以下是根据BOSS直聘发布的数据进行分析。针对互联网人才的现状情况和大家探讨一番；
核心发现：
1、2017年春季，互联网行业整体薪酬预算处于调整期，技术岗位薪酬上扬明显，市场销售类有所回调；
2、风口继续变化，O2O、智能硬件等领域降温；教育培训、企业服务等领域新增企业多；
3、大数据和人工智能相关岗位出现全行业渗透，但人才供给严重不足，人才质量参差不齐，招聘难度大；
4、技术类人才跳槽频率降低，市场类人才流动性持续增强；
5、品牌和运营类高级管理岗位招聘难度超过技术岗位，互联网下半场进入多维竞争；
6、杭州在互联网人才吸引力方面超过广州；
PART 1 互联网行业人才趋势整体观察
2017年春季，技术类岗位薪资继续走高，上扬幅度比去年同期超过7%。
销售类岗位由于流动性和可替代性相对较强，在经济调整期和企业人力成本整体上升时，更容易成为薪资调整的对象。
新增企业的赛道选择变化
相比2016年同期，2017年春季，创投领域的赛道选择发生了一些变化。在知识付费风口的催化之下，大量新企业进入教育培训领域，然而该赛道内部分层极其复杂，公司平均生命周期不长，人才流动频繁。企业服务和健康医疗领域稳步发展。受到巨头围剿、政策监管、技术水平限制等原因，O2O、互联网金融和智能硬件领域继续降温。
PART 2 互联网行业热门职位分析
不同阶段公司热门岗位分析
进入2017年，数据类岗位热度进一步提升，已成为所有阶段公司的标配。C、D轮之后的公司的人才争夺战正式进入了算法和人工智能技术层面。
薪酬水平变化最大的职位
2017年春季薪资涨幅最高（相比2016年同期）的前十个职位全部为技术类。人工智能和数据类职位占据半壁江山，掌握高并发和分布式开发语言的工程师由于较为稀缺，市场价也水涨船高。
招聘需求最稳定的职位
由于近半年以来，不断有互联网公司涉足AI领域，图像识别、机器学习等人工智能相关岗位的招聘稳定程度最高，各月招聘需求居高不下，但高质量人才供给始终不足，这种供求失衡状态还将长期持续。
数据类职位趋势观察：三年经验是一个坎
相同工作年资要求下，数据类人才的招聘薪资在整个互联网行业普遍处于80-95分位。接近六成的数据类岗位要求三年以上工作经验，相应的人才池却很小。
数据类职位趋势观察：新鲜血液供给不足
数据类人才的流失率并不高，但几乎全部来自于学界、业界或其他技术岗位转岗，新鲜血液供给严重不足。
人才供应大幅增加，但包含水分
随着人工智能概念的持续火爆以及薪资高涨，2017年春季，大批求职者主动向人工智能相关岗位靠近，人才供应量较前一年大幅增加，不少职位供需指数明显走高。然而在一片繁荣中，相关人才质量参差不齐，人才鉴别成为重中之重。
高级人才存量小，寻猎难度大
尽管期望踩上风口从事人工智能相关岗位的求职者众多，然而数据显示，目前市场上接近一半的AI相关求职者工作经验在3年以下。部分求职者虽然拥有5年以上工作经验，但仅有7.2%此前拥有人工智能岗位相关经验。高级人才多为被动求职者且大量存在于学界和巨头公司，招聘难度很大。
人才培养渠道有限
PART 3互联网行业人才流动形势
岗位流动性分析
由于技术职位薪资整体上扬，更多公司向技术驱动方向调整，过去一年技术类人才平均在职天数有所延长，不少职位平均在职时间较去年均值增长10%以上。销售及市场人才则加速流动，跳槽频率增加。
互联网人才的城市间流动
2017年春季互联网迁移人才的目标城市
从互联网求职者的工作城市选择来看，一线城市依然是互联网人才的首选，有35.7%的求职者在离开原工作城市后，选择去北上广深工作，然而这一数字较2016年降低了3.9个百分点。随着二线城市互联网行业发展加快，对IT人才的吸引力也稳步增加，杭州超越广州成为互联网人才吸引力最强城市榜第四名。
PART 4 2017下半年互联网行业人才趋势预测
通过对历史数据进行时间序列分析以及供需关系研究，BOSS直聘对下半年互联网行业薪资进行预测。结果显示，下半年互联网行业整体薪资将与上半年基本持平，技术、产品类岗位薪资将继续保持增长，但幅度有所放缓。销售、市场等岗位由于求职者供应较多，加上不少企业向数据驱动型公司转型，薪资进一步回调的可能性较大。
注：时间序列法是一种动态数据处理方法。该方法基于随机过程理论和数理统计学方法，通过时间序列所反映出来的发展方向，进行类推或延伸，用来进行趋势预测
互联网行业人才趋势预测
通过对春季各类职位的供需关系分析及对人才库的跟踪，我们对下半年可能最为紧缺的职位进行预测。各种指标表明，下半年，高级算法类职位依然难以摆脱有钱难招人的困境。
互联网行业人才趋势预测
互联网行业薪资情况
总结：在互联网行业，大数据等职位的需求正在上升，且需要更多专业的人员，薪资待遇方面，数据类的职位远远高于同行其他岗位；