大数据技术驱动下的工程师岗位供需关系分析

摘要

针对工程师岗位供需信息不对称、人才配置效率偏低等问题，本文提出了一种基于大数据技术的工程师岗位供需关系分析方法。该方法通过构建多源异构数据融合框架，采用Python爬虫技术获取智联招聘等主流平台的招聘数据，运用K均值(Kmeans)聚类算法进行岗位分类，采用ARIMA模型预测需求趋势，构建余弦相似度算法实现供需精准匹配。以2024年三季度38个核心城市招聘数据为样本，结合940万软件开发者等工程师群体信息开展验证分析。结果表明，人工智能工程师平均月薪达21 930元位列榜首，人工智能工程师薪资预测准确率达96.8%，企业招聘效率提升18%。该方法能够有效识别岗位供需缺口，为企业人才决策和高校工程教育培养提供科学支撑。

关键词

大数据技术 / 工程师岗位 / 供需关系 / 智能匹配