Inside Story深度科技行业白皮书：2024中国人才与薪酬趋势

hays.com.cn INSIDESTORY 深读｜科技行业白皮书 ����中国人才与薪酬趋势 未来 我们一如既往地迫切需要科技方面的专业人员。疫情影响下的消费喜好和购买行为使云计算成为满足流量需求的必要手段。与此同时，生成式人工智能的热潮在各行各业引起共鸣，有望改进工作方式并彻底改变客户关系。想要赶上这波趋势的各公司必须确保其劳动力配备这样的人才，他们能够提供最先进的解决方案。 但是目前很多企业正处于这样的一种境况，经济放缓使其能力受损，无法持续扩大其劳动力规模。面对保守的经济预测，领导者不得不重新评估他们的人才策略、整合岗位、精简流程，同时保护增长潜力。 在这种动荡的形势下，专业人士发现自己需要适应不断变化的业务需求并掌握新技能，以便在优秀人才供不应求的竞争环境中找到更适合自己的岗位。 为了深入理解中国科技的行业地位，我们采访了瀚纳仕上海科技领域经理FionaLu，其就领导者和专业人士在当今多变的商业环境中遇到的挑战和机遇发表了宝贵的意见。 InsideStory深读|科技行业白皮书 目录 亚洲科技人员队伍概况01 一些行业的科技扩张速度放缓02 数据：人工智能核心03 平衡网络安全需求04 建议05 ����年科技领域五大紧缺职位06 InsideStory深读|科技行业白皮书 亚洲科技 人员队伍概况 全亚洲的科技专业人员都在����年寻求改变，这是大势所趋。��%的人乐于接受新机遇，而��%的人想要跳槽但不希望改变现有职位或行业。��%的专业人士渴望在原企业垂直或横向调动，而��%的人满足现状。 未来��个月的职业计划* 员工视角 44% 愿意接受新的机会 40% 换公司但职位或行业不变 36% 在当前公司得到晋升或获得全新职位 35% 在当前公司继续担任原有职位 值得注意的是，“薪酬待遇”已经不是员工选择去留的主要原因，这与以往很不相同。关于人才留置，经证实，“良好的工作与生活的平衡”和“弹性工作模式”最受科技专业人员的青睐。离职员工认为自己离职的原因是想要寻求新的挑战或缺乏职位发展机会。 员工留任的�大因素* 员工视角 410% 工作和生活平衡 326% 工作地点、弹性办公 334% 薪酬待遇 248% 与经理同事关系融洽 158% 良好的工作保障 员工离职的�大因素* 318% 寻求新的挑战 325% 缺乏职位发展机会 330% 薪酬工资太低 147% 工作与生活不平衡 154% 工作没有保障 薪酬方面，大多数员工(��%)普遍希望今年涨薪�到�%，其次(��%)是�%以内。此外，��%的员工认为自己应该涨薪��%以上，而��%的员工预期涨薪�到��%。��%的员工预测其薪酬没有任何变化，而�%的员工预计他们����年的薪酬会下跌。 ����年薪酬期望* 4% 降薪 21% 不变 21%23% 增长≤�%增长�%≤�% 13% 增长�%≤��% 员工视角 18% 增长≥��% *资料来源：2024瀚纳仕亚洲薪酬指南 InsideStory深读|科技行业白皮书01 一些行业的科技 这对当下的求职者来说意味着什么？ 中国科技领域的求职者目前主要受上述状况影响，在职位短缺的市场中求职。中国的竞争尤为激烈，跨国公司的人事变更率很高。如今，招聘经理在选择求职者时更加独具慧眼，更加频繁地将求职者与现有人才进行比较。因此，越来越多的专业人士如今选择稳定，对职业发展和涨薪的期望也 越来越低。 虽然感觉各大公司重点关注的是人才留置而非人才获取，但愿意拓宽搜索范围的专业人士可能更能获得成功。一些科技驱动的老牌公司如常招聘，而在许多新兴专业领域，多样化的技能组合将使科技专业人员的职业生涯更上一层楼。 扩张速度放缓 疫情封锁措施和产业转型的迫切需求在较长一点时间内推动了增长，此后，围绕科技的热潮终于开始降温，尤见于以科技为核心特征的公司。其中许多公司，尤其是在疫情期间人员配备过多的公司，发现自己需要缩减规模来应对日益令人担忧的经济环境所带来的预算紧缩。 InsideStory深读|科技行业白皮书02 数据： 人工智能核心 随着各大公司开始规划基于人工智能(AI)的产品和服务的发展道路，他们比以往更加迫切地需要数据方面的专业人士。这些职位不断发展，先已包括如何将数据整合到AI中，这需要科技方面的专业人士掌握专业技能以丰富其工具包。因此，不仅更加重视数据工程师和科学家，还有机器学习和AI工程师。 机器学习工程师数据科学家 数据工程师 中国目前最热门的数据职位 01 02 03 科技创业公司的崛起 对于想要打入市场的新公司来说，这一趋势尤为明显。这些创业公司往往侧重于向各企业和客户提供AI驱动型产品，因此需要更多的数据相关专业人员、全栈开发工程师和开发运维工程师。在这些公司寻求创新和竞争数字版图的过程中，他们非常依赖技能型专业人士，这些专业人士能制定、部署并维持先进的软件解决方案。 关键难点在于，有才能的求职者在这个被认为不稳定的时期会更加谨慎。专业人士不太可能发生很大的职业变动，尤其是在相对较新的公司。同理，对于想要挑战自己的技能并构建强大的投资组合的创业型求职者来说，创业公司是绝佳的机遇。 通过科技评估工具进行筛选 科技公司熟练使用科技评估工具来评估潜在求职者。这些工具发挥着重要作用，评估求职者与工作相关的技能、知识和解决问题的能力，让招聘经理更好地衡量求职者的能力。前几年，各大公司常会求助专业机构，这些机构用科技测试来评估求职者，虽然这种方法现在因预算限制而不太流行。 难点在于找到合理的评估工具来评估未来的新员工。科技解决方案并不能一刀切，不可能制定适合所有领域的标准化测试。科技筛选平台能提供在线评估工具和挑战，供招聘经理分发给应聘者，但可审查的应聘者人数有限，很难确定成功的基准。 关于这点，招募专业人员提供了价值，他们采用了一种综合的流程方式，将求职者筛选、参与和评估整合到一个大的数据库中。各大公司可以借此访问各种优质求职者库，同时促成一个精简、高效的招聘流程。 InsideStory深读|科技行业白皮书03 平衡 网络安全需求 各公司正在努力解决的问题是需要在企业内部强化网络安全。AI威胁风险可能使传统防御系统不堪重负，这种情况目前日益增长，这就迫切需要强化安全工具和善于有效部署这些工具的技能型人才。 这绝不是小范围内的问题；全球的公司都同样面临着这些问题，我们的《全球网络安全报告》对此进行了进一步探讨。 有��%的专业人士认为经济状况对����年的网络安全开支有很大影响，这个比例远高于全球 ��%的平均水平。����年，这些预算限制依旧存在，相较于��%的全球平均水平，有��%的受访者高度担心对网络安全的投资不足。 经验丰富的网络安全人才非常紧俏 为保护关键行业免受黑客攻击，中国政府正在实施各种计划，在����年年底前提高数据安全。 45,000 各公司采取保护措施 30,000 将要开展数据安全培训课程 5,000 将要培训新的数据安全人才 资料来源：工业和信息化部 各企业需要补贴科技团队的预算，因此，领导者想要探索其他人才解决方案来填补空缺。重新培养具有兼容技能的求职者是一个可行的解决方案，毕业生和现有员工是潜力待开发的主要资源。 InsideStory深读|科技行业白皮书04 FIONALU 科技经理 瀚纳仕上海科技领域经理 建议 长期计划 疫情过后人员过剩的问题丞待解决，尤其是在经济放缓之后，但影响劳动力的决策还是需要高瞻远瞩。有必要为当前和未来的业务要求制定基准。在接下来的三到五年，你的公司需要做什么？你所在的企业需要具备哪些技能才能准备好应对变革？ 重新调整职位 目前，由于各团队希望精简运营并提高效率，科技领域的很多现有职位都在合并。这种做法一举两得，既节约成本，又让能够提供端到端解决方案的专业人员掌控各种功能。重新检验你所在企业的核心能力能否实现你的目标，确定这些职位并开始计划必要的流程来实施变革。 你可能发现，需要在劳动力中引入专业人员来实现你的新目标。招募专家可以深入挖掘人才库并吸引被动求职者，从而寻找合适的人才，以此提供帮助。考虑聘请专业人员，让其就未来科技团队重组提供意见和指导。 专注于培训 预算紧张不一定会阻碍发展和创新。聘请经验丰富的专业人士可能成本较高，但也有其他途径可以确保你所在企业具备必要的技能，以实现不断变化的目标。促进内部调动、实施培训计划并为合格的求职者提供职业发展资源。 吸引被动型求职者 除了主动求职者，您还需要延揽被动求职者来满足日益扩张的业务需求。如何高效猎取被动型求职者？通过与专业的猎头公司合作，充分利用起广泛的人才网络来吸引被动型求职者，专业的猎头公司还能充当中间人的角色，帮助雇主更好地管理这些潜在人才的预期。 加强雇主品牌建设 小型公司想要吸引合适的人才就要形象稳定，尤其是在经济增长停滞期。招募合伙人可以帮你树立这样的形象，实施招募流程，向潜在求职者推销你的公司文化和福利。 对于企业领导者 对于专业人士 更新工具包 在企业招聘放缓的紧迫市场环境下，有必要采取积极主动的方法来提高技能和促进专业发展。明确先决条件并考虑提高技能和认证，以此填补工具包的任何空缺。走在行业前列将有助于你站稳脚跟、提升自身价值并为日后的任何职业变动提供便利。坚持不懈，继续磨练自己的技能，乐于接受新的可能性。 横向调动是发展机遇 尽管各企业似乎不愿意招聘，但总有一些行业需要新的人才来满足不断变化的需求。寻求稳定职业转换的专业人员可能有机会进行横向职业调动。 虽然变动的想法似乎令人生畏，但你可以运用很多现有技能。与同行和导师交涉，了解行业中的新兴职位和专业领域，并调查正在招聘的公司，了解其是否是稳定的选择。招聘顾问可能对这些职位有更多的见解，可以就如何更好地推进工作提供建议。 InsideStory深读|科技行业白皮书05 ����年科技领域 最紧缺的职位 算法/机器学习开发工程师01 由于市场上缺乏经验丰富的求职者来胜任这一紧缺职位，因此学术背景深厚的新求职者成为了考虑的对象。算法和机器学习开发工程师负责设计、实施和优化算法和机器学习模型，以解决复杂问题和提取数据见解。 资质 ·计算机学、数学、统计学或相关领域的学士或硕士学位 ·机器学习、人工智能或数据科学方面的专业课程或认证 背景 ·熟练掌握Python、R或Java等语言的编程技能 ·熟知各种机器学习框架和库（如TensorFlow、PyTorch、scikit-learn） ·有Pandas和NumPy等数据分析和处理工具的使用经验 硬技能 ·机器学习算法和技巧（如回归、分类、聚类、深度学习） ·数据预处理和特征工程 ·模型评估和性能指标 ·编程语言：Python、R、Java ·机器学习框架:TensorFlow、PyTorch、scikit-learn 软技能 ·分析思维和解决问题的能力 ·协作和团队合作 ·有效沟通 ·想象力和创造力 ·适应能力，愿意学习新技术和技巧 InsideStory深读|科技行业白皮书06 ����年科技领域 最紧缺的职位 数据科学家02 随着各企业希望通过数据驱动的见解引领业务发展，对数据科学家的需求持续激增。这一职位的专业人士负责收集、分析和解释大数据集，提供见解并为企业决策提供信息。 资质 ·计算机学、统计学、数学或相关领域的学士或硕士学位 ·优先考虑数据科学、机器学习或相关学科的高级学位（硕士或博士） 背景 ·强大的数学背景，包括线性代数、微积分和概率论 ·良好的商业敏锐度是加分项 硬技能 ·数据预处理和清理 ·统计分析和假设检验 ·机器学习算法和技巧 ·数据可视化技巧和工具 ·数据库管理和查询 软技能 ·解决问题的能力和批判性思维 ·有效沟通和叙述 ·协作和团队合作 ·适应能力和灵活变通能力 ·注意细节和准确性 InsideStory深读|科技行业白皮书07 ����年科技领域 最紧缺的职位 企业构架师03 企业