发布2019年薪酬状况报告。据调查，只有23%的计算机相关专业的硕士/博士表示高等教育给他们带来了高薪；54%的从业者表示不会继续深造；40岁后工资下降，60岁后基本降到30岁水平。来源：新智元

报告主要关注软件工程师、产品经理、工程师、设计师、数据科学家等技术岗位。没想到，在国内很火的机器学习岗位却没有进入前三。在英国和美国，最受欢迎的工作是全栈工程师和后端工程师。

美团点评技术学院院长刘江第一时间在新智元AI朋友圈公布了这一消息，并评论道：与软件开发岗位相比，机器学习岗位排名靠后。

看看这份最新发布的技术人才薪资调查报告，你的薪资落后了吗？

（数据：42万份面试请求和职位信息，涵盖奥斯汀、波士顿、芝加哥、丹佛、伦敦、洛杉矶、纽约、巴黎、圣地亚哥、西雅图、旧金山、多伦多、华盛顿等13个城市的薪资状况）

从数据来看，美国程序员的平均年薪为13.5万美元，折合人民币约94.5万元。全球程序员平均年薪为12.9万美元，折合人民币约90.3万元。

今年3月的《2019年中国程序员薪资生存调查报告》显示，我国大部分程序员的平均年薪在10万到15万之间。

中国程序员年薪现状

（数据：北京、上海、广东、浙江等29个省、市、特别行政区26W+程序员）

2015-2019年英美13座城市薪资变化

总体来看，英美13个城市的工资都在上涨，只有伦敦目前的工资低于2015年的工资水平。

不过，此次薪资调查也呈现出一些颠覆传统认知的分析结果。

学历脱硬，高等教育涨薪效应减弱

近年来php开发工程师待遇，苹果、谷歌等科技巨头逐渐将关注点从求职者的学历背景转移到求职者的实际工作经历上。

报告显示，31%的受访者表示，即使拥有学士学位网站开发，也可以利用工作经验赢得现在的职位；而23%的受访者表示，高学历仍能增加求职成功的权重；21%的人表示不确定高学历是否一定能带来高薪；只有25%的受访者表示是受教育程度让他们获得现在的职位。

当被问及是否愿意继续深造以获得更高的薪水时，超过一半的受访者表示没有兴趣继续攻读硕士或博士学位。

对于不继续深造的原因php开发工程师待遇，45%的受访者认为，与通过深造获得的专业知识相比，腾云网络现在更看重实际工作经验的积累，用人单位不再只看重“学历”在选拔人才上。而24%的受访者表示：太贵了！我没钱继续深造！

一方认为学历不重要，但另一方更积极参加一些编程培训课程。76%的受访者表示，这些培训机构的经历可以更好地为他们的职业生涯做好准备。

根据 2019 年软件工程师状况报告，伦敦 46% 的开发人员拥有计算机科学学位，其余为自学（21%）、相关大学文凭（20%）和培训机构（13%） .

最热门科技岗位洗牌，机器学习不再位居榜首

机器学习和数据科学曾经是最抢手的职位，今天它们仍然排在前 5 位，但已经被全栈工程师、后端工程师和前端工程师超越。

美国最受欢迎的6大软件工程职位：全栈工程师、后端工程师、前端工程师、移动工程师、数据工程师、机器学习工程师。

英国最受欢迎的 6 大软件工程职位：后端工程师、全栈工程师、前端工程师、数据工程师、移动工程师、机器学习工程师。

根据招聘单位对工程师的Top 5技术技能要求，Java、Node.js和SQL成为求职者必备的5种技术技能。

你现在的职位是什么？您或您同事的年薪大概是多少？欢迎来到新智元AI朋友圈和大咖参与讨论：

40岁是一道坎，过后工资不升反降，亚裔收入首次超过白人

科技界可能是最具年龄歧视的领域之一。虽然工作经验已经成为大厂最重要的条件，但并不代表工作经验越多薪水就越高。

报告称，40岁是一个拐点。你的薪水可能会一直增长到 40 岁。但越接近 40 岁，增长就越慢。40岁以后，工资不仅停止增长，甚至出现下降趋势。60岁工资基本回落到30岁工资。

除了年龄，不同种族的收入也有差异。2019年，亚裔平均收入首次超过白人，成为所有种族中平均收入最高的群体，而黑人再次垫底。

中国城市平均工资出炉，北京夺冠

根据最新发布的《2019年北京市薪酬水平报告》，北京市以6906元月薪超越上海、杭州位居榜首。

（数据：基于样本数据分析，涵盖全国主要城市互联网、文化传播、石油行业、金融等行业的平均工资。）

薪资分配方面，各档位比较平均，4500-8000档位最多。

（数据：基于样本数据分析，涵盖全国主要城市互联网、文化传播、石油行业、金融等行业的平均工资。）

在行业分类中，文化传播成为最受欢迎的行业，平均月薪高达人民币，这或许与当下娱乐业的繁荣有关。

而北京最赚钱的工作，基本都和人工智能无关。产品经理成为最热门的职位，平均月薪人民币。开发和“世界上最好的语言” PHP 紧随其后。

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专家热议：大学教育总是聚焦人工智能这个热门专业对吗？

每个人都以最赚钱的行业为生，这无可厚非网站开发，但其他看似非主流的领域也需要有人钻研。关于学校教育，杜克大学陈怡然教授分享了一个值得思考的案例：

”前几天，我和几位企业的计算机科学家坐在一起聊天，大家都抱怨现在的学生不愿意学习人工智能以外的方向，甚至深度学习，以至于很多岗位都找不到相应专业背景的学生。 . 最后大家把矛头指向我：作为一所大学，你应该好好引导和教育学生，不要总是把重点放在人工智能这个热门专业上，你应该意识到计算机科学领域还有很多基础知识和工程方向构成了整个生态和产业。

我说大家说的都对，我完全同意。我只有一个小小的请求需要你的帮助：你能不能和你的老板谈谈，把你提到的其他职位的待遇调整到和人工智能一样？否则我们当老师真的很难。众人立马转移话题……”