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    [OC] Ich habe über 90 Tage 12K+ Google- und Meta -Stellenausschreibungen analysiert. Google stellte 7x mehr als Meta ein, wobei sich 62% auf Cloud+AI konzentrierten. Meta ging in Reality-Labors VR/AR (52% der Einstellung) All-In in Reality-Labors. Die maximale Einstellung war der 30. Juni mit 1.347 Arbeitsplätzen.
    Daten

    [OC] Ich habe über 90 Tage 12K+ Google- und Meta -Stellenausschreibungen analysiert. Google stellte 7x mehr als Meta ein, wobei sich 62% auf Cloud+AI konzentrierten. Meta ging in Reality-Labors VR/AR (52% der Einstellung) All-In in Reality-Labors. Die maximale Einstellung war der 30. Juni mit 1.347 Arbeitsplätzen.


    Datenquelle:

    US- und internationale Stellenangebote von Google und Meta (Juni-August 2025), extrahiert von LinkedIn über BigQuery. Der Datensatz enthält 12.083 einzigartige Postings nach der Deduplizierung, wobei 99,8% Gehaltsabdeckung 47.000 USD bis 550.000 USD beträgt.

    Verwendete Werkzeuge:

    • D3.Js für interaktive Streamgraph, horizontale Balkendiagramme, Trens und visuelle Kreisverpackungsvisualisierungen
    • BigQuery für Datenextraktion, Reinigung und Aggregation über mehrere datierte Quelltabellen hinweg
    • NY Times Farbpalette mit Materialdesignelementen für die professionelle Präsentation
    • Benutzerdefinierte Skalierungsalgorithmen für die proportionale Streamgraph -Darstellung
    • HTML5/CSS3 mit Responsive Grid Layout für die Kompatibilität mit mehreren Geräten

    Methodik:

    • Scraped LinkedIn im Laufe der Zeit, um einen Datensatz zu entwickeln. Angereichert mit Openai für die Metadatengeneration
    • Filterte bei Google und Meta mit niedrigerem (data_company) in (‚Google‘, ‚meta‘)
    • Duplicate URLs mit row_number () over (Partition nach URL -Reihenfolge nach Data_Posted Desc) = 1 entfernt
    • Ausgeschlossene Arbeitsplätze ohne Gehaltsdaten und internationale Rollen für die US-amerikanische Analyse
    • Produktbereichklassifizierung unter Verwendung von Regex -Muster -Anpassungen für Jobtitel und Beschreibungen
    • Geografische Kategorisierung unter Verwendung von Standortflaggen und staatlichen/städtischen Daten
    • Wöchentliche Aggregation mit DATE_TRUNC (Datum (Data_Posted), Woche (Montag))

    Schlüsselerkenntnisse:

    • Google dominiert mit 8.258 US -amerikanischen Jobs (88%) gegenüber 1.178 Jobs von Meta (12%) – 7: 1 Ratio
    • Peak Hiring Week: 30. Juni 2025 (1.347 Gesamtjobs: Google 1.263, Meta 84)
    • Google-Strategie: 62% Einstellung in Cloud (3.084 Jobs) + AI/ml (2.100 Jobs) = 5.184 zukünftige Fokussierungen
    • Meta -Strategie: 52% Reality -Labors (608 Arbeitsplätze), 48% betriebliche Unterstützung in 7 anderen Bereichen
    • Gehaltskonzentration: 4.150 Arbeitsplätze (44%) zahlen 200.000 USD-249.000 USD, nur 6% unter 150.000 USD
    • Geografisches Clustering: 53% der Arbeitsplätze in der Bay Area, mit Mountain View und Sunnyvale, jeweils 22%

    Technische Anmerkungen:

    • StreamGraph verwendet das Spiegellayout mit Google über der Mittellinie, Meta unten mit ausgewogener Skalierung
    • Zu den horizontalen Balkendiagrammen gehören die Arbeitszahlen und Prozentsätze für den sofortigen Kontext
    • Rundschulische Packung, die nach dem tatsächlichen Auftragsvolumen mit lesbaren Arial -Schriftarten und starken Schatten geeignet sind

    Vollständige interaktive Analyse: https://storage.googleapis.com/tech-jobs-report-20250831-020119/index.html

    Von aaghashm

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    4 Kommentare

    1. aaghashm on

      **Data Source:**

      US and international job postings from Google and Meta (June-August 2025), extracted from LinkedIn via BigQuery. Dataset includes 12,083 unique postings after deduplication, with 99.8% salary coverage ranging $47K-$550K.

      **Tools Used:**

      * D3.js for interactive streamgraph, horizontal bar charts, treemaps, and circular packing visualizations
      * BigQuery for data extraction, cleaning, and aggregation across multiple dated source tables
      * NY Times color palette with Material Design elements for professional presentation

      **Methodology:**

      * Scraped linkedin over time to develop a dataset. Enriched with openAI for metadata generation
      * Filtered to Google and Meta using LOWER(data_company) IN (‚google‘,’meta‘)
      * Removed duplicate URLs using ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY url ORDER BY data_posted DESC) = 1

      **Key Insights:**

      * Google dominates with 8,258 US jobs (88%) vs Meta’s 1,178 jobs (12%) – 7:1 ratio
      * Peak hiring week: June 30, 2025 (1,347 total jobs: Google 1,263, Meta 84)
      * Google strategy: 62% hiring in Cloud (3,084 jobs) + AI/ML (2,100 jobs) = 5,184 future-focused roles
      * Meta strategy: 52% Reality Labs (608 jobs), 48% operational support across 7 other areas
      * Salary concentration: 4,150 jobs (44%) pay $200K-$249K, only 6% under $150K
      * Geographic clustering: 53% of jobs in Bay Area, with Mountain View and Sunnyvale tied at 22% each

      Technical Notes:

      * Streamgraph uses mirror layout with Google above centerline, Meta below with balanced scaling
      * Horizontal bar charts include job counts and percentages for immediate context
      * Circular packing sized by actual job volume with readable Arial fonts and strong shadows

      Full interactive analysis: [https://storage.googleapis.com/tech-jobs-report-20250831-020119/index.html](https://storage.googleapis.com/tech-jobs-report-20250831-020119/index.html)

    2. scraperbase on

      I wonder if those super expensive AI hirings will pay off. That feels like a panic move by Meta. I do not think that any AI specialist has a knowledge that is worth $100,000,000 or more. They probably published most of their findings in papers that are free for everybody to read.

    3. lucassou on

      So Meta is still all-in on VR/AR ? I kind of expected them to give up considering the complete lack of interest into their metaverse. Even when accounting that they own oculus I kind of expected it would still represent only small fraction of hiring

    4. yttropolis on

      Google and Meta posts/hires differently.

      Google tends to have one posting for one or several openings in an org/department. Meta uses general pipeline hiring, followed by a team match phase. While Google may also have a team match phase, the postings are more specific to an org or department. This means that while Google might have more postings, it has no indication on the actual number of underlying openings and hires.

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