核心观点 - Motion Recruitment发布的《2026年科技薪资指南》显示，尽管美国科技行业平均薪资增长平缓，但市场呈现高度分化，对具备应用专业知识和AI技能的高级人才需求旺盛且薪资增长显著，而入门级和通用型岗位的招聘则因AI普及和经济不确定性而放缓 [1][3][5] 行业薪资趋势 - 美国科技行业平均薪资同比仅微增0.8%，但不同专业岗位差异巨大 [3] - 大型语言模型开发者的平均基本薪酬达到20.9万美元，高级数据工作者的平均薪资为17.8万美元 [4] - 中级AI工程师薪资同比涨幅最高，达9.2% [7][8] - 高级平台工程师薪资增长8.9%，中级Salesforce开发者基本工资增长8.5%，机器学习工程师薪资增长7%，高级数据仓库开发人员薪酬增长5.8% [8] - 高级软件开发人员和中级SQL开发人员的基本薪酬同比降幅最大，分别为10%和7% [4][7] 岗位需求变化 - AI采用放缓了入门级和通用型IT岗位的招聘需求 [1][5][7] - AI专业化相关岗位需求激增49% [9] - 数据安全岗位需求增长30%，平台工程岗位需求增长29%，数据仓库岗位需求增长10% [9] - 最紧缺的技能组合包括数据工程、网络安全、基础设施和应用人工智能 [5] 人才市场动态 - 求职者与雇主在灵活工作安排上存在分歧 [6][10] - 远程科技工作者薪资涨幅为2.8%，高于全国平均水平，但要求员工返回办公室的城市薪资增长更高 [11] - 纽约市科技薪资同比涨幅达10%，华盛顿特区和亚特兰大均为6% [11] - 不同城市间的科技薪资差异可超过24% [11] - 科技职位申请数量及相关的欺诈风险呈指数级增长，公司越来越依赖推荐渠道和返聘员工来确保质量并降低风险 [12] 成功要素与招聘策略 - 应用专业知识和AI熟练度是职业和招聘成功的关键因素 [2][5] - 科技市场日益专业化，创新速度正在拉大技能差距 [5] - 科技专业人士必须展示实际实施能力，而非仅仅熟悉概念，拥有AI、数据和云基础设施实际项目经验的简历更受青睐 [5] - 雇主优先考虑适应性和持续成长，青睐通过行业认可课程积极提升技能并保持参与相关网络的候选人 [5] - 经过验证的人际网络比以往任何时候都更重要，公司招聘策略需更具目的性且以关系驱动 [12][13]