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隨手點開某個 App,你發現廣告彷彿會讀心術般追著你跑,廣告內容也高度個人化,點進電商網站,「您可能會喜歡」的推薦演算法無所不在,這些如今我們習以為常的體驗,背後其實都是由數以千計的資料點構成複雜的分析網絡,經過數據處理推斷出消費者行為模式,進而生成的分析結果。

而在這一切龐雜的運算與推論得以發生前,必須先由「資料工程師」進行資料庫整理與維護,舉足輕重的職責角色,也讓它成為當今科技業起薪最高的工作之一

以下 Business Insider 根據 2021 年工作簽證統計資訊,羅列出頂尖科技公司究竟都開出多少價碼,來延攬重要性日益提高的資料工程師人才。

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亞馬遜(Amazon)

支撐電商龍頭亞馬遜的供應鏈與物流,其複雜程度可謂全球數一數二,更別說還有領先業界的雲端運算事業體、遊戲平台 Twitch、電競串流服務 Luna,以及影音串流服務 Prime TV,這些產品與服務之運行,都會動用到極龐大的數據蒐集和處理。

根據 914 筆資料,根據年資與經驗不同,亞馬遜付給資料工程師的薪酬落在 100,814~138,845 美元(約 410 萬新台幣)。

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沃爾瑪(Walmart)

零售龍頭沃爾瑪的營運,也同樣以規模龐大的物流與供應鏈為營運基礎,與亞馬遜不同的是,沃爾瑪除了電商,還掌握了巨量的實體門市流量、線上與線下廣告投放,以及集團旗下各事業體的顧客資訊

沃爾瑪初階資料工程師起薪為 112,774 美元,資深者則可領到 136,059 美元(約 403 萬新台幣)。

PayPal

跨國第三方支付平台 PayPal 每天必須監看海量的交易明細,不只刷卡服務,還有行動支付轉帳工具 Venmo,用戶資訊可說是既敏感且錯綜複雜。

根據 56 筆取樣資料,PayPal 初階資料工程師起薪約為 128,279 美元,等到職責熟稔後,可加薪至 153,904 美元(約 450 萬新台幣)。

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Visa

每一筆信用卡交易背後都藏著豐富的「元數據」(metadata),因此金融產業是全球掌握最大量用戶資訊的產業之一,全球支付科技公司 Visa 自然也不例外──Visa 後端團隊會鉅細靡遺地檢視交易資料包含消費地點、交易金額、感應式支付或傳統刷卡等,以便在用戶消費模式中,迅速辨識出最細微的轉變,並做出相應調整。

122 筆薪資數據中,我們發現 Visa 實力堅強的資料工程團隊起薪約為 131,641 美元,若晉升成高階領導工程師,年薪可達 170,727 美元(約 506 萬新台幣)。

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Block

以「Square」之名起家,後來因邁向區塊鏈領域而改名的金融科技公司 Block,最關鍵的任務就是要確保達成數據同步(synchronized)──確保從源數據到目標數據存儲之間具有一致性,反之亦然,並隨著時間推移不斷協調數據,如此平台才能有效判別個別交易的真實與有效性。

19 筆商業智慧(business intelligence,BI)與技術團隊的薪資數據中,Block 內部資料工程師年薪落在 134,495 美元(約 398 萬新台幣)。

DoorDash

外送平台 DoorDash 的資料分析內容包含實際車流量、餐廳營業資訊、門市商品庫存量等,因此技術團隊每天必須處理變動性高且複雜的資料流,來預估送達時間、評估訂單是否可達成,才能為平台用戶帶來良好的使用體驗。

根據團隊 15 筆薪資資料,資料工程師年薪約為 134,888 美元,資深者可領 203,285 美元,資料工程部門領導年薪則落在 21.6 萬至 32.4 萬美元(約 960 萬新台幣)!

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思科(Cisco)

身為全球通訊網路設備領導品牌,思科內部有大量的資料處理需求來自客服部門,內容涵蓋瑣碎的客訴、客服電話時長紀錄等透過這些資訊,思科得以檢視並優化產品表現。

在思科任職的資料工程師,平均年收入都超過六位數字,根據 51 筆取樣資料,起薪約為 137,623 美元,成為團隊領導後可達 183,333 美元(約 543 萬新台幣)。

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Apple

為了打造出工藝精品般的消費性電子產品,蘋果的全球供應鏈精細且複雜,更別提 Apple TV 串流服務生成的海量用戶數據;再者,內部有數以萬計的員工從事軟硬體設計,這些數據點更加深了資訊網絡的複雜程度

幸好根據 54 筆薪資資料,就算只是個菜鳥資料工程師,Apple 平均給薪也高達 150,044 美元(約 445 萬新台幣)。

Meta

旗下有 IG 又有 FB,還有整合第三方服務的連結按鈕,穩居社群媒體龍頭的 Meta 蒐集用戶資訊一向不遺餘力,而這些看似無止盡的數據,除了餵給使用者同溫層般的動態消息,最有利可圖的用途之一,就是打造出即時且個人化的數位廣告

有鑑於 Meta 平台遍布全球、多達數十億的日活躍使用者,該公司自然得祭出誘人薪資來拉攏頂尖人才──根據 643 筆薪資資料, Meta 付給資料工程新人的起薪約為 166,972 美元,而一旦晉升主管,年薪就可能高達 209,190 美元(約 620 萬新台幣)!

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在資料領域人才短缺的時代,讓資料工程師們將資料整理好後交給資料科學家進行分析,儼然成為企業最嚮往且最有效率的工作模式。

而資料科學家、工程師的薪資在台灣堪比軟體工程師,以沒有經驗的社會新鮮人來說,起薪大約也能達到 44K一至兩年經驗的資料科學家的薪水就能翻倍,達到 80K 左右。

年資若更久一點的人,年薪破百萬則是常態,甚至身處在外商公司,薪資還有機會達到更高的境界。

不難看出,無論是在台灣還是美國,資料科學家的薪水都比大部分的職位高出許多,而在這個數據的時代,資料科學這門技術只會越來越被需要,也許還會到供不應求的情況,完全可以預見更高幅度的薪水成長。

本文開放合作夥伴轉載,參考資料:Business Insider,首圖來源:Pixabay