Data Engineer 2026 真实市场数据：薪资、技能、雇主，全拉出来了

Data Engineer。周末有空跑了一遍。

  先说结论：DE 市场比 SE 小一个数量级，但结构完全不一样。

  美国 DE 岗位 4,257 个，1,348 家公司

  对比 SE 的 39,230 个——DE 确实是小赛道1,348 家公司分摊 4,257 个岗位，

  薪资分层和 SE 很不一样

  Junior $80K（49 个岗位。）
  Mid $102K（70 个）
  Senior $139K（209 个）
  Lead $150K（68 个）
  Staff $169K（41 个）

  Junior 比 SE 还惨。49 个岗位在全美分的，基本可以理解为"不存在"(很多职位描述中没有明确写明要求，所以这里提炼的样本可能不够，但有明确要求的数量比例大致是这样了)。
  但 Lead DE 比 Lead SE 拿得多（$150K vs $121K），Staff $169K，这个数字挺高了。
  说明 DE 不是给新人准备的赛道——进去就要有 leverage。

  SQL 和 Python 几乎持平

  Python 69%、SQL 66%。这是我见过这两个数字最接近的一个 role。

  其他 skill：
  Data Pipeline 52% ← 这词很抽象但几乎一半 JD 都写
  AWS 50%
  AI/LLM 43% ← 比 SE 的 50% 低，但已经开始渗透了
  Spark 39%
  Airflow 27%
  Databricks 25%

  没出现在前 10 的：dbt、Snowflake、Kafka。不是说不要学，是雇主在 JD 里写的没有想象中多。Spark + Airflow
  还是最基本的组合。

  学历要求很有意思

  Associate Degree 54%、Master's 18%、Bachelor's 11%
  DE 是少数 Associate Degree 占比最高的 tech 岗位。
  换句话说 DE 比 SE 对学历更宽容——能不能干活比什么学校毕业重要。

  Top 雇主

  Amazon 65、PwC 80、Amgen 65、Barclays 48、Capital One 46
  大厂在招但量不大。PwC 排第一有点意外，金融/咨询行业对 DE 的需求比我预期大。

  几个反常识的点

  1. DE 不是 SE 的平替。赛道小很多
  2. SQL 和 Python 五五开。只会 Python 不会 SQL 在 DE 这行是残废。
  3. Lead DE（$150K）比 Lead SE（$121K）值钱。不是因为 Lead 厉害，是因为能活到 Lead 的 DE 太少了。
  4. AI/LLM 已经渗透到 43% 的 DE JD 里了，不是让你搞 AI，是让你懂怎么给 AI 搭数据管道。
  5. 学历不是门槛。Associate Degree 占比最高，DE 是 tech 里最看实际能力的方向之一。

可否看一下DS 看看是不是地狱模式

不好意思歪个楼。看你标题“薪资、技能、雇主，全拉出来了”给我逗笑了。确实在AI泛滥的时代，薪资、技能、雇主都像是翔。

其实data engineer挺好的，未来的趋势就是管理大数据，流数据，有了数据就有了AI学习的材料，数据是王道。

不知道大家还关心哪部分，或者什么职位，欢迎大家留言，我继续改进

楼主可以爬一下MLE吗？

凤眼流盼的草稿本 发表于 2026-05-31 04:04:09
不知道大家还关心哪部分，或者什么职位，欢迎大家留言，我继续改进

楼主这一次爬数据水平明显提高了。谢谢楼主！Product manager, tpm等等都可以玩。

👍👍 清晰有条理，已加米🌾。 楼主能解释一下数据源吗？ 这里DE 不包括Data Scientists ? 还想知道 SE vs Ai Engineer ML E 的比对。

楼主咋爬的数据？想学。爬的哪里的source？

凤眼流盼的草稿本 发表于 2026-05-31 04:04:09
不知道大家还关心哪部分，或者什么职位，欢迎大家留言，我继续改进

仅限于cs相关的岗位么？想看看 healthcare information technology的相关统计数据！谢谢楼主

岗位只有这么一点吗？ 根本抢不过来啊
不过有的职位虽然看是一个，但是可能招多个人的

体感市面上8成的DE不是Meta的就是Meta出来的