2025年 重庆大模型算法岗位薪资分析:2024年薪酬分布与经验价值报告 | i人事-智能一体化HR系统

2025年 重庆大模型算法岗位薪资分析:2024年薪酬分布与经验价值报告

重庆 技术_人工智能-大模型算法薪资分析报告

技术>人工智能>大模型算法 专业薪资调研

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职位类别 技术 > 人工智能
大模型算法

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地区
重庆

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平均月薪 约¥224,604/年
¥18,717

年薪分布情况

年薪区间 占比
年薪<14.91万 32%
年薪14.91-21.67万 22%
年薪21.67-28.98万 17%
年薪28.98-36.17万 11%
年薪>36.17万 15%

工作经验与薪资关系

工作经验 占比 平均月薪
1年以内 0% ¥14,074
1-3年 23% ¥16,503
3-5年 27% ¥34,400
5-10年 49% ¥36,459
10年以上 1% ¥46,944

年龄分布

年龄段 占比
24岁以下 22%
25岁-29岁 34%
30岁-34岁 17%
35岁-39岁 20%
40岁-44岁 4%
45岁以上 3%

薪资分位数分析

  • 📊 10%分位薪资:约¥110,648/年
  • 📊 25%分位薪资:约¥148,381/年
  • 📊 50%分位薪资(中位数):约¥209,669/年
  • 📊 75%分位薪资:约¥297,031/年
  • 📊 90%分位薪资:约¥400,021/年

主要发现

    1. 薪资分布呈现两极分化特征,32%从业者年薪低于14.91万,15%从业者年薪超过36.17万,中间薪资段占比分散,反映行业内能力或岗位价值差异显著,HR需优化薪酬带宽覆盖不同能力层级,老板需明确核心岗位薪酬竞争力,打工者需提升专业能力进入高薪区间。
    2. 工作经验与薪资强关联,3-5年经验从业者平均月薪较1-3年增长108%(从16503元到34400元),5-10年经验从业者占比最大(49%)且平均月薪持续增长至36459元,说明经验积累是薪资跃迁关键,HR需设计阶梯式薪酬体系匹配经验价值,老板需重视中年骨干人才保留,打工者需注重长期经验沉淀。
    3. 人才队伍年轻化特征明显,29岁以下从业者占比56%(24岁以下22%、25-29岁34%),35岁以上从业者占比27%(30-34岁17%、35-39岁20%),40岁以上为7%,反映行业对精力、学习能力要求较高,HR需重点关注年轻人才招聘与培养,老板需平衡团队年龄结构避免人才断层,打工者需在年轻时期积累核心技能。
    4. 薪资分位数差距显著,中位数年薪20.97万(50%从业者低于此),75分位年薪29.7万(25%从业者高于此),90分位年薪40万(10%从业者高于此),说明头部人才薪资显著高于行业平均,HR需为核心人才提供有竞争力的薪酬包,老板需识别高潜力人才并给予针对性激励,打工者需向高分位目标努力提升自身价值。
    5. 初级岗位薪资具备一定竞争力,1-3年经验从业者占比23%,平均月薪16503元,较1年以内从业者(14074元)增长17%,说明入门级薪酬能吸引新人,HR需确保初级岗位薪酬与市场匹配,老板需关注新人留存率,打工者可通过1-3年积累进入更高薪资段。
    6. 资深专家薪资处于峰值,10年以上经验从业者占比为1%,但平均月薪46944元,说明行业对资深技术专家需求大,HR需制定特殊薪酬政策吸引资深人才,老板需重视技术传承与专家团队建设,打工者可考虑长期深耕成为领域专家。

此报告由 薪酬绩效专家-利唐i人事提供技术支持,未经允许,不得转载

本报告以2024年薪酬采用数据为基础

仅供参考,实际薪资可能因公司规模、个人能力等因素而异

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