薪酬数据技术南京推荐算法
算法需求量小

南京推荐算法

推荐算法是一种用于预测用户偏好和推荐物品的算法。它们可用于各种应用,如电子商务网站、社交媒体平台和音乐流媒体服务,以帮助用户发现他们可能感兴趣的内容。推荐算法使用各种技术,包括协同过滤、内容过滤和深度学习,以分析用户与物品之间的关系,并为用户生成个性化的推荐结果。这些算法需要大量的用户数据,以便更好地理解用户的兴趣和行为模式。推荐算法的目标是提供用户满意度高且符合其个人需求的推荐结果,从而促进用户参与和购买行为。在现代互联网时代,推荐算法已成为许多在线平台的重要组成部分。

 
职业全景发展路线简历重点

薪酬概览

  • 北京
  • 上海
  • 广东省
  • 浙江省
  • 四川省
  • 江苏省
  • 安徽省
  • 湖南省
  • 吉林省

平均月薪

¥21100

中位数 ¥0 | 区间 ¥13800 - ¥28300

数据来源:样本数量过少,仅供参考;更新时间:2026年7月13日

月薪分布

50% 人群薪酬落在 15-30k

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三大影响薪酬的核心维度

影响薪资的核心维度1:工作年限

应届
1-3年
3-5年

影响薪资的核心维度2:学历背景

本科
硕士
博士

影响薪资的核心维度3:所在城市

城市职位数平均月薪城市平均月租
(两居室)
谈职薪资竞争力指数
15¥59000¥7100
95
29¥42000¥3800
70
9¥36700¥3900
50
11¥45200¥6800
45
5¥36500¥1800
32
5¥29600¥1700
20
9¥53100¥5700
15
5¥27800¥2600
10
6¥21100¥3200
9
8¥28600¥1800
8

市场需求

  • 北京
  • 上海
  • 广东省
  • 浙江省
  • 四川省
  • 江苏省
  • 安徽省
  • 湖南省
  • 吉林省

6月新增岗位

2

对比上月:岗位新增1

数据由各大平台公开数据统计分析而来,仅供参考。

岗位需求趋势

不同经验岗位需求情况

工作年限月度新增职位数职位占比数
应届1
50%
3-5年1
50%

岗位在变化,但招聘判断始终只看一件事:你是谁

赢得机会,你的简历需要更快被读懂

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不同城市的需求分析

推荐算法岗位在不同城市的需求分布如下,点击城市可查看当地推荐算法的招聘、薪资和就业数据。

#2 北京
14.7%15 个岗位
#3 上海
10.8%11 个岗位
#4 广州
8.8%9 个岗位
#5 深圳
8.8%9 个岗位
#6 合肥
7.8%8 个岗位
#7 南京
5.9%6 个岗位
#8 长春
4.9%5 个岗位
#9 长沙
4.9%5 个岗位
#10 成都
4.9%5 个岗位
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陈晶晶重构后

个人总结

  • 前置职业定位
  • 去除泛化表达
  • 让内容直接服务判断
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