2015-2017年机器学习开发者调查：3年来岗位暴涨

来源：StackOverflow

编译：weakish

StackOverflow从2015年开始每年对用户进行调查，我们分析了2015、2016、2017三年的调查报告，整理了机器学习开发者3年来的发展态势。

机器学习岗位暴涨

2017年的调查中，所有职位之中，机器学习占3.8%, 相比2016年调查的0.1%, 增幅高达380%.

同时，机器学习开发者相比其他岗位，打算找工作或换工作的比例最高，其中14.3%机器学习开发者正在积极求职。而2016年机器学习开发者相比其他开发者，打算找工作或换工作的比例非常低，仅次于技术总监、CTO、CIO等高层和设计师。2015年机器学习开发者对当前工作的满意度也非常高，仅次于技术总监、CTO、CIO等高层。

这可能有两个原因：

由于机器学习开发者需求增长强劲，有大量开发者转入这个领域。实际上，2016年的调查显示，有34%的机器学习开发者和32.3%的数据科学家曾学习过网络课程。

由于机器学习开发者紧缺，挖角现象比较频繁。实际上，薪水调查也印证了这一点。就全球范围而言，机器学习开发者以57,000美刀的平均薪水在所有开发者岗位中排名第二。而大公司和初创企业云集的美国，机器学习开发者、具有数学或统计学背景的开发者、数据科学家更分别以108,000美刀、101,000美刀、100,000美刀的薪水分列三甲。

机器学习开发者的平均学历很高

2017年的调查显示，总体上来说，开发经验（年资）和薪水呈正相关。而机器学习开发者是一个显著的例外，薪水很高，开发经验（年资）很低。这主要是因为机器学习开发者相比其他岗位的开发者，接受了更高的教育。2016年的调查显示，在所有岗位的开发者中，机器学习开发者拥有计算机科学领域的硕士或博士学位的比例最高。2015年的调查也显示，机器学习开发者和数据科学家，相比其他职位的开发者，拥有博士学位的机率高达10倍。

由于大量机器学习开发者有较高的学历，具有学术界背景，因此他们挑选工作的时候更看重所做工作的创新程度。2016年的调查显示，挑选工作的时候，和所有岗位的开发者一样，机器学习开发者把薪水放在第一位。但是，和其他岗位的开发者不同，机器学习开发者挑选工作的考量因素中，工作的创新程度位于第二位。

值得注意的是，2015年的调查显示，与其他岗位的开发者相比，机器学习开发者和数据科学家使用Emacs的机率高达3倍。这主要是因为在学术界流行的一些函数式编程语言，比如Haskell、OCaml、Scheme, 以Emacs为主流开发环境。

机器学习开发者使用的技术

2016年的调查显示，具有数学背景的开发者（包括机器学习开发者和数据科学家）中，使用Scala Spark或Hadoop的开发者获得了更多的薪水。使用Python或R的开发者薪水基本相当。掌握Python的具有数学背景的开发者中，有一半使用Python工作。

原始数据

StackOverflow调查的原始数据可在StackOverflow网站下载：https://insights.stackoverflow.com/survey/