京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
作者 | Tekla S. Perry
编译 | 机器之心
U.S. Engineering Salaries Jump; Smartphone Developers Win Big
都是学工科,该入哪一行?薪资水平是人们考量未来职业的重要因素。IEEE 刚刚发布的年度薪资调查结果揭示了哪些领域的工程师挣得多,哪些挣得少。
有趣的是,在这份调查了 8800 余人的报告中,我们得到了一些出人预料的结论:在北美工程师的行列中,收入最高的是开发智能手机和手表相关产品的那些人——他们的年收入中位数折合人民币达 153 万元。而在近年已成为「最热门行业」的 AI 领域中,机器学习工程师的收入只能排名第二,折合人民币 132 万元。
IEEE 刚刚发布的美国年度薪资福利调查报告(USA Salary & Benefits Survey)显示,2018 年美国工程师的年收入中位数为 14.5 万美元(折合人民币 103 万元),分别较 2017 年和 2014 年增加了 6200 美元和 1.5 万美元。该收入包含了底薪、提成和奖金(如果将加班费和副业收入也加进来,则 2018 年工程师年收入增加至 15 万美元)。以美元价值不变计,工程师 2018 年收入较 2017 年呈现较大的涨幅。
▲1994 年-2018 年美国工程师薪资福利曲线图,其中 2018 年收入中位数为 14.5 万美元。
但是,这些收入并不是基于所有专业领域、地区、种族、性别或年龄的工程师均匀分布的。以下是这份薪资福利报告中的亮点:
智能手机和机器学习工程师的年薪位列前两位
考虑到近年来人们对人工智能和机器学习的关注越多越多,2018 年机器学习工程师的年薪中位数位居前列并不奇怪,达到了 18.5 万美元。但年薪中位数最高的却是智能手机和手表工程师,达到了 21.6 万美元。排名第三的是通信技术工程师,年薪中位数达到 16.15 万美元。
在年薪中位数排名前十的工程师中,排在后几位的分别是能源与动力工程师(13 万美元)、机器人与自动化工程师(13 万美元)以及仪器仪表和测量工程师(12.5 万美元)。
▲2018 年工程师年薪中位数排名前十的专业领域。
IEEE 年度薪资福利调查在考察工程师薪资时依据其所在的企业类型,而不是具体的工作职能。根据这个衡量标准,薪资最高的依然是移动技术,然后是软件、计算机和消费电子行业。
男女薪资差距依然很大
调查显示,女工程师工资远低于男工程师,即使按照工作经验细分也是如此。2018 年男性和女性的收入中位数整体差距达到 1.9 万美元,虽然较 2017 年降低了 1000 美元,但差距依然很大。男女性之间的收入差距刚开始很小,但随着工作年限的增加而快速拉大。总体而言,在全职从事专业领域工作的受访者中,女性只占 8.5%。
▲男性(深色柱)和女性工程师(浅色柱)随工作年限增加而呈现出的收入差距,其中因受访的女性工程师样本太少,一些收入对比数据未能给出。
收入中的种族差异依然存在
调查显示,2018 年白人和非裔美国人工程师的收入差距达到了 2.05 万美元,而西班牙裔和白人工程师之间的薪资差距为 1.75 万美元。
▲2018 年工程师收入依然存在着种族差异,其中非裔美国人工程师的年薪中位数最低。
此外,调查显示,不同地区的工程师收入也存在显著的差异。
如下图所示,太平洋地区的工程师收入中位数最高,约为 16.87 万美元;其次是新英格兰地区,为 15 万美元;年收入最低的是东北中部和西北中部地区,为 12.8 万美元。
从具体的州来看,加利福尼亚州的工程师年收入以 18 万美元居各州之首,紧随其后的是哥伦比亚特区的 15.9 万美元、马萨诸塞州的 15.8 万美元以及弗吉尼亚州和新泽西州的 15.6 万美元。
▲2018 年美国九大地区工程师的年收入情况。
50-59 岁之间工程师收入维持稳定状态
本次调查中受访者的年龄中位数约为 50 岁。如下图所示,这一年龄段(50-59 岁)的工程师收入会在下降(60 岁以后)之前维持平稳。
▲2018 年工程师各年龄段的收入水平分布。
此次 IEEE 美国薪资在线调查共收到了 8813 份回复。大部分数据分析消除了异常值,主要关注 6739 名在其主要技术能力领域全职工作的工程师。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化转型全面渗透的产业背景下,数据分析已成为互联网、金融、零售、制造等几乎所有行业的核心岗位能力。很多初学者对数据分 ...
2026-06-23在企业并购、股权定价、投融资评估、资产核算等资本市场核心场景中,市场法是应用最广泛、市场认可度最高的企业价值评估方法。传 ...
2026-06-23 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-06-23【核心关键词】运营、证书、金融、客户、产品、软件、销售额、量化、科技、数据分析、金融行业、证券类软件、业务流程、金融机 ...
2026-06-22在企业方案选型、产品迭代评审、供应商筛选、运营效果复盘等决策场景中,单一指标的优劣判断往往无法支撑科学决策。一套转化效果 ...
2026-06-22 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-06-22【核心关键词】软件、洞察力、大数据、产品、经验、硬件、流量、创新、决策、数据安全、网络安全、数据分析、决策制定、数据挖 ...
2026-06-18在方案选型、效果复盘、产品评估、供应商筛选等各类业务决策场景中,仅凭单一指标下结论往往会陷入 “以偏概全” 的误区。多维度 ...
2026-06-18 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-06-18在数据分析、用户运营与业务增长的工作体系中,漏斗拆解是最基础也最高频的问题定位方法。很多业务场景下,我们只能看到最终的转 ...
2026-06-17在数据库开发、数据清洗与报表统计场景中,数值类型转换为日期是高频刚需操作。业务系统常以 Unix 时间戳、整型日期(如20240617 ...
2026-06-17 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-06-17【核心关键词】数据库、电商、知识、产品、数据产品、监管业务、产品经理、业务系统、用户行为分析、用户分析、数据分析、电商 ...
2026-06-16在 Python 动态类型与面向对象的编程体系中,变量定义与类实例化是构建代码逻辑的两大核心基石。变量是数据存储、传递与运算的基 ...
2026-06-16 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据和表结构数据有什么区别”“数据类型误判会引发哪些分析错误” ...
2026-06-16在 MySQL 查询性能优化体系中,索引是降低查询耗时、提升数据库吞吐的核心手段。其中联合索引与覆盖索引是实际开发中最高频的两 ...
2026-06-15在数据仓库建设与商业智能分析体系中,维度建模是应用最广泛的建模方法论,而事实表与维度表是维度建模的两大核心构件,共同构成 ...
2026-06-15 很多数据分析师能熟练计算指标,但当被问到“这家企业的核心业务目标是什么”“如何把模糊的战略目标拆解为可量化的指标”“ ...
2026-06-15在数据分析、业务监控、运营复盘等场景中,列值趋势计算是核心需求之一。无论是分析销售额的月度增长、用户活跃的变化趋势、库存 ...
2026-06-12在数字经济深度渗透的当下,消费者的购买行为已从过去的 “被动接受” 转变为 “主动决策”。流量红利消退、获客成本攀升、用户 ...
2026-06-12