薪酬数据技术苏州数据开发
数据需求量小

苏州数据开发

数据开发是利用各种技术和工具来收集、存储、处理和分析大规模数据的过程。数据开发人员负责构建和维护数据管道,确保数据的可靠性和准确性。他们需要具备良好的编程能力和数据处理技能,能够设计和实施数据管理系统,以支持业务需求和数据分析。数据开发人员需要与数据科学家和业务团队合作,确保数据平台能够满足各种需求。他们也要负责监控数据质量,解决数据相关的问题,并不断优化数据处理流程和性能。在不断涌现的大数据时代,数据开发人员扮演着至关重要的角色。

 
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
  • 重庆
  • 天津
  • 海南省
  • 福建省
  • 江西省
  • 山东省
  • 安徽省
  • 湖南省
  • 河南省
  • 湖北省
  • 辽宁省
  • 内蒙古自治区
  • 陕西省
  • 河北省
  • 吉林省
  • 黑龙江省
  • 新疆维吾尔自治区
  • 云南省
  • 广西壮族自治区
  • 贵州省
  • 甘肃省

平均月薪

¥13100

中位数 ¥12500 | 区间 ¥10500 - ¥15800

数据来源:谈职全网17份招聘数据;更新时间:2026年8月12日

月薪分布

70.6% 人群薪酬落在 8-15k

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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
不限经验

影响薪资的核心维度2:学历背景

专科
本科
硕士

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
37¥18300¥6700
86
29¥20000¥6900
82
41¥14100¥3200
80
34¥13300¥3800
76
16¥17300¥1800
76
18¥18100¥5500
70
21¥12200¥2000
67
15¥13800¥2400
66
10¥15200¥1100
66
27¥11300¥2600
65

市场需求

  • 北京
  • 上海
  • 广东省
  • 浙江省
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  • 江西省
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  • 云南省
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  • 贵州省
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7月新增岗位

18

对比上月:岗位减少5

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9
50%
1-3年9
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

数据开发岗位在不同城市的需求分布如下,点击城市可查看当地数据开发的招聘、薪资和就业数据。

#5 成都
5.2%27 个岗位
#6 西安
4%21 个岗位
#7 重庆
4%21 个岗位
#8 深圳
3.4%18 个岗位
#9 苏州
3.2%17 个岗位
#10 东莞
3.1%16 个岗位
#11 郑州
2.9%15 个岗位
#12 武汉
2.9%15 个岗位
#13 青岛
2.7%14 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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