职位类别 技术 > 人工智能
自然语言处理算法
地区
兰州
平均月薪 约￥123,180/年
￥10,265
年薪分布情况
| 年薪区间 | 占比 |
|---|---|
| 年薪<10.15万 | 20% |
| 年薪10.15-12.45万 | 27% |
| 年薪12.45-15.24万 | 23% |
| 年薪15.24-17.89万 | 13% |
| 年薪>17.89万 | 14% |
工作经验与薪资关系
| 工作经验 | 占比 | 平均月薪 |
|---|---|---|
| 1年以内 | 0% | ￥10,731 |
| 1-3年 | 59% | ￥13,353 |
| 3-5年 | 26% | ￥17,644 |
| 5-10年 | 13% | ￥20,470 |
| 10年以上 | 2% | ￥25,351 |
年龄分布
| 年龄段 | 占比 |
|---|---|
| 24岁以下 | 67% |
| 25岁-29岁 | 33% |
| 30岁-34岁 | 0% |
| 35岁-39岁 | 0% |
| 40岁-44岁 | 0% |
| 45岁以上 | 0% |
薪资分位数分析
- 📊 10%分位薪资：约￥86,649/年
- 📊 25%分位薪资：约￥104,238/年
- 📊 50%分位薪资（中位数）：约￥128,756/年
- 📊 75%分位薪资：约￥159,311/年
- 📊 90%分位薪资：约￥195,392/年
主要发现
- 兰州NLP算法职位基层薪资集中：近半（47%）从业者年薪低于12.45万（月薪约10375），其中20%低于10.15万（月薪约8458），结合当地生活成本，HR需关注基层薪资竞争力，避免年轻从业者因薪资问题流失；打工者需明确当地该职位的基层薪资基准，合理设定预期。
- 经验要求明确且核心群体突出：1-3年经验从业者占比59%（为核心群体），平均月薪13353（高于整体平均10265），且1年以内经验占比0%，说明职位对经验有门槛，HR招聘需聚焦有1-3年NLP经验的候选人；老板需平衡经验与薪资成本，确保核心群体薪资符合其价值。
- 团队极度年轻且结构单一：24岁以下占比67%，25-29岁占比33%，30岁以上为0%，团队几乎由年轻人构成，HR需关注年轻群体的成长需求（如培训、晋升空间）与文化认同；老板需考虑团队经验传承问题，是否需要引入资深人才补充梯队。
- 薪资梯度清晰且顶部人才薪资有吸引力：分位数显示，50%从业者年薪低于12.88万（中位数），75%低于15.93万，90%低于19.54万，顶部10%薪资接近20万（月薪约16282），打工者可明确薪资晋升目标（如进入前25%需年薪15.93万以上）；老板需确保顶尖人才薪资与市场接轨，避免流失关键人才。
- 无应届生需求且经验门槛严格：1年以内经验占比0%，说明该职位不招应届生，HR招聘可优先筛选有经验的候选人，节省成本；打工者（应届生）需先积累1-3年NLP相关经验再申请，或转向当地其他接受应届生的技术职位。
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