米国
–米国の中堅〜シニアの臨床データ職、2024〜25年。
業務量は研究のマイルストーン、データの公開、ケアの優先事項に左右される。
データサイエンスの給与は、テクノロジー業界の上位層にしっかりと位置しているが、その最頂点には及ばない。全国的な労働市場データは、フロンティア研究所の最もシニアなAI研究職に報告される極端な水準にははるかに及ばないものの、堅実な六桁ドルの米国給与を示しており、ほとんどのオフィス職をはるかに上回る。
需要は2010年代と2020年代を通じて二つの異なる物語をたどった。2012年の「セクシーな仕事」という位置づけに続く10年間の採用ブームの後、2022〜2023年のテクノロジー業界のレイオフを受けてジュニア層の採用が本格的に冷え込んだ。一方で、シニアで判断力を要する臨床データサイエンスと機械学習の職務への需要は強いままだ。
米国のテクノロジー・金融企業でジュニアの臨床データサイエンスやアナリティクス職に就く新卒者の典型的な初任基本給帯、2024〜25年推定。
米国労働統計局による臨床データサイエンティスト職(SOC 15-2051)の年収中央値、2023年5月時点。執筆時点で最新の公表値。
米国のテクノロジー・金融企業で経験を積んだ個人貢献者としての臨床データサイエンティストについて、2024〜25年の業界報酬調査で報告された典型的な基本給帯。
米国の大手テクノロジー企業のシニア臨床データサイエンス職について一般的に報告される総報酬(基本給、ボーナス、株式)、2024〜25年。
大手テクノロジー企業で最もシニアな個人貢献者、または管理職の初期段階における株式を含む総報酬、2024〜25年の業界報告。
中堅〜シニアの典型レンジ・労働時間・休暇。初任給ではありません。注記に年と市場を示します。
米国の中堅〜シニアの臨床データ職、2024〜25年。
業務量は研究のマイルストーン、データの公開、ケアの優先事項に左右される。
韓国の中堅〜シニアの臨床データ職、2024〜25年。
業務量は研究のマイルストーン、データの公開、ケアの優先事項に左右される。
日本の中堅〜シニアの臨床データ職、2024〜25年。
業務量は研究のマイルストーン、データの公開、ケアの優先事項に左右される。
ドイツの中堅〜シニアの臨床データ職、2024〜25年。
業務量は研究のマイルストーン、データの公開、ケアの優先事項に左右される。
英国の中堅〜シニアの臨床データ職、2024〜25年。
業務量は研究のマイルストーン、データの公開、ケアの優先事項に左右される。
シンガポールの中堅〜シニアの臨床データ職、2024〜25年。
業務量は研究のマイルストーン、データの公開、ケアの優先事項に左右される。
米国労働統計局による臨床データサイエンティスト職の年収中央値、2023年5月。大手テクノロジー企業のシニア職では総報酬がこれの数倍に達する。
英国の金融、テクノロジー、コンサルティングの雇用主全体における典型的なデータサイエンティストの給与帯、2024〜25年推定。
ドイツのテクノロジー、自動車、産業分野の雇用主における典型的な給与帯、2024〜25年推定。
シンガポール拠点の銀行・テクノロジー企業における典型的な給与帯、2024〜25年推定。同国は東南アジアの地域的なデータサイエンス採用の拠点だ。
インドのテクノロジー企業やグローバル企業のインド拠点のデータチームにおけるデータサイエンス職の典型的な給与帯、2024〜25年の業界給与調査。
ブラジルのテクノロジー・金融サービス業の雇用主における典型的な給与帯、2024〜25年推定。ブラジルはラテンアメリカ最大のデータサイエンス雇用市場だ。
2008年頃、DJ・パティルのデータチームが「臨床データサイエンティスト」という職名に落ち着いた場所で、以来この分野全体にとって中核的な採用・雇用のシグナルとなっている。
レコメンドアルゴリズムを改善するための100万ドルの公開コンペ、2006〜2009年のNetflix Prizeを実施した。これはクラウドソース型臨床データサイエンスの初期の画期的な出来事であり、Kaggle形式のコンペの先駆けとなった。
検索、広告、クラウド製品にまたがる大規模な臨床データサイエンス・アナリティクスチームを抱え、TensorFlowやBigQueryを含む広く使われるオープンソースのデータツールを公開している。
このコンサルティング会社のAI・アナリティクス部門であるQuantumBlackは、業界や国をまたぐ大企業のクライアント向けに臨床データサイエンスの実践を構築している。
信用判断のための大規模なデータ分析を中心にビジネスモデルを構築した米国の先駆的な銀行で、1990年代から大規模な社内臨床データサイエンスチームを抱えている。
中国のeコマース大手はアジア最大級の臨床データサイエンス・機械学習組織を運営しており、大規模なレコメンド、物流、不正検知のシステムを支えている。
臨床データサイエンス職の採用は2010年代半ばから2021年までほぼ一貫して増加したが、2022〜2023年に大手テクノロジー企業が広範な人員削減を行ったことで急激に冷え込んだ。この調整は、専門化した機械学習・アナリティクスエンジニアリングの職務よりも、総称的でジュニアなデータサイエンティストの求人により大きな打撃を与えた。
米国労働統計局は2030年代初頭まで、この職業について平均をはるかに上回る成長を予測し続けており、米国外――特に西欧、インド、東南アジアの銀行・テクノロジー業界――での需要は、より多くの企業が一握りの拠点に頼るのではなく自前のデータ基盤を構築するにつれて増加している。
分野だけでなく、6つのスコアが近い職業です。
デジタル攻撃を発見、防止し、対応することで、システム、データ、人々を保護します。
AI耐性 63 🌬️再生可能な資源を信頼できる電力に変える、風力、太陽光、蓄電、送電網のシステムを設計・構築・改善する。
AI耐性 72 🦾感知し、判断し、物理世界で行動する機械を設計する仕事。真の難問は知能ではなく、世界そのものだった。
AI耐性 65 🌿組織が事業上の義務を果たしながら環境・社会への害を減らせるよう、戦略、測定、報告を主導する。
AI耐性 66 🔌自動車のブレーキから核ミサイルの誘導システムまで、あらゆるコンピュータや携帯電話の中にあるトランジスタを設計・製造する。地球上でごく一部の工場しか動かせないほど精密な機械を使う仕事だ。
AI耐性 60 📦本番環境で機械学習モデルを訓練・配備・監視・ガバナンスするためのシステムを構築する仕事。
AI耐性 54黒板一枚から3000人の共著者を抱える加速器論文まで、物質・エネルギー・空間・時間を支配する数学的法則を導き検証する仕事。
AI耐性 65 🧬生命そのものを研究する科学者。リンネが種を手作業で命名した時代から、CRISPRでゲノムを編集する今日まで、あらゆる着想を生きた生物で検証し続けてきた。
AI耐性 64 🧪物質そのものを作り、測る科学者——バビロニアのタプティの蒸留器から今日のロボット実験室まで、スペクトルの意味を決めるのは常にこの人だ。
AI耐性 70 📊データからパターンを見つけ予測モデルを構築する職業――2008年生まれの肩書きだが、その土台には数値を数え、検証し、可視化してきた3世紀分の営みがある。
AI耐性 38 🔭バビロニアの粘土板から宇宙望遠鏡まで、宇宙を測り続ける科学者。今もデータの中のどの揺らぎが発見なのかを見極めている。
AI耐性 70 🧮バビロニアの書記からフィールズ賞受賞者、AI支援証明まで――困難な問いを恒久的な確実性へと変え続けてきた職業、一つの定理ごとに。
AI耐性 70 🧿コンピューティング、センシング、通信、材料研究のために量子状態を利用する装置を構築し、測定し、制御する。
AI耐性 78