大数据研发工程师
大数据研发工程师是负责开发和维护大数据平台的专业人士。他们使用各种大数据技术和工具，如Hadoop、Spark、Kafka等，处理和分析海量数据，以提取有用的信息和洞察。大数据研发工程师通常需要具备扎实的编程技能，深刻理解数据结构和算法，并熟悉分布式系统和数据库管理。他们与数据科学家和分析师合作，设计并实施数据处理流程和架构，确保数据的可靠性、安全性和高性能。此外，大数据研发工程师也需要不断关注业界的最新技术趋势，以保持自己的专业竞争力，并为企业持续改进数据处理和分析能力。因此，大数据研发工程师需要具备优秀的沟通能力和团队合作精神。
平均月薪
¥16600
来自全网52份数据
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薪资福利
大数据研发工程师收入怎么样？
平均月薪
¥16600
排名第756
大数据研发工程师一个月多少钱？平均工资为¥16600，其中收入在8k至15k的人群占比最多，达42.3%; 收入在30k以上的人群占比小部分，达5.7%。本数据统计依赖于各大平台发布的公开薪酬，仅供参考。
不同年限的大数据研发工程师收入相差多少?
工作年限对应的薪资区间
工作年限对于大数据研发工程师岗位的收入有多大影响？没有经验的应届生薪资区间为15000元至23000元，有1到3年工作经验的人群薪资区间为10000元至14000元，有3到5年工作经验的人群薪资区间为13000元至19000元，有5到10年工作经验的人群薪资区间为17000元至23000元，不限工作经验的人群薪资区间为10000元至14000元。数据依赖于各平台的公开数据，有所波动，仅供参考。
不同学历的大数据研发工程师收入相差多少?
学历对应的薪资区间
学历对于大数据研发工程师的收入有多大的影响？专科学历的薪资区间为9000元至12000元，本科学历的薪资区间为14000元至20000元，硕士学历的薪资区间为30000元至40000元，博士学历的薪资区间为25000元至30000元。本统计数据依据于各平台公开薪酬数据所得，时间不同可能会产生波动，仅供参考。
就业前景
大数据研发工程师就业前景怎么样？
08月新增职位
251
预计该职位在未来将处于强需求状态
大数据研发工程师岗位的就业前景怎么样？2025年8月大数据研发工程师新增251个岗位，在全网公开岗位中新增岗位数排名第6名，大数据研发工程师这一岗位未来的市场需求仍较大。数据由各大平台公开数据统计分析而来，请客观对待，仅供参考。
大数据研发工程师每月新增多少职位？
新增职位数
大数据研发工程师近七个月中每个月新增开放多少职位数？2025年2月新增6个职位，3月新增57个职位，4月新增193个职位，5月新增302个职位，6月新增174个职位，7月新增222个职位，8月新增251个职位。数据更新时间截止2025年08月，曲线越向上代表市场需求量越大，就业情况相对较好。数据依赖于各平台公开薪酬数据，时间不同可能会产生波动，仅供参考。
不同工作年限的大数据研发工程师的最新薪资是多少？
最新薪资
工作年限对于大数据研发工程师岗位的收入有多大影响？大数据研发工程师的年平均涨薪幅度为7%，应届生薪资为¥19200/月，工作年限1到3年的人群薪资为¥12000/月，工作年限3到5年的人群薪资为¥16000/月，工作年限5到10年的人群薪资为¥19900/月，不限工作年限的人群薪资为¥12300/月。曲线越向上代表薪资越高，数据来源依据于各平台公开薪酬数据，时间不同可能会产生波动，仅供参考。
不同工作年限的大数据研发工程师工作机会占比
工作年限不同，大数据研发工程师的工作机会是否相同呢？面向应届生开放的职位数为57个，占比为22%；面向工作年限1到3年的人群职位开放数为34个，占比为13%；面向工作年限3到5年的人群职位开放数为45个，占比为17%；面向工作年限5到10年的人群职位开放数为68个，占比为26%；面向不限工作年限的人群职位开放数为57个，占比为22%。数据截止于2025年08月，数据来源依据于各平台公开薪酬数据，仅供参考。
| 工作年限 | 月度新增职位数 | 职位占比数 |
|---|---|---|
| 应届 | 57 | 22% |
| 1-3年 | 34 | 13% |
| 3-5年 | 45 | 17% |
| 5-10年 | 68 | 26% |
| 不限经验 | 57 | 22% |
城市对比
大数据研发工程师去哪里工作更好？
大数据研发工程师工作城市排名
大数据研发工程师在全国哪个城市的需求量最高？去深圳市工作好还是去广州市工作好？大数据研发工程师在深圳市的需求量最高，广州市其次，深圳市平均房价高于广州市，平均月薪高于广州市，整体的竞争力指数深圳市更高。本数据统计来源于各大平台发布的公开数据，竞争力指数为平台自行分析得出，仅供参考。
房价数据来源：城市房网
谈职薪资竞争力指数：
指用本职位的薪资在此城市生活的舒适度，指数越高代表该职位在此城市的竞争力越高
我们的计算方式：
0.3*MinMax（平均薪资）+0.6*MinMax（职位开放数增长率）+0.1*MinMax（生活成本）
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