浪潮演算法崗

Ⅰ 爆款來襲：在迅猛發展的TWS浪潮中，它又將帶來哪些驚喜呢

U&I 由我 科技 在激烈的市場競爭中，不忘初心，專注藍牙及音頻19年，全員聚焦TWS藍牙耳機細分領域7年， 作為TWS藍牙行業的領路先鋒，不僅參與制定藍牙行業標准，同時致力於推動企業品牌化，構建良好的消費環境。企業致力於滿足不同消費者的個性化需求，從產品性能與質量上贏得消費者的認可和信賴，把控產品質量大關，重視用戶的產品體驗感，妥善並能迅速的解決問題，並從消費者反饋的問題中優化自身產品，不斷改進和提升自身品牌的產品質量與服務水平。

U&I由我 科技 憑借核心的研發技術，不斷為客戶提供獨創的、有特色的、高性價比產品，讓我們來看看最新爆款產品：

BS346：ANC混饋主動降噪耳機，2021年產品設計紅點獎產品

BS346是U&I由我 科技 在ANC主動降噪系列中的升級之作，採用了全新 Hybrid 數字降噪技術，可以實現更寬的降噪頻寬以及更深的降噪深度，通過配備 FF 前饋和 FB 後饋雙向反饋麥克風，能精準捕捉噪音並反向消除，給用戶帶來真正的聽覺享受。同時搭載ENC雙咪通話降噪演算法，在確保環境噪音最大程度消除的情況下，兼顧高清通話效果。BS346在產品設計上還融合了U&I 由我工程師極具創新的設計創意，外盒兩端處採用弧形設計，貼合用戶手指曲線，方便隨手取拿，符合人體工學的同時也彰顯了極簡設計的理念。

BS378：ANC主動降噪耳機

BS378是U&I由我 科技 ANC主動降噪系列產品另一代表，寬廣的頻率范圍和極低的失真度，並具有震撼的低音和平滑的高音，給用戶帶來真正的聽覺享受，就算在嘈雜的環境中，也不用跟一般耳機那樣通過調大音量來壓制雜訊，長時間聽歌也不會有不適感，通過主動降噪能有效的保護人耳的聽力，這對於消費用戶來說尤其重要。

BS386: 半入耳熱銷款

BS386是U&I由我 科技 推出的一款入門級半入耳式耳機，能夠帶來舒適的佩戴體驗，並且音樂聲場相對比較舒適，不會產生發悶的壓迫感和轟腦感；超小尺寸的充電盒方正小巧，方便用戶攜帶便利；同時配備 14.2mm復合纖維PU膜片動圈式大喇叭，選用優質振膜和進口音膜，空間立體聲開闊，享受清晰純凈的音質，為消費者提供更寬闊聲場和震撼低頻體驗。

BS501:入耳舒適熱銷款

BS501作為U&I由我 科技 的一款入耳舒適熱銷款，為了更好的佩戴效果，U&I由我工程師們經過不斷的實驗模擬推敲，利用大數據多批次匹配不同人去驗證，最終達到性能和體驗感的平衡點，兼顧了兩者的需求，讓整個耳機佩戴更加舒適牢靠，同時通過提高與外耳及耳道的貼合度、密閉性達到物理降噪的效果。整體充電盒曲線設計圓潤，小巧便攜，具備開蓋配對、主從切換、智能觸控等便捷功能，是一直深受用戶熱愛的明星產品。

BS508: ENC雙咪通話降噪耳機

BS508是U&I由我 科技 推出的主打ENC雙咪通話降噪耳機， 搭載雙 MIC ENC降噪演算法，用戶在通話時耳機能夠高度過濾環境噪音，保證通話質量的清晰順暢，即使在嘈雜的環境，如車站、機場等也能享受清晰高質量的通話體驗，更符合現在年輕人的使用習慣。同時 耳機配備 12mm大動圈喇叭，在為消費者提供更清晰的通話體驗基礎上保障HIFI音質體驗，符合人體工學設計的半入耳式耳機舒適佩戴，配合智能觸控、主從切換等便捷式的使用體驗，讓消費對於聲音的體驗可以更加純粹。

U&I由我 科技 始終堅持「細節決定成敗，品質引領生活」的座右銘。在整個生產過程中，從原材料到半成品，再到成品，都實行嚴格的質量控制體系， 所有的質量控制人員在上崗前都經過嚴格的培訓，並在每一道工序都進行了檢驗，以確保產品質量的可靠性和優越性。U&I由我 科技 從市場的需求出發，結合技術、工藝等的匹配， 快速有效地提供可靠的智能無線藍牙設備的整體解決方案，能夠解決客戶提出的關於藍牙產品的各種定製要求並實施，滿足客戶的全方位需要。

Ⅱ 未來想從事互聯網，有相關的推薦書籍嗎

想要進入互聯網行業，首先我們要了解在這個行業中有那些崗位。我們拿騰訊作為例子，一起來看一下這家著名的互聯網公司的組織架構。

通過這張組織架構圖，我們可以知道互聯網公司設置的工作崗位大致分為：市場職能類、技術類、產品類、設計類。我建議有意願即進入互聯網公司的同學們，可以好好的分析一下自己適合哪一類，然後針對性的做准備。

在明確自己的崗位目標後，非技術類的小夥伴一定要准備一本行測的書，因為大多數的公司筆試都是靠這一類的題目。我建議大家可以買華圖的，它有配有視頻課和做題測試的APP。

產品類的小夥伴可以看一些論壇，推薦一本入門的書《人人都是產品經理》——蘇傑。

這本書可以解答一些初學者對產品設計的問題。技術類和設計類的小夥伴，可以看看自己是做哪一方面的，軟體開發的可以看看你是做Java、C++、安卓等等，可以自己買一些專業書，推薦一個網站《慕課網》。做網路運維的可以買Cisco的書看，初學者可以從CCNA的看起。做信息安全可以看自己感興趣方向的專業書，覺得書比較枯燥的可以去《愛春秋》學習，個人覺得這個網站挺不錯的。設計類的同學們除了專業書籍，可以多看一些關於一些視覺美學的書籍。其他方面沒有了解過不能給大家建議，希望大家諒解。

Ⅲ 美金融業正迎來「智能化浪潮」的大啟示

在中國互聯網金融進入寒冬之際，美國的科技金融卻撲面而來，正走到風口，迎來第三波計算機化浪潮。
在這個歷史性大轉折過程中，美國再次走在了前列。從2016年眾多金融企業紛紛與科技攀親，紛紛斥巨資投資科技金融項目特別是智能投資顧問後，進入2017年後這股浪潮越來越洶涌了。
自動化投資服務使用演算法管理和分配投資者資產，因為不需要使用人工來進行操作，這些資管公司的收費比傳統分析師要低。而這一趨勢也逼迫大型資管公司不得不採取對策。
2017年1月10日，總部位於芝加哥的金融科技公司NextCapital宣布和美國恆康金融服務公司（John Hancock Financial）之間展開策略性合作。NextCapital將為恆康金融服務公司提供自動化金融咨詢，並為該公司的養老金計劃（401K）參與者提供電子服務。恆康擁有近270萬名客戶，管理資產規模達1500億美元，這項交易背後的動機便是來自於智能投顧平台對這些數據和賬戶的處理能力。
NextCapital聯系創始人Robert Foregger表示，金融服務產業正在迎來第三波計算機化浪潮，當前美國401K和零售市場都正在經歷從傳統服務到電子策略建議和財富管理的轉變。
人工智慧投資顧問僅僅不到兩年時間就已經從研發開發階段投入到實際應用了。就在剛剛進入2017年沒幾天，日本一些保險公司對理賠崗位裁員30%，原因是引入了機器人智能投資顧問代替。都在預測人工智慧將要顛覆產業甚至人類的時刻，沒有想到其來得如此之快之猛。已經出乎大多數科學家、經濟學家的預料。這證明，與以往歷次工業革命相比，第四次工業革命是以指數級而非線性速度展開。
許多人預測智能化將在10年後對人類構成較大沖擊。不過，時間已經大大提前了。根據咨詢機構A.T. Kearney預計，機器人投顧將在未來三至五年裡成為主流，年復合增長率將達到68%，四年後其管理的資產規模更可能會達到2.2萬億美元。
試想僅在美國三到五年就有2.2萬元美元的超級蛋糕，必將引發金融科技公司蜂擁而來，斥巨資開發研究，將會大大加快金融智能化速度。
值得注意的是，在將要改變整個金融經濟產業的人工智慧研究開發上，美歐日率先發力，又走在了前列。毫不誇張的說，美歐日已經抓住工業4.0的先機。
美國的幾大金融科技公司都開始磨刀霍霍向牛羊。2016年3月，高盛宣布同意收購線上退休賬戶理財平台Honest Dollar。美國有大約4500萬人無法享受企業支持的退休計劃，基於網路和移動平台的Honest Dollar的目標則是為這部分人提供簡便的退休賬戶管理。2015年8月，全球最大投資者管理公司貝萊德宣布了收購新創公司FutureAdvisor，後者致力於提供免費的投資組合優化以及投資數據的同源整合。這項交易的宗旨就是在千禧一代身上找到業務增長空間，為這一群體提供低門檻和便利的投資方案。
相對於美國、日本來說，新興市場國家反應遲鈍很多。作為新興市場大國的中國沒有看到哪個金融企業實實在在涉足人工智慧產業研究與開發，也沒有看到哪個科技企業開始研究金融智能化。唯一有點聲響的是網路聲稱將在智能化上發力。相反，炒作人工智慧化概念的卻不少。
必須認識到，這個人工智慧是綜合性科技技術融合的結果，其威力要比任何時候都大。人工智慧是建立在大數據與雲計算基礎上的。智能投資顧問准確率高低決定於兩個因素：一是大數據的完整程度，覆蓋面要足夠廣與寬，把歷史行情數據走勢、各種分析結果等數據都要積累或收集全面。基於這樣的數據才是大數據而不是小數據。基於這樣的大數據之上的機器人自動抓取分析才能使得准確率高。二是計算能力。有了大數據後，還要有對大數據的計算、分析、挖掘能力。這是各個企業的核心競爭力，也決定智能投資顧問的「水平」。
大數據是基礎設施，應該提升到國家層面來建設。將交易數據、社交數據、搜索數據、瀏覽數據等建設好，需要政府主導，企業化運作與實施。這將是未來一個國家的核心競爭力。
金融業智能化浪潮洶涌而來，對企業特別是傳統企業沖擊最大。立即全面介入投入到智能化浪潮中，不僅是一個企業的事情，或關系一個國家一個民族的未來。
對於個人來說，連最高端的金融分析師崗位都將被機器人代替，那麼金融業沒有崗位不能智能化的。每一個人都應該有充分的思想准備，立即投入到學習提高自己之中，才能在智能化時代掌握主動。

Ⅳ 作為90後年入50萬以上是什麼體驗

即使處於薪資鏈頂端的程序員，年薪（不含期權、股票等）超過50萬，也並不是一件容易事。在我們平台上能夠斬獲50萬+高薪的程序員不超過3%。其中90後的身影更是渺渺。

那麼這些90後，年薪50萬+的程序員們，究竟做對了什麼？他們有什麼別致的體驗？

註：為便於理解，下述回答中出現的所有和級別相關的信息皆參考阿里級別。

注2：回答略長，可能會佔用你7 分鍾的時間。相信你讀完可以有所收獲^^

我們深訪了10+名這樣的程序員，把他們其中最常見的三種途徑梳理了出來，分別是：

1）在一家公司的初期加入，並伴隨著自己的業務線在短期內共同成長為細分條線的負責人，拿到年薪50萬+；

2）一步一步向知名大公司靠攏，通過自己技術的進步證明自己的實力，最後在一線知名互聯網公司做到 P7及以上，拿到年薪50萬+。

3）從自己的興趣出發，在自己喜歡的領域中精耕細作，以技術能力獲取在 BAT 中的 P7崗位，並在 BAT 中拿到較高的績效考評分，最後年薪50萬+。

我們選取了用這三種方式拿到年薪50萬+的90後候選人中的代表，用放大鏡來看看他們的成長軌跡。

?D帆，90年，工作3年，在一家創業公司負責一條細分業務線

Java 後端工程師?D帆，凌晨兩點下班，三點到家，五點緊急處理線上業務問題。這種工作狀態已經習以為常了。?D帆如是說。最近已經算很好的了，春節回來以後第一次搞到這么晚，28歲的?D帆頂著兩個黑眼圈平淡的跟我們聊起了他在這家創業公司加班的點滴。這兩年 AI 很火，各條業務線的演算法都需要大量離線計算資源，計算資源不夠用了，線上服務也受到了影響。

踩在90後尾巴上的?D帆，剛好工作滿三年，現在在某家獨角獸公司負責一塊單獨的業務線，除了做好分內的工作，?D帆現在還需要技術選型、跨部門溝通等等。17年底?D帆漲薪之後穩穩的突破50萬（不包含期權）。

回望起自己從一個初級游戲後端開發師成長為現一個業務條線的小 leader，?D帆認為能夠抓住一個一開始並不明朗的機會，抗住這個機會帶來的所有挑戰，最後的年薪50萬，不過是對於他成長的一種肯定。

?D帆加入現在這家獨角獸公司是個巧合，彼時的?D帆剛工作不到2 年，為了能夠提高自己的技術深度，?D帆開始在市場上看機會。這家獨角獸公司給出了30萬+的年薪和大數據方向的崗位。?D帆綜合衡量下覺得不錯，便加入了。

進公司?D帆遭遇的第一件事，就是他加入的那個組從原來的大組剝離出來，成為一個獨立的研發組，專門開發某一基礎業務。他成了這個組除了老大之外的2 號員工。這個業務以前只是調用的第三方 API。因為這個功能比較基礎，再加上提供 API 的公司能夠支撐的並發量太小了，所以當時公司就成立了一個新的團隊，重新做。

雖然是2 號員工，但是這段日子卻是?D帆在這個公司，相對最輕松的時候了。?D帆跟著老闆從0 開始，做這個基礎功能。老闆負責框架和選型，我負責落實和 coding 相關的所有事情，進步是顯而易見的。在解決一個又一個問題中不斷進步，不會就去想辦法找資料、看書、問人，解決完一個問題，有時間寫總結、復盤??D帆對於自己的工作狀態十分滿意。

這樣的平靜的工作狀態並沒有持續太久，大概是17年第二季度開始，業務量進入爆發期，我們處理的數據量從百萬級到了千萬級，基本上每隔兩個月，我們的業務量就翻番。也是從這個時候開始，「報警電話成為?D帆接到的第二多電話，最多的是外賣電話。

業務量不斷增加的這九個月中，對於?D帆而言能夠按照中國時間睡個完整覺就是最大的幸福。後端開發能遇到的難題、陷阱，17年那9 個月里，我們團隊算是逐一把所有坑都踩了個遍，高並發、多線程等等，?D帆所在的這個剛組建不久的團隊，經歷了一個成熟團隊中可能需要3 年，甚至更久時間才會遭遇的一系列問題。有的時候為了臨時解決一個線上問題，?D帆會用一些自己都覺得可能未來會出岔子的辦法臨時應付掉。應付完之後，當然需要找個時間把這個可能會出 bug 的地方修復好，公司哪有時間給你優化、重構，只好等到一天工作結束，犧牲掉睡眠時間優化、重構，我的黑眼圈就是那個時候開始有的。

業務增長的同事，團隊也在迅速膨脹，17年下半年，?D帆作為最資深，最能乾的員工，被提拔成了小組長。說是小組長，其實手底下也就兩個人：一個校招來的新人和一個工作不到2 年的初級 Java 工程師。對於?D帆而言，現在的工作已經從單純的技術工作開始逐漸走向綜合化，我們組的業務需求基本由我負責，因此其中就會涉及到很多團隊間溝通的工作。從最開始的思考如何在技術上有縱向的發展，現在?D帆已經需要調整自己的進步方向，考慮怎麼樣進行廣度的提升了。

當我們問?D帆，工作這么辛苦，沒想過跑路嗎？?D帆十分直白地回答我們，當然有，只不過真的太忙了，沒時間准備面試，就這樣一個有點啼笑皆非的理由，?D帆留在了這個讓他又愛又恨的公司。

?D帆不僅留下來了，並且給公司交了一份優秀的答卷。

遇到一個機會，抗住這個機會帶來的所有壓力，不逃避中間的一系列的難題，大約就是28歲的?D帆之所以能夠拿到50萬+年薪的秘訣。

華榮，91年，工作5年，在某一線互聯網公司P7

華榮的語速很快，說話很有條理，平常人需要花60分鍾講清楚的事情，他能提綱挈領地憑借著超快語速，30分鍾內給你講清楚。

對於華榮而言，他人生中最不自信的一件事就是學歷了。二本出生的他，在找工作這件事上，並沒有十分大的優勢。我是一個後知後覺的人，上了二本才覺得自己需要好好學習，作為半路出家的學霸，華榮的每一次機會都來之不易。

13年本科畢業前夕，華榮拉著一個箱子，就去了北京。破釜沉舟，沒想著怎麼回去，帶著自己的簡歷，華榮跑遍了北京大大小小的互聯網公司，最後終於在一家老牌互聯網公司急招 Android 工程師的時候趁虛而入，成為了一名初級 Android 工程師。

能夠拿到這個機會，華容十分珍惜。所以當遇到你去開發一個 app，公司暫時不會給你提供額外的資源的要求時，華榮迎難而上。把這個只是公司試水的實驗性項目，做成了公司的明星項目。

我每天就琢磨，怎麼樣才能把這個 app 開發出來華榮回憶給自己帶來第一桶金的項目，更加興奮了。為了能夠做出來這個 APP，華榮初生牛犢不怕虎地逆向了許多軟體，最後終於倒騰出一個還不錯的版本，拿著這個項目，華榮說服了當時的老大，拿到了後續跟進的資源，成了當時公司里一個令人矚目的明星項目。

然後我就琢磨著跳槽，華榮十分直率的說出了後來的心路歷程。第一份工作，我又是二本，能拿多少錢你們差不多也知道，這樣的薪資在北京哪裡活的下去。再加上有了這個項目的助力，華榮有了比學歷背景硬的項目背景給他背書。

15年，華容通過我們平台入職了一家一線互聯網公司。在新的公司，華榮除了接觸項目上的一些事情外，也慢慢承擔了一些項目溝通的工作。對我來說，如果工作有什麼進步的訣竅的話，大概就是保持一顆刨根究底的心去做項目，華榮如此總結自己工作中讓自己能夠不斷進步的經驗。

17年底，華榮在職稱上有了一個質的飛躍，升到 P7級別，薪資也跟著漲了起來，達到了年薪50萬。

探索是會上癮的，這是對於華榮最好的概括。從大學里獲得第一台安卓智能手機的興奮，到後面發現做出各種 APP 的成就感，華榮的自信來源從來都是技術本身。

我也知道只提升技術是遠遠不夠的華榮在談及未來發展時跟我們聊了聊他晉升之後的痛苦。公司希望我能夠帶團隊，創造更大的價值面對這樣的發展畢竟之路，華榮也學會了遷移自己的成就感來源，把自己熱愛的技術當成日常工作之外的探索，先完成好本職工作中需要的進階。

思源，91年，工作3年，在某BAT，P7

思源的生活很豐富，每天差不多8-9點左右下班，去健身房運動，晚上看看 NBA 轉播或者讀一些歷史書。周末是思源固定的充電時間，作為一個演算法工程師，思源有一些基本的素養在堅持：每周一定要看看 paper，調調模型。思源會花上大半個周末的時光來研究這些新技術。

因為去年自己的一些模型被很多事業部採用了，思源拿到了不錯的績效考評，薪資上了一個台階。

即使在同齡人里，思源除了進步速度遠超於一般演算法工程師，思源積累的時間也遠遠超過了剛剛工作3 年的演算法工程師。

這事兒得從思源讀研究生時候說起，因為在 GitHub 上看到了一個有意思的小項目，思源踏進了演算法的坑。作為非 CS 專業出生的思源，為了說服導師能夠統一他在研究生時就去公司找演算法崗位的實習，思源費了不少功夫。

所以算上這段時間，思源在演算法上的積累其實滿打滿算已經不少於5 年。憑借著實習期亮眼的表現，思源成功入職某知名外企的中國 office。工作1 年之後，思源看中 BAT 能夠應用的龐大數據量的業務環境，以 P7級別加入 BAT。

和夢寐以求的大數據量的業務環境一並而來的是 KPI 考核制度。思源必須要在技術追求和KPI 指標中做好平衡。畢竟 BAT 不是慈善機構，你研究的前沿技術如果不能為現有的業務量進行服務，那麼公司只能對你說抱歉。思源一開始在 BAT 的路，走的並不十分順心。

我是一個對技術十分狂熱的人，如果我知道了一個前沿的模型或者一個新的解決方式，不能讓我在業務中有所嘗試，我會覺得十分可惜。思源如此評價自己，但這並不是公司的出發點，更不是擁有龐大數據和實時流量的 BAT 的出發點。他們雖然也希望能夠有顯著的提升，但是這是在保證穩定的情況下。當個人的想法和公司的想法發生沖突時，只能調整心態來解決問題。

說服別人最好的方式，不是告訴他我想怎麼做，而是直接做出成績經過幾輪和老闆協商未果後，思源調整了自己的策略。當然不是盲目不計後果的干，只能犧牲自己的時間，在風險可控的范圍內去做自己想要做的嘗試。

抱著這樣的心態，思源收獲了幾個明星業務部門對於他提出的解決方案的採納。雖然我很不喜歡這樣的方式：自己做的東西還要自己去賣思源忍不住發了些牢騷，但是被認可的感覺還是挺好的，牢騷之後，思源還是忍不住有些小自豪。

16年，思源進入某 BAT 企業時，對方企業為這位工作不足2 年的演算法工程師開出了高級別，看中了他發展的潛力。1年多過去了，思源用自己的項目證明了他擔當得起這個級別，甚至想要謀求更高的級別。

思源和?D帆一樣，都是一個不愛打無准備之仗的人，轉型演算法這個仗，思源花了幾乎整個碩士期間來進行准備。

因為熱愛，所以能夠跨越轉型中的千辛萬苦。

有人會說，思源的薪資多多少少收到了 AI 浪潮的影響。但對於思源而言，他愛上演算法的那年還是13年。你永遠沒法追上市場的風口，你要做的只是堅守自己熱愛的技術，追上他的浪潮就夠了。

在這些拿到50萬年薪的90後中，有很多看似虛無縹緲的，常用來評判一個人是否優秀的標准變得越來越清晰，有潛力、學習能力強、有自驅力、有責任心等等。這些閃光點具象化到操作上：

?D帆這類的程序員，採用了默默抗住壓力，不斷敦促自己隨著目標的更改而修正自己的前行方向；

華榮這樣的程序員則是抱著一顆和項目共存亡的心，上癮般的解決自己遇到的一個又一個問題；

和思源類似的程序員，一方面小心尊重著公司的要求，一方面又對自己在技術上的貪欲十分放縱，通過技術的精進創造的成果來證明自己的價值。

當你習慣用差不多、就這樣吧來解決問題的時候，這些你認為是幸運得來的回報，永遠都不會降臨在你的頭上。

Ⅳ 大數據技術就業前景如何

近幾年來，互聯網行業發展風起雲涌，而移動互聯網、電子商務、物聯網以及社交媒體的快速發展更促使我們快速進入了大數據時代。截止到目前，人們日常生活中的數據量已經從TB(1024GB=1TB)級別一躍升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)級別，數據將逐漸成為重要的生產因素，人們對於海量數據的運用將預示著新一波生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。大數據時代，專業的大數據人才必將成為人才市場上的香餑餑。
因此，當下大數據從業人員的兩個主要趨勢是：大數據領域從業人員的薪資將繼續增長；大數據人才供不應求。
另外，大數據專業畢業生就業崗位非常多，比如：Java大數據分布式程序開發、大數據集成平台的應用與開發、大數據平台運維、Java海量數據分布式編程、大數據架構設計、大數據分析、Java大數據分布式開發、基於大數據平台的程序開發、數據可視化、大數據挖掘、Java海量數據分布式編程、大數據架構設計等。就業前景雖好，但自學較困難。有機會最好還是選擇尚矽谷大數據培訓，進行系統化學習。

Ⅵ 大數據時代八大熱門IT崗位

大數據時代八大熱門IT崗位

新的想法誕生新的技術，從而造出許多新詞，雲計算、大數據、BYOD、社交媒體、3D列印機、物聯網……在互聯網時代，各種新詞層出不窮，令人應接不暇。

這些新的技術、新興應用和對應的IT發展趨勢，使得IT人必須了解甚至掌握最新的IT技能。另一方面，雲計算和大數據乃至其他助推各個行業發展的IT基礎設施的新一輪部署與運維，都將帶來更多的IT職位和相關技能技術的要求。

毫無疑問，這些新趨勢的到來，會誕生一批新的工作崗位，比如數據挖掘專家、移動應用開發和測試、演算法工程師，商業智能分析師等，同時，也會強化原有崗位的新生命力，比如網路工程師、系統架構師、咨詢顧問、資料庫管理與開發等等。下面分別為大家介紹著十大IT技能所體現的工作崗位：

一、演算法工程師

何萬青博士曾經介紹把一件事做快做好的三種方法，其中就提到過「提高流水線效率、更好的演算法和更短的代碼關鍵路徑。」可以看出演算法在系統效率中的重要地位。演算法是讓機器按照人類設想的方式去解決問題，演算法很大程度上取決於問題類型和工程師對機器編程的理解，其效率的高低與演算法息息相關。

在數學和計算機科學之中，演算法(Algorithm)為一個計算的具體步驟，常用於計算、數據處理和自動推理。在大數據時代，演算法的功能和作用得到進一步凸顯。比如針對公司搜索業務，開發搜索相關性演算法、排序演算法。對公司海量用戶行為數據和用戶意圖，設計數據挖掘演算法。

演算法工程師，根據研究領域來分主要有音頻/視頻演算法處理、圖像技術方面的二維信息演算法處理和通信物理層、雷達信號處理、生物醫學信號處理等領域的一維信息演算法處理。另外數據挖掘、互聯網搜索演算法這些體現大數據發展方向的演算法，在近幾年越來越流行，而且演算法工程師也逐漸朝向人工智慧的方向發展。

二、商業智能分析師

演算法工程師延伸出來的商業智能，尤其是在大數據領域變得更加火熱。IT職業與咨詢服務公司Bluewolf曾經發布報告指出，IT職位需求增長最快的是移動、數據、雲服務和面向用戶的技術人員，其中具體的職位則包括有商業智能分析師一項。

商業智能分析師往往需要精通資料庫知識和統計分析的能力，能夠使用商業智能工具，識別或監控現有的和潛在的客戶。收集商業情報數據，提供行業報告，分析技術的發展趨勢，確定市場未來的產品開發策略或改進現有產品的銷售。

商業智能和邏輯分析技能在大數據時代顯得特別重要，擁有商業知識以及強大的數據和數學分析背景的IT人才，在將來的IT職場上更能獲得大型企業的青睞。不過這些技能並不是一般人都能掌握的，一些公司目前正在招聘統計學家並教授他們有關技術和商業的知識。

三、數據挖掘工程師

數據挖掘工程師，也可以叫做「數據挖掘專家」。數據挖掘是通過分析每個數據，從大量數據中尋找其規律的技術。數據挖掘是一種決策支持過程，它主要基於人工智慧、機器學習、模式識別、統計學、資料庫、可視化技術等，高度自動化地分析企業的數據，做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，幫助決策者調整市場策略，減少風險，做出正確的決策。

數據挖掘專家或者說數據挖掘工程師掌握的技能，能夠為其快速創造財富。當年亞馬遜的首位數據挖掘工程師大衛·賽林格(David Selinger)創辦的數據挖掘公司，將類似於亞馬遜的產品推薦引擎系統銷售給在線零售和廣告銷售商，而這種產品推薦引擎系統，也成為亞馬遜有史以來最賺錢的工具。數據挖掘的價值由此可見一斑。

四、咨詢顧問(專家)

任何業務部門和任何行業企業，都有IT系統在背後默默無聞地支撐著。在雲計算大數據時代，業務面臨的挑戰和機遇也會給IT系統帶來更多要求。在這種情況下，IT系統的規劃部署和運維，都要有更為精通的專業人士才能勝任，並滿足面向未來大數據分析、雲計算服務應用的需要。

紐約蒙特法沃醫療中心(montefioremedical center)的副主席傑克-沃夫(JackWolf)曾經表示，他尋求不僅會建立和使用系統而且還會給予其他員工技術支持的新員工，他說：」新的系統意味著你必須有更多的咨詢台來處理更多的咨詢量。」當然，這里體現的主要是某個系統的技術支持的功能，但管中規豹我們不難發現，無論是部署初期的物料采購還是運維過程中的金玉良言，都凸顯出這種技術咨詢顧問的重要性。

五、網路工程師

網路工程師可以說是一個「綠色長青」的職業，網路技術一直以來就處於急需之中，美國人力資源公司羅勃海佛國際(Robert Half International)第三季度IT招聘指數和技能報告指出，網路管理占總需求技能排名中的第二位。對於雲計算時代來說，網路在雲資源池中(計算、存儲、網路)更是扮演著更為重要的作用。

另一方面， IPv6 標准、物聯網、移動互聯等蓬勃發展，使得對於網路工程師尤其是新型網路工程師(移動、IPv6、雲計算方向)的人才和技能要求也越來越多。網路工程師也因此而可以細分成多個發展方向，相應的技能要求其側重也有所不同。比如網路安全、網路存儲、架構設計、移動網路等等。

六、移動應用開發工程師

移動應用開發，會隨著移動互聯網時代的到來變得更受追捧。截至2012年底我國已經有10億手機用戶，移動智能終端用戶超過4億，在移動支付、移動購物、移動旅遊、移動社交等方面涌現了大量的移動互聯網游戲、應用和創業公司。

移動平台智能系統較多，但真正有影響力的也不外乎iOS、Android、WP、Blackberry等。大量原來PC和互聯網上的信息化應用、互聯網應用均已出現在手機平台上，一些前所未見的新奇應用也開始出現，並日漸增多。

移動應用開發，由於存有多個平台系統，因此不同的平台開發者其所面臨的機遇和挑戰也不盡相同。一個很明顯的例子就是，當初由Google公司和開放手機聯盟領導及開發的基於Linux的安卓系統，在開源之後就給廣大開發者(商)帶來巨大商機，而堅定選擇iOS平台的的開發工程師，也通過蘋果生態系統的不斷擴建和智能設備的高市場佔有，使得較早的一批開發者都賺得盆滿缽滿。不過在國內由於用戶習慣、產業環境和版權保護的問題，移動應用開發者並沒有因此而獲得相應的收益。

七、軟體工程設計師

近年IT業界逐漸涌現出一股軟體定義網路(SDN)、軟體定義數據中心、軟體定義存儲(SDS)和軟體定義伺服器(MoonShot)等浪潮，大有軟體定義未來一切IT基礎設施的趨勢。

PaaS、SaaS、數據挖掘和分析、數據管理和監控、虛擬化、應用開發等等，都是軟體工程師大展身手的好舞台。相應的，這些技術領域也對軟體工程師的要求會更高，尤其是虛擬化和面向BYOD、雲計算、大數據等應用的開發和管理，都需要有更高深的技術支撐。

和演算法工程師有點類似的地方在於，軟體工程師也需要注重設計模式的使用，一位優秀的工程師通常能識別並利用模式，而不是受制於模式。工程師不應讓系統去適應某種模式，而是需要發現在系統中使用模式的時機。

八、資料庫開發和管理

資料庫開發和管理在大數據時代顯得尤為重要，相關的資料庫管理、運維和開發技術，將成為廣大BI、大型企業和咨詢分析機構特別看重的技能體現。代表著更多類型(尤其是非結構化類型)的海量數據的涌現，要求我們實時採集、分析、傳輸這些數據集，在對基礎設施提出嚴峻挑戰的同時，也特別強調了資料庫開發和管理人員的挑戰。

比如分布式的、面向海量數據管理的資料庫系統之一NoSQL，就是面向大數據領域的非關系型資料庫的流行平台，高可用、大吞吐、低延遲、數據安全性高等應用特點成為了很多企業的看重的特點，並希望有足夠多的優秀IT開發人員深度開發NoSQL系統，解決對存儲的擴容、宕機時長、平滑擴容、故障自動切換等問題的困惱。

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Ⅶ 計算機專業,哪個方向就業比較好

軟體工程方向就業前景很廣闊，學生畢業後可以到眾多軟體企業、各個大、中型企、事業單位的信息技術部門、教育部門等單位從事軟體工程領域的技術開發、教學、科研及管理等工作。

軟體工程師是一個很大的概念，它包括軟體開發工程師、軟體測試工程師等。那麼總的來說，無論是軟體開發工程師，抑或是軟體測試工程師，它們的前景都是非常好的。

軟體工程專業是計算機領域發展最快的學科分支之一，國家非常重視軟體行業的發展，對軟體人才的培養給予了非常優惠的政策。本專業培養掌握計算機軟體基本理論知識，熟悉軟體開發和管理技術、能夠在計算機軟體領域中從事軟體設計、開發和管理的高級人才。