该数据集包含 50,000 个招聘信息，涵盖多个行业、地点、经验水平和薪资等级。它提供了有关就业市场趋势、所需技能和薪资分布的结构化见解，可用于 AI 驱动的职位推荐系统、薪资预测模型、招聘趋势分析和技能需求预测。
数据科学家、人力资源专业人士、求职者和研究人员可以利用该数据集来分析招聘模式、预测薪资，并使用机器学习构建个性化的工作匹配系统。
列名称 描述
职称 职位的具体头衔（例如，软件工程师、营销经理）。唯一值：639。
公司 提供该职位的公司名称（例如 Google、Amazon、Microsoft）。唯一值：37,022。
地点 工作所在的城市或地区。唯一值：7。最常见：多伦多 (14%)、伦敦 (14%)。
experience_level 所需资历级别（入门级：34%，中级：33%，高级：33%）。唯一值：3。
薪资范围 薪资范围从 40,000 美元到 150,000 美元。平均值：95.1 万美元，标准差：31.8 万美元。
行业 工作行业（例如软件、制造业）。唯一值：7。最常见：软件 (15%)。
所需技能 工作所需技能列表（例如 Python、SQL、销售和营销）。唯一值：1,559。最常见：Python (1%)。
数据集统计及亮点：
涵盖各个行业和地区的 50,000 个职位空缺。
薪资分析从 4 万美元到 15 万美元，平均为 95.1 万美元。
经验级别细分（入门级、中级、高级）。
需求技能分析（热门技能包括 Python、SQL 和销售）。
跨多个行业和地区分配工作。
潜在用例：
工作推荐系统——根据技能和偏好进行人工智能工作匹配。
薪资预测模型——用于估算薪资的机器学习模型。
招聘趋势分析——确定最需要的行业和技能。
候选人技能差距分析——将职位要求与候选人技能进行比较。
市场研究——了解整个行业的招聘模式。
