设计能力[^1] 2. **知识产权**: - 签订差分隐私条款[^4] - 明确训练数据所有权 ---
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