2022年，FAANG公司数据岗位薪资一览
对很多人来说，薪资是一个敏感的话题。但薪资应该透明的理由也有很多。它可以让应聘者不要把时间浪费在那些薪资低于他们期望的机会上，它也可以展示不同性别和不同群体之间的薪资差距，它还能帮助员工了解他们目前的工作是否和市场吻合。
薪资透明度是一个实时的话题。最近，英国政府启动了一项试点计划来解决薪资讨论的问题，“参与的雇主将开展试点，通过在所有招聘广告上公布工资来缩小工资差距”。
但其实，我们并不需要通过政府来实现这一点。员工可以在自己的企业内部评估薪酬的一些举措已经开始出现。最近，HelloFresh员工开展了“开放薪酬倡议2022”活动，员工可以匿名提交自己的薪酬，然后和同事进行比较。
而我想尝试使用数据进行薪资的分析。我之前在谷歌工作过，认识很多FAANG公司的人(Facebook, Apple, Amazon, Netflix，Google)。我将这些公司作为我项目的起点，查看了来自levels.fyi 和otta.com 等来源的4000多个数据点。
那我们开始分析吧。如果你想了解更多数据岗位相关内容，可以阅读以下这些文章：
新兴数据岗位：Analytics Engineer分析工程师是什么？
数据岗位大合集｜DS、DA、BA和DE的区别及求职面试重点
E-Commerce 数据岗位求职必知KPI清单
3年SQL经验，我总结了十条技巧
美国2022年的总薪酬的中值为18.7万美元。而具体的薪酬在不同的公司和级别上有很大的不同。例如，Netflix的数据岗位薪酬中值就高达450,000美元。
美国NetFlix
总部位于美国的数据工作薪资都很不错，尤其如果你是Netflix 的440名数据工作者之一。如果你读过Reid Hastings的 《No Rules Rule》，你就会知道这个薪资不是偶然的。Netflix有一项政策，他们鼓励员工去不同的地方面试，然后报告给公司他们拿到的offer。如果Netflix发现别人的出价更高，就会给员工加薪，并为公司里所有类似职位的人都加薪。
“损失员工和招募替补员工的成本，要比一开始就多花一点钱要高得多”。
——Reid Hastings，《No Rules Rule》
在其他顶级科技公司中，也有许多从事数据工作的人每年的总薪酬超过45万美元，但没有Netflix那么稳定。
美国、欧洲和其他地方的数据岗位薪资
美国科技和数据行业的高薪并不令人意外。但和欧洲以及世界其他地方相比呢？
我研究的企业中，美国的薪资中值为18.7万美元，欧洲为10.8万美元，世界其他地区为8.7万美元，差距还是比较大的。
虽然我无法收集到太多除美国外的薪资数据，但很明显，美国的工资要高得多。话虽如此，但是快速浏览一下otta.com上的就业数据就会发现，英国也有很多工作的薪酬高于中位数。
按资历计算工资
大型科技公司会用不同的级别(L)系统来表示资历。大多数员工会落在L2-3级(初级或中级)到L6级(专家或经理)。在谷歌，这个级别最高到L10级，但这些少数的幸运儿不太可能分享他们的薪水情况。（据说L8的薪水已经超过100万美元，所以你可以想象L10的薪水到底有多高)。
数据具有方向性，不同公司之间的水平不完全可比。
如果从L3升职到L6，你的工资会翻倍。一些顶级数据工作者的收入会超过70万美元（还可能更高）。
你现在会想，每年40万美元以上听起来很不错，但你要选择去哪家公司呢？
你可以以高级数据工程师的身份加入Netflix，开发实验工具。你需要一些实验技术和统计学方面的知识，并且擅长在跨职能团队中工作：
https://jobs.netflix.com/jobs/122379620
或者，你也可以加入谷歌，成为数据科学家技术主管，处理大型数据集，解决困难的分析问题，并应用高级分析方法：
如果你只有几年经验，你可以去谷歌担任广告和营销领域的业务数据科学家（https://careers.google.com/jobs/results/138580637037535942-business-data-scientist-ads-marketing-analytics/?distance=50&hl=en_US&jlo=en_US&location=Mountain%20View,%20CA,%20USA&q=staff%20data%20scientist），然后逐步提升(根据我之前在Google的经验，你应该可以每两年进行一次较低级别的晋升，但越往上会越难，因为你的级别越来越高了)。
以上就是我整理的FAANG公司的数据岗位薪资。你觉得哪家公司更吸引你加入数据类工作？欢迎在文章下方留言！你还可以订阅我们的YouTube频道，观看大量数据科学相关公开课：https://www.youtube.com/channel/UCa8NLpvi70mHVsW4J_x9OeQ；在LinkedIn上关注我们，扩展你的人际网络！https://www.linkedin.com/company/dataapplab/
原文作者：Mikkel Dengsøe
翻译作者：过儿
美工编辑：过儿
校对审稿：Jiawei Tong
原文链接：https://medium.com/@mikldd/data-salaries-at-faang-companies-in-2022-29d5b56b2428
