数据与说明
Databricks 36.9×（在职 664 / 在招 18）； Snowflake 35.7×（在职 250 / 在招 7）； Okta 22.3×（在职 223 / 在招 10）。 Snowflake：在招岗位较少，倍数波动大。
| 企业 | 在职人数 | 在招人数 | 每个在招岗位对应在职人数 |
|---|---|---|---|
| Databricks | 664 | 18 | 36.9× |
| Snowflake | 250 | 7 | 35.7× |
| Okta | 223 | 10 | 22.3× |
在招名单
先看倍数
如果要名单，就用本页的口径。本页已经定下了公司和职称。
关键结论 · 如何引用
在招分布
Databricks 的解决方案工程师在招最多：18 个
先看需求落在哪家，时点 2026-10-26 PT。
数据与说明
Databricks 18、Okta 10、Snowflake 7。
| 名称 | 数值 | 占比 |
|---|---|---|
| Databricks | 18 | 51.4% |
| Okta | 10 | 28.6% |
| Snowflake | 7 | 20.0% |
在职除以在招
谁的在职/在招倍数最高？
上方倍数图已按雇主排好。
| 雇主 | 在职 | 在招 |
|---|---|---|
| Databricks | 664 | 18 |
| Snowflake | 250 | 7（在招岗位较少，倍数波动大） |
| Okta | 223 | 10 |
具名名单
要这三家雇主的解决方案工程师具名名单
口径合适时，可以顺着本页索取名单。本页已经定下了公司和职称。
在职深度
谁在职最深？Databricks 664
在职人数单独排序，最大的是 Databricks。
数据与说明
Databricks 在职 664；Snowflake 在职 250；Okta 在职 223。 这张图只排在职人数，不是倍数。
| 名称 | 数值 |
|---|---|
| Databricks | 664 |
| Snowflake | 250 |
| Okta | 223 |
在职对照在招
绝对在职对照开门：倍数头名 Databricks，在职头名 Databricks
两套排序可能不同：在职规模与开门密度不是同一决策。
数据与说明
倍数头名 Databricks（36.9×）；在职头名 Databricks（664）；在招头名 Databricks（18）。
| 类别 | 在职人数 | 在招人数 roles |
|---|---|---|
| Databricks | 664 | 18 |
| Snowflake | 250 | 7 |
| Okta | 223 | 10 |
怎么用
解决方案工程师在职对照在招：本周怎么用：这意味着什么 / 怎么用
- 其余雇主作对照窄名单；不要扩到未测公司。
- 开口范围卡在：本页已测雇主的解决方案工程师在职与已收录在招。
- Snowflake：在招岗位较少，倍数波动大——名单请求不要只押倍数。
怎么读
在招未收录的雇主怎么读
这个口径里每家雇主都有在招记录，因此都进入倍数。若某家在招岗位未收录，则只列出在职人数、不画柱。
这里没有五家从高到低的同行包梯队：比较的是同一席位上的在职除以在招。
截至 2026-10-26 PT · 来源：Metix AI
方法与说明
方法与口径
在职人数是各雇主主页记录上、当前解决方案工程师的人数，时点 2026-10-26 PT。在招指所测职称的在招需求。在招格子里的 0 表示没有收录到在招，不是需求为零。来源：Metix AI。
聚合报告 · 不展示任何个人信息 · 由 Metix AI 提供
常见问题
常见问题
- 在招未收录的解决方案工程师雇主还画柱吗？
- 在招未收录就不进入解决方案工程师倍数，只列出、不画柱。格子里的 0 是未收录，不是“没有需求”。
- 这个解决方案工程师页和同行包是同一张梯子吗？
- 这个解决方案工程师页是在职除以在招，不是同行包排名。未收录的雇主被排除在倍数之外。
- 谁的解决方案工程师倍数最高？
- Databricks 36.9× (664 employed / 18 open) 是本页的领先倍数。截止时点是 2026-10-26 PT。
- 解决方案工程师的数字从哪来？
- 2026-10-26 PT 同时标注在职格子和在招格子。来源是 Metix AI。