浪潮算法岗

Ⅰ 爆款来袭：在迅猛发展的TWS浪潮中，它又将带来哪些惊喜呢

U&I 由我 科技 在激烈的市场竞争中，不忘初心，专注蓝牙及音频19年，全员聚焦TWS蓝牙耳机细分领域7年， 作为TWS蓝牙行业的领路先锋，不仅参与制定蓝牙行业标准，同时致力于推动企业品牌化，构建良好的消费环境。企业致力于满足不同消费者的个性化需求，从产品性能与质量上赢得消费者的认可和信赖，把控产品质量大关，重视用户的产品体验感，妥善并能迅速的解决问题，并从消费者反馈的问题中优化自身产品，不断改进和提升自身品牌的产品质量与服务水平。

U&I由我 科技 凭借核心的研发技术，不断为客户提供独创的、有特色的、高性价比产品，让我们来看看最新爆款产品：

BS346：ANC混馈主动降噪耳机，2021年产品设计红点奖产品

BS346是U&I由我 科技 在ANC主动降噪系列中的升级之作，采用了全新 Hybrid 数字降噪技术，可以实现更宽的降噪频宽以及更深的降噪深度，通过配备 FF 前馈和 FB 后馈双向反馈麦克风，能精准捕捉噪音并反向消除，给用户带来真正的听觉享受。同时搭载ENC双咪通话降噪算法，在确保环境噪音最大程度消除的情况下，兼顾高清通话效果。BS346在产品设计上还融合了U&I 由我工程师极具创新的设计创意，外盒两端处采用弧形设计，贴合用户手指曲线，方便随手取拿，符合人体工学的同时也彰显了极简设计的理念。

BS378：ANC主动降噪耳机

BS378是U&I由我 科技 ANC主动降噪系列产品另一代表，宽广的频率范围和极低的失真度，并具有震撼的低音和平滑的高音，给用户带来真正的听觉享受，就算在嘈杂的环境中，也不用跟一般耳机那样通过调大音量来压制噪声，长时间听歌也不会有不适感，通过主动降噪能有效的保护人耳的听力，这对于消费用户来说尤其重要。

BS386: 半入耳热销款

BS386是U&I由我 科技 推出的一款入门级半入耳式耳机，能够带来舒适的佩戴体验，并且音乐声场相对比较舒适，不会产生发闷的压迫感和轰脑感；超小尺寸的充电盒方正小巧，方便用户携带便利；同时配备 14.2mm复合纤维PU膜片动圈式大喇叭，选用优质振膜和进口音膜，空间立体声开阔，享受清晰纯净的音质，为消费者提供更宽阔声场和震撼低频体验。

BS501:入耳舒适热销款

BS501作为U&I由我 科技 的一款入耳舒适热销款，为了更好的佩戴效果，U&I由我工程师们经过不断的实验模拟推敲，利用大数据多批次匹配不同人去验证，最终达到性能和体验感的平衡点，兼顾了两者的需求，让整个耳机佩戴更加舒适牢靠，同时通过提高与外耳及耳道的贴合度、密闭性达到物理降噪的效果。整体充电盒曲线设计圆润，小巧便携，具备开盖配对、主从切换、智能触控等便捷功能，是一直深受用户热爱的明星产品。

BS508: ENC双咪通话降噪耳机

BS508是U&I由我 科技 推出的主打ENC双咪通话降噪耳机， 搭载双 MIC ENC降噪算法，用户在通话时耳机能够高度过滤环境噪音，保证通话质量的清晰顺畅，即使在嘈杂的环境，如车站、机场等也能享受清晰高质量的通话体验，更符合现在年轻人的使用习惯。同时 耳机配备 12mm大动圈喇叭，在为消费者提供更清晰的通话体验基础上保障HIFI音质体验，符合人体工学设计的半入耳式耳机舒适佩戴，配合智能触控、主从切换等便捷式的使用体验，让消费对于声音的体验可以更加纯粹。

U&I由我 科技 始终坚持“细节决定成败，品质引领生活”的座右铭。在整个生产过程中，从原材料到半成品，再到成品，都实行严格的质量控制体系， 所有的质量控制人员在上岗前都经过严格的培训，并在每一道工序都进行了检验，以确保产品质量的可靠性和优越性。U&I由我 科技 从市场的需求出发，结合技术、工艺等的匹配， 快速有效地提供可靠的智能无线蓝牙设备的整体解决方案，能够解决客户提出的关于蓝牙产品的各种定制要求并实施，满足客户的全方位需要。

Ⅱ 未来想从事互联网，有相关的推荐书籍吗

想要进入互联网行业，首先我们要了解在这个行业中有那些岗位。我们拿腾讯作为例子，一起来看一下这家着名的互联网公司的组织架构。

通过这张组织架构图，我们可以知道互联网公司设置的工作岗位大致分为：市场职能类、技术类、产品类、设计类。我建议有意愿即进入互联网公司的同学们，可以好好的分析一下自己适合哪一类，然后针对性的做准备。

在明确自己的岗位目标后，非技术类的小伙伴一定要准备一本行测的书，因为大多数的公司笔试都是靠这一类的题目。我建议大家可以买华图的，它有配有视频课和做题测试的APP。

产品类的小伙伴可以看一些论坛，推荐一本入门的书《人人都是产品经理》——苏杰。

这本书可以解答一些初学者对产品设计的问题。技术类和设计类的小伙伴，可以看看自己是做哪一方面的，软件开发的可以看看你是做Java、C++、安卓等等，可以自己买一些专业书，推荐一个网站《慕课网》。做网络运维的可以买Cisco的书看，初学者可以从CCNA的看起。做信息安全可以看自己感兴趣方向的专业书，觉得书比较枯燥的可以去《爱春秋》学习，个人觉得这个网站挺不错的。设计类的同学们除了专业书籍，可以多看一些关于一些视觉美学的书籍。其他方面没有了解过不能给大家建议，希望大家谅解。

Ⅲ 美金融业正迎来“智能化浪潮”的大启示

在中国互联网金融进入寒冬之际，美国的科技金融却扑面而来，正走到风口，迎来第三波计算机化浪潮。
在这个历史性大转折过程中，美国再次走在了前列。从2016年众多金融企业纷纷与科技攀亲，纷纷斥巨资投资科技金融项目特别是智能投资顾问后，进入2017年后这股浪潮越来越汹涌了。
自动化投资服务使用算法管理和分配投资者资产，因为不需要使用人工来进行操作，这些资管公司的收费比传统分析师要低。而这一趋势也逼迫大型资管公司不得不采取对策。
2017年1月10日，总部位于芝加哥的金融科技公司NextCapital宣布和美国恒康金融服务公司（John Hancock Financial）之间展开策略性合作。NextCapital将为恒康金融服务公司提供自动化金融咨询，并为该公司的养老金计划（401K）参与者提供电子服务。恒康拥有近270万名客户，管理资产规模达1500亿美元，这项交易背后的动机便是来自于智能投顾平台对这些数据和账户的处理能力。
NextCapital联系创始人Robert Foregger表示，金融服务产业正在迎来第三波计算机化浪潮，当前美国401K和零售市场都正在经历从传统服务到电子策略建议和财富管理的转变。
人工智能投资顾问仅仅不到两年时间就已经从研发开发阶段投入到实际应用了。就在刚刚进入2017年没几天，日本一些保险公司对理赔岗位裁员30%，原因是引入了机器人智能投资顾问代替。都在预测人工智能将要颠覆产业甚至人类的时刻，没有想到其来得如此之快之猛。已经出乎大多数科学家、经济学家的预料。这证明，与以往历次工业革命相比，第四次工业革命是以指数级而非线性速度展开。
许多人预测智能化将在10年后对人类构成较大冲击。不过，时间已经大大提前了。根据咨询机构A.T. Kearney预计，机器人投顾将在未来三至五年里成为主流，年复合增长率将达到68%，四年后其管理的资产规模更可能会达到2.2万亿美元。
试想仅在美国三到五年就有2.2万元美元的超级蛋糕，必将引发金融科技公司蜂拥而来，斥巨资开发研究，将会大大加快金融智能化速度。
值得注意的是，在将要改变整个金融经济产业的人工智能研究开发上，美欧日率先发力，又走在了前列。毫不夸张的说，美欧日已经抓住工业4.0的先机。
美国的几大金融科技公司都开始磨刀霍霍向牛羊。2016年3月，高盛宣布同意收购线上退休账户理财平台Honest Dollar。美国有大约4500万人无法享受企业支持的退休计划，基于网络和移动平台的Honest Dollar的目标则是为这部分人提供简便的退休账户管理。2015年8月，全球最大投资者管理公司贝莱德宣布了收购新创公司FutureAdvisor，后者致力于提供免费的投资组合优化以及投资数据的同源整合。这项交易的宗旨就是在千禧一代身上找到业务增长空间，为这一群体提供低门槛和便利的投资方案。
相对于美国、日本来说，新兴市场国家反应迟钝很多。作为新兴市场大国的中国没有看到哪个金融企业实实在在涉足人工智能产业研究与开发，也没有看到哪个科技企业开始研究金融智能化。唯一有点声响的是网络声称将在智能化上发力。相反，炒作人工智能化概念的却不少。
必须认识到，这个人工智能是综合性科技技术融合的结果，其威力要比任何时候都大。人工智能是建立在大数据与云计算基础上的。智能投资顾问准确率高低决定于两个因素：一是大数据的完整程度，覆盖面要足够广与宽，把历史行情数据走势、各种分析结果等数据都要积累或收集全面。基于这样的数据才是大数据而不是小数据。基于这样的大数据之上的机器人自动抓取分析才能使得准确率高。二是计算能力。有了大数据后，还要有对大数据的计算、分析、挖掘能力。这是各个企业的核心竞争力，也决定智能投资顾问的“水平”。
大数据是基础设施，应该提升到国家层面来建设。将交易数据、社交数据、搜索数据、浏览数据等建设好，需要政府主导，企业化运作与实施。这将是未来一个国家的核心竞争力。
金融业智能化浪潮汹涌而来，对企业特别是传统企业冲击最大。立即全面介入投入到智能化浪潮中，不仅是一个企业的事情，或关系一个国家一个民族的未来。
对于个人来说，连最高端的金融分析师岗位都将被机器人代替，那么金融业没有岗位不能智能化的。每一个人都应该有充分的思想准备，立即投入到学习提高自己之中，才能在智能化时代掌握主动。

Ⅳ 作为90后年入50万以上是什么体验

即使处于薪资链顶端的程序员，年薪（不含期权、股票等）超过50万，也并不是一件容易事。在我们平台上能够斩获50万+高薪的程序员不超过3%。其中90后的身影更是渺渺。

那么这些90后，年薪50万+的程序员们，究竟做对了什么？他们有什么别致的体验？

注：为便于理解，下述回答中出现的所有和级别相关的信息皆参考阿里级别。

注2：回答略长，可能会占用你7 分钟的时间。相信你读完可以有所收获^^

我们深访了10+名这样的程序员，把他们其中最常见的三种途径梳理了出来，分别是：

1）在一家公司的初期加入，并伴随着自己的业务线在短期内共同成长为细分条线的负责人，拿到年薪50万+；

2）一步一步向知名大公司靠拢，通过自己技术的进步证明自己的实力，最后在一线知名互联网公司做到 P7及以上，拿到年薪50万+。

3）从自己的兴趣出发，在自己喜欢的领域中精耕细作，以技术能力获取在 BAT 中的 P7岗位，并在 BAT 中拿到较高的绩效考评分，最后年薪50万+。

我们选取了用这三种方式拿到年薪50万+的90后候选人中的代表，用放大镜来看看他们的成长轨迹。

?D帆，90年，工作3年，在一家创业公司负责一条细分业务线

Java 后端工程师?D帆，凌晨两点下班，三点到家，五点紧急处理线上业务问题。这种工作状态已经习以为常了。?D帆如是说。最近已经算很好的了，春节回来以后第一次搞到这么晚，28岁的?D帆顶着两个黑眼圈平淡的跟我们聊起了他在这家创业公司加班的点滴。这两年 AI 很火，各条业务线的算法都需要大量离线计算资源，计算资源不够用了，线上服务也受到了影响。

踩在90后尾巴上的?D帆，刚好工作满三年，现在在某家独角兽公司负责一块单独的业务线，除了做好分内的工作，?D帆现在还需要技术选型、跨部门沟通等等。17年底?D帆涨薪之后稳稳的突破50万（不包含期权）。

回望起自己从一个初级游戏后端开发师成长为现一个业务条线的小 leader，?D帆认为能够抓住一个一开始并不明朗的机会，抗住这个机会带来的所有挑战，最后的年薪50万，不过是对于他成长的一种肯定。

?D帆加入现在这家独角兽公司是个巧合，彼时的?D帆刚工作不到2 年，为了能够提高自己的技术深度，?D帆开始在市场上看机会。这家独角兽公司给出了30万+的年薪和大数据方向的岗位。?D帆综合衡量下觉得不错，便加入了。

进公司?D帆遭遇的第一件事，就是他加入的那个组从原来的大组剥离出来，成为一个独立的研发组，专门开发某一基础业务。他成了这个组除了老大之外的2 号员工。这个业务以前只是调用的第三方 API。因为这个功能比较基础，再加上提供 API 的公司能够支撑的并发量太小了，所以当时公司就成立了一个新的团队，重新做。

虽然是2 号员工，但是这段日子却是?D帆在这个公司，相对最轻松的时候了。?D帆跟着老板从0 开始，做这个基础功能。老板负责框架和选型，我负责落实和 coding 相关的所有事情，进步是显而易见的。在解决一个又一个问题中不断进步，不会就去想办法找资料、看书、问人，解决完一个问题，有时间写总结、复盘??D帆对于自己的工作状态十分满意。

这样的平静的工作状态并没有持续太久，大概是17年第二季度开始，业务量进入爆发期，我们处理的数据量从百万级到了千万级，基本上每隔两个月，我们的业务量就翻番。也是从这个时候开始，“报警电话成为?D帆接到的第二多电话，最多的是外卖电话。

业务量不断增加的这九个月中，对于?D帆而言能够按照中国时间睡个完整觉就是最大的幸福。后端开发能遇到的难题、陷阱，17年那9 个月里，我们团队算是逐一把所有坑都踩了个遍，高并发、多线程等等，?D帆所在的这个刚组建不久的团队，经历了一个成熟团队中可能需要3 年，甚至更久时间才会遭遇的一系列问题。有的时候为了临时解决一个线上问题，?D帆会用一些自己都觉得可能未来会出岔子的办法临时应付掉。应付完之后，当然需要找个时间把这个可能会出 bug 的地方修复好，公司哪有时间给你优化、重构，只好等到一天工作结束，牺牲掉睡眠时间优化、重构，我的黑眼圈就是那个时候开始有的。

业务增长的同事，团队也在迅速膨胀，17年下半年，?D帆作为最资深，最能干的员工，被提拔成了小组长。说是小组长，其实手底下也就两个人：一个校招来的新人和一个工作不到2 年的初级 Java 工程师。对于?D帆而言，现在的工作已经从单纯的技术工作开始逐渐走向综合化，我们组的业务需求基本由我负责，因此其中就会涉及到很多团队间沟通的工作。从最开始的思考如何在技术上有纵向的发展，现在?D帆已经需要调整自己的进步方向，考虑怎么样进行广度的提升了。

当我们问?D帆，工作这么辛苦，没想过跑路吗？?D帆十分直白地回答我们，当然有，只不过真的太忙了，没时间准备面试，就这样一个有点啼笑皆非的理由，?D帆留在了这个让他又爱又恨的公司。

?D帆不仅留下来了，并且给公司交了一份优秀的答卷。

遇到一个机会，抗住这个机会带来的所有压力，不逃避中间的一系列的难题，大约就是28岁的?D帆之所以能够拿到50万+年薪的秘诀。

华荣，91年，工作5年，在某一线互联网公司P7

华荣的语速很快，说话很有条理，平常人需要花60分钟讲清楚的事情，他能提纲挈领地凭借着超快语速，30分钟内给你讲清楚。

对于华荣而言，他人生中最不自信的一件事就是学历了。二本出生的他，在找工作这件事上，并没有十分大的优势。我是一个后知后觉的人，上了二本才觉得自己需要好好学习，作为半路出家的学霸，华荣的每一次机会都来之不易。

13年本科毕业前夕，华荣拉着一个箱子，就去了北京。破釜沉舟，没想着怎么回去，带着自己的简历，华荣跑遍了北京大大小小的互联网公司，最后终于在一家老牌互联网公司急招 Android 工程师的时候趁虚而入，成为了一名初级 Android 工程师。

能够拿到这个机会，华容十分珍惜。所以当遇到你去开发一个 app，公司暂时不会给你提供额外的资源的要求时，华荣迎难而上。把这个只是公司试水的实验性项目，做成了公司的明星项目。

我每天就琢磨，怎么样才能把这个 app 开发出来华荣回忆给自己带来第一桶金的项目，更加兴奋了。为了能够做出来这个 APP，华荣初生牛犊不怕虎地逆向了许多软件，最后终于倒腾出一个还不错的版本，拿着这个项目，华荣说服了当时的老大，拿到了后续跟进的资源，成了当时公司里一个令人瞩目的明星项目。

然后我就琢磨着跳槽，华荣十分直率的说出了后来的心路历程。第一份工作，我又是二本，能拿多少钱你们差不多也知道，这样的薪资在北京哪里活的下去。再加上有了这个项目的助力，华荣有了比学历背景硬的项目背景给他背书。

15年，华容通过我们平台入职了一家一线互联网公司。在新的公司，华荣除了接触项目上的一些事情外，也慢慢承担了一些项目沟通的工作。对我来说，如果工作有什么进步的诀窍的话，大概就是保持一颗刨根究底的心去做项目，华荣如此总结自己工作中让自己能够不断进步的经验。

17年底，华荣在职称上有了一个质的飞跃，升到 P7级别，薪资也跟着涨了起来，达到了年薪50万。

探索是会上瘾的，这是对于华荣最好的概括。从大学里获得第一台安卓智能手机的兴奋，到后面发现做出各种 APP 的成就感，华荣的自信来源从来都是技术本身。

我也知道只提升技术是远远不够的华荣在谈及未来发展时跟我们聊了聊他晋升之后的痛苦。公司希望我能够带团队，创造更大的价值面对这样的发展毕竟之路，华荣也学会了迁移自己的成就感来源，把自己热爱的技术当成日常工作之外的探索，先完成好本职工作中需要的进阶。

思源，91年，工作3年，在某BAT，P7

思源的生活很丰富，每天差不多8-9点左右下班，去健身房运动，晚上看看 NBA 转播或者读一些历史书。周末是思源固定的充电时间，作为一个算法工程师，思源有一些基本的素养在坚持：每周一定要看看 paper，调调模型。思源会花上大半个周末的时光来研究这些新技术。

因为去年自己的一些模型被很多事业部采用了，思源拿到了不错的绩效考评，薪资上了一个台阶。

即使在同龄人里，思源除了进步速度远超于一般算法工程师，思源积累的时间也远远超过了刚刚工作3 年的算法工程师。

这事儿得从思源读研究生时候说起，因为在 GitHub 上看到了一个有意思的小项目，思源踏进了算法的坑。作为非 CS 专业出生的思源，为了说服导师能够统一他在研究生时就去公司找算法岗位的实习，思源费了不少功夫。

所以算上这段时间，思源在算法上的积累其实满打满算已经不少于5 年。凭借着实习期亮眼的表现，思源成功入职某知名外企的中国 office。工作1 年之后，思源看中 BAT 能够应用的庞大数据量的业务环境，以 P7级别加入 BAT。

和梦寐以求的大数据量的业务环境一并而来的是 KPI 考核制度。思源必须要在技术追求和KPI 指标中做好平衡。毕竟 BAT 不是慈善机构，你研究的前沿技术如果不能为现有的业务量进行服务，那么公司只能对你说抱歉。思源一开始在 BAT 的路，走的并不十分顺心。

我是一个对技术十分狂热的人，如果我知道了一个前沿的模型或者一个新的解决方式，不能让我在业务中有所尝试，我会觉得十分可惜。思源如此评价自己，但这并不是公司的出发点，更不是拥有庞大数据和实时流量的 BAT 的出发点。他们虽然也希望能够有显着的提升，但是这是在保证稳定的情况下。当个人的想法和公司的想法发生冲突时，只能调整心态来解决问题。

说服别人最好的方式，不是告诉他我想怎么做，而是直接做出成绩经过几轮和老板协商未果后，思源调整了自己的策略。当然不是盲目不计后果的干，只能牺牲自己的时间，在风险可控的范围内去做自己想要做的尝试。

抱着这样的心态，思源收获了几个明星业务部门对于他提出的解决方案的采纳。虽然我很不喜欢这样的方式：自己做的东西还要自己去卖思源忍不住发了些牢骚，但是被认可的感觉还是挺好的，牢骚之后，思源还是忍不住有些小自豪。

16年，思源进入某 BAT 企业时，对方企业为这位工作不足2 年的算法工程师开出了高级别，看中了他发展的潜力。1年多过去了，思源用自己的项目证明了他担当得起这个级别，甚至想要谋求更高的级别。

思源和?D帆一样，都是一个不爱打无准备之仗的人，转型算法这个仗，思源花了几乎整个硕士期间来进行准备。

因为热爱，所以能够跨越转型中的千辛万苦。

有人会说，思源的薪资多多少少收到了 AI 浪潮的影响。但对于思源而言，他爱上算法的那年还是13年。你永远没法追上市场的风口，你要做的只是坚守自己热爱的技术，追上他的浪潮就够了。

在这些拿到50万年薪的90后中，有很多看似虚无缥缈的，常用来评判一个人是否优秀的标准变得越来越清晰，有潜力、学习能力强、有自驱力、有责任心等等。这些闪光点具象化到操作上：

?D帆这类的程序员，采用了默默抗住压力，不断敦促自己随着目标的更改而修正自己的前行方向；

华荣这样的程序员则是抱着一颗和项目共存亡的心，上瘾般的解决自己遇到的一个又一个问题；

和思源类似的程序员，一方面小心尊重着公司的要求，一方面又对自己在技术上的贪欲十分放纵，通过技术的精进创造的成果来证明自己的价值。

当你习惯用差不多、就这样吧来解决问题的时候，这些你认为是幸运得来的回报，永远都不会降临在你的头上。

Ⅳ 大数据技术就业前景如何

近几年来，互联网行业发展风起云涌，而移动互联网、电子商务、物联网以及社交媒体的快速发展更促使我们快速进入了大数据时代。截止到目前，人们日常生活中的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别一跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别，数据将逐渐成为重要的生产因素，人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据时代，专业的大数据人才必将成为人才市场上的香饽饽。
因此，当下大数据从业人员的两个主要趋势是：大数据领域从业人员的薪资将继续增长；大数据人才供不应求。
另外，大数据专业毕业生就业岗位非常多，比如：Java大数据分布式程序开发、大数据集成平台的应用与开发、大数据平台运维、Java海量数据分布式编程、大数据架构设计、大数据分析、Java大数据分布式开发、基于大数据平台的程序开发、数据可视化、大数据挖掘、Java海量数据分布式编程、大数据架构设计等。就业前景虽好，但自学较困难。有机会最好还是选择尚硅谷大数据培训，进行系统化学习。

Ⅵ 大数据时代八大热门IT岗位

大数据时代八大热门IT岗位

新的想法诞生新的技术，从而造出许多新词，云计算、大数据、BYOD、社交媒体、3D打印机、物联网……在互联网时代，各种新词层出不穷，令人应接不暇。

这些新的技术、新兴应用和对应的IT发展趋势，使得IT人必须了解甚至掌握最新的IT技能。另一方面，云计算和大数据乃至其他助推各个行业发展的IT基础设施的新一轮部署与运维，都将带来更多的IT职位和相关技能技术的要求。

毫无疑问，这些新趋势的到来，会诞生一批新的工作岗位，比如数据挖掘专家、移动应用开发和测试、算法工程师，商业智能分析师等，同时，也会强化原有岗位的新生命力，比如网络工程师、系统架构师、咨询顾问、数据库管理与开发等等。下面分别为大家介绍着十大IT技能所体现的工作岗位：

一、算法工程师

何万青博士曾经介绍把一件事做快做好的三种方法，其中就提到过“提高流水线效率、更好的算法和更短的代码关键路径。”可以看出算法在系统效率中的重要地位。算法是让机器按照人类设想的方式去解决问题，算法很大程度上取决于问题类型和工程师对机器编程的理解，其效率的高低与算法息息相关。

在数学和计算机科学之中，算法(Algorithm)为一个计算的具体步骤，常用于计算、数据处理和自动推理。在大数据时代，算法的功能和作用得到进一步凸显。比如针对公司搜索业务，开发搜索相关性算法、排序算法。对公司海量用户行为数据和用户意图，设计数据挖掘算法。

算法工程师，根据研究领域来分主要有音频/视频算法处理、图像技术方面的二维信息算法处理和通信物理层、雷达信号处理、生物医学信号处理等领域的一维信息算法处理。另外数据挖掘、互联网搜索算法这些体现大数据发展方向的算法，在近几年越来越流行，而且算法工程师也逐渐朝向人工智能的方向发展。

二、商业智能分析师

算法工程师延伸出来的商业智能，尤其是在大数据领域变得更加火热。IT职业与咨询服务公司Bluewolf曾经发布报告指出，IT职位需求增长最快的是移动、数据、云服务和面向用户的技术人员，其中具体的职位则包括有商业智能分析师一项。

商业智能分析师往往需要精通数据库知识和统计分析的能力，能够使用商业智能工具，识别或监控现有的和潜在的客户。收集商业情报数据，提供行业报告，分析技术的发展趋势，确定市场未来的产品开发策略或改进现有产品的销售。

商业智能和逻辑分析技能在大数据时代显得特别重要，拥有商业知识以及强大的数据和数学分析背景的IT人才，在将来的IT职场上更能获得大型企业的青睐。不过这些技能并不是一般人都能掌握的，一些公司目前正在招聘统计学家并教授他们有关技术和商业的知识。

三、数据挖掘工程师

数据挖掘工程师，也可以叫做“数据挖掘专家”。数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。

数据挖掘专家或者说数据挖掘工程师掌握的技能，能够为其快速创造财富。当年亚马逊的首位数据挖掘工程师大卫·赛林格(David Selinger)创办的数据挖掘公司，将类似于亚马逊的产品推荐引擎系统销售给在线零售和广告销售商，而这种产品推荐引擎系统，也成为亚马逊有史以来最赚钱的工具。数据挖掘的价值由此可见一斑。

四、咨询顾问(专家)

任何业务部门和任何行业企业，都有IT系统在背后默默无闻地支撑着。在云计算大数据时代，业务面临的挑战和机遇也会给IT系统带来更多要求。在这种情况下，IT系统的规划部署和运维，都要有更为精通的专业人士才能胜任，并满足面向未来大数据分析、云计算服务应用的需要。

纽约蒙特法沃医疗中心(montefioremedical center)的副主席杰克-沃夫(JackWolf)曾经表示，他寻求不仅会建立和使用系统而且还会给予其他员工技术支持的新员工，他说：”新的系统意味着你必须有更多的咨询台来处理更多的咨询量。”当然，这里体现的主要是某个系统的技术支持的功能，但管中规豹我们不难发现，无论是部署初期的物料采购还是运维过程中的金玉良言，都凸显出这种技术咨询顾问的重要性。

五、网络工程师

网络工程师可以说是一个“绿色长青”的职业，网络技术一直以来就处于急需之中，美国人力资源公司罗勃海佛国际(Robert Half International)第三季度IT招聘指数和技能报告指出，网络管理占总需求技能排名中的第二位。对于云计算时代来说，网络在云资源池中(计算、存储、网络)更是扮演着更为重要的作用。

另一方面， IPv6 标准、物联网、移动互联等蓬勃发展，使得对于网络工程师尤其是新型网络工程师(移动、IPv6、云计算方向)的人才和技能要求也越来越多。网络工程师也因此而可以细分成多个发展方向，相应的技能要求其侧重也有所不同。比如网络安全、网络存储、架构设计、移动网络等等。

六、移动应用开发工程师

移动应用开发，会随着移动互联网时代的到来变得更受追捧。截至2012年底我国已经有10亿手机用户，移动智能终端用户超过4亿，在移动支付、移动购物、移动旅游、移动社交等方面涌现了大量的移动互联网游戏、应用和创业公司。

移动平台智能系统较多，但真正有影响力的也不外乎iOS、Android、WP、Blackberry等。大量原来PC和互联网上的信息化应用、互联网应用均已出现在手机平台上，一些前所未见的新奇应用也开始出现，并日渐增多。

移动应用开发，由于存有多个平台系统，因此不同的平台开发者其所面临的机遇和挑战也不尽相同。一个很明显的例子就是，当初由Google公司和开放手机联盟领导及开发的基于Linux的安卓系统，在开源之后就给广大开发者(商)带来巨大商机，而坚定选择iOS平台的的开发工程师，也通过苹果生态系统的不断扩建和智能设备的高市场占有，使得较早的一批开发者都赚得盆满钵满。不过在国内由于用户习惯、产业环境和版权保护的问题，移动应用开发者并没有因此而获得相应的收益。

七、软件工程设计师

近年IT业界逐渐涌现出一股软件定义网络(SDN)、软件定义数据中心、软件定义存储(SDS)和软件定义服务器(MoonShot)等浪潮，大有软件定义未来一切IT基础设施的趋势。

PaaS、SaaS、数据挖掘和分析、数据管理和监控、虚拟化、应用开发等等，都是软件工程师大展身手的好舞台。相应的，这些技术领域也对软件工程师的要求会更高，尤其是虚拟化和面向BYOD、云计算、大数据等应用的开发和管理，都需要有更高深的技术支撑。

和算法工程师有点类似的地方在于，软件工程师也需要注重设计模式的使用，一位优秀的工程师通常能识别并利用模式，而不是受制于模式。工程师不应让系统去适应某种模式，而是需要发现在系统中使用模式的时机。

八、数据库开发和管理

数据库开发和管理在大数据时代显得尤为重要，相关的数据库管理、运维和开发技术，将成为广大BI、大型企业和咨询分析机构特别看重的技能体现。代表着更多类型(尤其是非结构化类型)的海量数据的涌现，要求我们实时采集、分析、传输这些数据集，在对基础设施提出严峻挑战的同时，也特别强调了数据库开发和管理人员的挑战。

比如分布式的、面向海量数据管理的数据库系统之一NoSQL，就是面向大数据领域的非关系型数据库的流行平台，高可用、大吞吐、低延迟、数据安全性高等应用特点成为了很多企业的看重的特点，并希望有足够多的优秀IT开发人员深度开发NoSQL系统，解决对存储的扩容、宕机时长、平滑扩容、故障自动切换等问题的困恼。

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Ⅶ 计算机专业,哪个方向就业比较好

软件工程方向就业前景很广阔，学生毕业后可以到众多软件企业、各个大、中型企、事业单位的信息技术部门、教育部门等单位从事软件工程领域的技术开发、教学、科研及管理等工作。

软件工程师是一个很大的概念，它包括软件开发工程师、软件测试工程师等。那么总的来说，无论是软件开发工程师，抑或是软件测试工程师，它们的前景都是非常好的。

软件工程专业是计算机领域发展最快的学科分支之一，国家非常重视软件行业的发展，对软件人才的培养给予了非常优惠的政策。本专业培养掌握计算机软件基本理论知识，熟悉软件开发和管理技术、能够在计算机软件领域中从事软件设计、开发和管理的高级人才。