Inżynier uczenia maszynowego — co pokazują rzeczywiste Wagecard
Przekrojowa analiza według lokalizacji × doświadczenia. Każda komórka pokazuje średnią z rzeczywistych kart Wagecard policzonych dla roli Inżynier uczenia maszynowego. Komórki, które nie osiągnęły jeszcze progu jakości danych, oznaczamy jako „za mało danych” — nie zmyślamy ich. Część komórek ukrywamy ze względu na prywatność.
Dla tej roli nie ma jeszcze kwalifikujących się kart Wagecard. Gdy tylko pojawią się pierwsze, komórki poniżej zaczną się wypełniać — każda liczba jest na tej stronie w pełni przejrzysta.
Każda komórka wraz z liczbą obserwacji.
Każda komórka jest opublikowana, wciąż zbierana lub ukryta ze względu na prywatność. Opublikowane komórki pokazują rzeczywiste średnie wraz z N; komórki poniżej progu jakości danych wyświetlają „za mało danych” zamiast zmyślonej liczby.
| Lokalizacja | Junior | Średni | Senior | Staff / Principal |
|---|---|---|---|---|
| Poziom 1 (NYC / SF / LA / Boston / DC / Seattle) | Brak danych | Brak danych | Brak danych | Brak danych |
| Poziom 2 (metropolie o średnich kosztach) | Brak danych | Brak danych | Brak danych | Brak danych |
| Poziom 3 (pozostałe USA) | Brak danych | Brak danych |
Jeszcze nie chcesz się logować? Zapisz się na listę.
Jeden krótki e-mail, gdy ruszy publiczny kreator Wagecard. Bez spamu, bez dosprzedaży, bez automatyzacji marketingowej — sama informacja o starcie.