天水Electrical Engineer

平均月薪

¥8100

来自全网7份数据

最低¥6200
¥8100
最高¥10100
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薪资福利

天水Electrical Engineer收入怎么样?

平均月薪

¥8100

排名第1

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天水Electrical Engineer一个月多少钱?平均工资为¥8100,其中收入在0k至8k的人群占比最多,达57.1%; 收入在15k至30k的人群占比小部分,达14.2%。本数据统计依赖于各大平台发布的公开薪酬,仅供参考。

月薪分布

天水不同年限的Electrical Engineer收入相差多少?

工作年限对应的薪资区间

工作年限对于天水Electrical Engineer岗位的收入有多大影响?没有经验的应届生薪资区间为5000元至6000元,有1到3年工作经验的人群薪资区间为0元至6000元,有3到5年工作经验的人群薪资区间为8000元至13000元,有5到10年工作经验的人群薪资区间为8000元至10000元。数据依赖于各平台的公开数据,有所波动,仅供参考。

应届
1-3年
3-5年
5-10年

天水不同学历的Electrical Engineer收入相差多少?

学历对应的薪资区间

学历对于天水Electrical Engineer的收入有多大的影响?专科学历的薪资区间为8000元至10000元,本科学历的薪资区间为6000元至10000元。本统计数据依据于各平台公开薪酬数据所得,时间不同可能会产生波动,仅供参考。

专科
本科
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就业前景

天水Electrical Engineer就业前景怎么样?

05月新增职位

1

排名第1
预计该职位在未来将处于强需求状态

天水Electrical Engineer岗位的就业前景怎么样?2023年5月天水Electrical Engineer新增1个岗位,在全网公开岗位中新增岗位数排名第1名,天水Electrical Engineer这一岗位未来的市场需求仍较大。数据由各大平台公开数据统计分析而来,请客观对待,仅供参考。

职位增长比率

天水Electrical Engineer每月新增多少职位?

新增职位数

天水Electrical Engineer近六个月中每个月新增开放多少职位数?2022年10月新增1个职位,12月新增4个职位,2023年1月新增2个职位,3月新增2个职位,4月新增2个职位,5月新增1个职位。数据更新时间截止2023年05月,曲线越向上代表市场需求量越大,就业情况相对较好。数据依赖于各平台公开薪酬数据,时间不同可能会产生波动,仅供参考。

天水不同工作年限的Electrical Engineer的最新薪资是多少?

最新薪资

工作年限对于天水Electrical Engineer岗位的收入有多大影响?天水Electrical Engineer的年平均涨薪幅度为72%,应届生薪资为¥5300/月,工作年限1到3年的人群薪资为¥2800/月,工作年限3到5年的人群薪资为¥10500/月,工作年限5到10年的人群薪资为¥8800/月。曲线越向上代表薪资越高,数据来源依据于各平台公开薪酬数据,时间不同可能会产生波动,仅供参考。

天水不同工作年限的Electrical Engineer工作机会占比

工作年限不同,天水Electrical Engineer的工作机会是否相同呢?面向工作年限3到5年的人群职位开放数为2个,占比为67%;面向工作年限5到10年的人群职位开放数为1个,占比为33%。数据截止于2023年04月,数据来源依据于各平台公开薪酬数据,仅供参考。

工作年限月度新增职位数职位占比数
3-5年2
67%
5-10年1
33%
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城市对比

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Electrical Engineer工作城市排名

Electrical Engineer在全国哪个城市的需求量最高?去无锡市工作好还是去上海市工作好?Electrical Engineer在上海市的需求量最高,无锡市其次,但无锡市平均房价低于上海市,平均月薪低于上海市,整体的竞争力指数无锡市更高。本数据统计来源于各大平台发布的公开数据,竞争力指数为平台自行分析得出,仅供参考。

城市职位数平均月薪城市平均房价谈职薪资竞争力指数
7¥8100¥7400
616¥15600¥16300
1136¥16200¥66500
559¥15400¥72700
330¥14500¥23600
865¥14600¥25700
271¥15200¥37900
283¥12800¥14800
168¥12900¥11000
78¥15600¥10300
381¥12700¥12700

房价数据来源:城市房网

谈职薪资竞争力指数:
指用本职位的薪资在此城市生活的舒适度,指数越高代表该职位在此城市的竞争力越高

我们的计算方式:
0.3*MinMax(平均薪资)+0.6*MinMax(职位开放数增长率)+0.1*MinMax(生活成本)

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