IT行业大揭秘:2020最受欢迎的十大岗位是什么?薪资水平又如何呢?

多图预警!!!

提到IT行业相信大家都对这个不陌生,随着互联网的发展,我国IT行业受欢迎程度越来越高,而且这个行业的未来发展前景十分好,不会面临着被时代淘汰的趋势。这个行业对大量的顶尖人才需求量也比较大,而且薪水多多!

当下,随着人工智能,机器学习和区块链等先进技术的不断提升,IT行业的人才缺口越来越大。彭博社最近的一份报告援引了包括2020年美国企业需求中的后端开发人员,数据工程师,移动开发人员和站点可靠性工程师的角色。DevOps工程师和数据分析师的需求也随着组织依赖数据决策而不断增加。

2020年IT行业哪些职位最抢手? 薪资水平如何?又有哪些技能是必须掌握的?在本文中,我将根据最新数据和市场趋势一一为大家解答。

1. 全栈开发人员

这是排名第一的IT行业岗位。

一个全栈开发人员处理后端编程语言,并且具有CSS,JavaScript和HTML的技能。 Full Stack开发人员在应用程序的前端和后端进行操作,并根据客户要求实施项目。

与普遍的看法相反,全栈开发人员不仅仅关注代码,而是分别在后端和前端轮换角色。 随着雇主在数据库系统中寻找具有灵活性的候选人,全职开发人员的技术技能至关重要。

全栈开发人员需要根据不断变化的技术生态系统重新设计网页设计。 视觉设计是全栈开发人员在这个竞争激烈的行业中需要学习的另一个领域。

接下来看看该职位的薪资水平和岗位要求。

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首先大家最先看到的就是薪资,排名第一的岗位薪资果然不会让我们失望,20k+,但是其岗位要求也不低,从上图中我们可以看到精通一门编程语言是远远不够的,除了最基本的精通编程语言外,也要熟悉Linux基本操作和命令以及常见NoSQL系统、分布式架构等。

近年来,随着云计算技术的崛起,推动云计算的Linux开源开发也在迅猛发展,相应的基于云计算的高端Linux开发人才和运维人才成为IT职场上炙手可热的稀缺人才。2019年云计算领域人才薪资也颇为乐观。特意为大家准备了一套2020最新版Linux云计算入门教程,有兴趣的可以深入学习,为自己镀金。

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2. 机器学习工程师

随着公司在自动化过程中选择此技能,对机器学习工程师的需求正在逐渐增长。 雇用机器学习工程师使公司能够构建使用数据进行决策的智能系统。

机器学习工程师具有编程技能,可以帮助他们处理复杂的项目,例如构建智能系统。 与程序员不同,机器学习工程师在技能应用和高级项目上有广泛的应用范围。

机器学习工程师开发的算法可解释市场趋势并了解消费者需求。 例如,机器学习工程师可以根据消费趋势预测客户未来6个月将需要哪些产品。

机器学习工程师在自动驾驶汽车领域工作,在那里他们协调自动驾驶汽车项目。 通过使用他们的计算技能和训练算法,机器学习工程师可以开发支持自动驾驶汽车的复杂系统。 特斯拉(Tesla),谷歌(Google)和优步(Uber)正在招聘机器学习工程师,以支持他们不断发展的自治系统,可以说机器学习工程师适合于各行各业。

岗位薪资水平及岗位要求:

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机器学习是当下的热门词汇之一,近年来正经历着它的扩展和普及。但是目前市场上缺乏熟练的机器学习专业人员,这是开始机器学习领域职业生涯的大好时机。当下机器学习工程师的人才缺口也非常大,很多工程师也开始涉足机器学习。

但许多人仍有此疑问:学习机器学习,无从下手怎么办?尝试过各种学习方法,为什么依然是个门外汉?为什么传统的学习机器学习途径收效甚慢?作为一名对机器学习心有向往的程序员,我该以什么样的姿势开始呢?

大家都以为机器学习很难,其实很简单,最快的办法就是直接上手做项目实践,一个项目做下来,过程中发现不懂的地方学习,查缺补漏很快就能上手了。

如果你想入门机器学习和深度学习;

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那么请你务必开始进行项目实战。

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3. DevOps工程师

企业需要软件管理和反馈方面的专家,这可以发挥DevOps工程师的作用。 实施自动化流程和创建数据系统使DevOps工程师对公司产生了需求。 通过与DevOps工程师合作,公司在映射软件管理中发现了价值,从而减少了基于测试和系统部署的损失。

在与团队合作时,DevOps工程师利用他们的编码技能为组织开发可持续的网络系统。 功能发布给企业带来了挑战,DevOps工程师通过精确的测试来监督代码的实现。

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我们可以看到DevOps工程师的薪资相比前两个只高不低,但岗位要求也水涨船高,除了需要掌握至少一门开发语言,还要具有Docker/Kubernetes落地实践经验,熟悉Docker/Kubernetes相关生态,对Devops、持续集成也需要有一定了解。

关于Devops我之前在文章中有所介绍:

同时这里推荐两个DevOps和Kubernetes的相关学习资料,大家按需取用。

4. 数据科学家

数据科学是在开发人员世界中可以找到的最性感的工作,并且组织正在招聘数据科学家以响应当前的数字化转型。 数据科学家处理数据并开发问题解决方案。

数据科学家的角色包括数据收集,完善,扩展和学习,然后进行维护。 公司组织因其解决问题的能力而从数据科学家那里获得了价值。

数据科学家来自不同的背景,例如统计,数学和计算机科学领域。 通过分析模式,数据科学家通过使用数据来驱动决策来协助组织。

《华尔街日报》(Wall Street Journal)称,硅谷以及纽约和波士顿等技术中心对数据科学家的需求正在增加,并且这一趋势将在2020年继续。

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我们可以发现,数据科学家岗位的招聘要求中,具有数据挖掘经验,掌握基本机器学习算法,对知识图谱等的熟悉和运用是必须的。同时,具备扎实的编程语言也是一个加分项。

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知识图谱在当下越来越重要。一些国内外互联网搜索引擎公司已经意识到知识图谱的战略意义,纷纷构建知识图谱,如Google知识图谱(Google Knowledge Graph),百度知心和搜狗的知立方,以此来改进搜索质量,知识图谱对搜索引擎形态日益产生重要的影响。

了解更多知识图谱相关知识:

5. 后端开发人员

在用户体验和应用程序方面,后端开发人员由于在软件系统上开发计算功能而适合担任此角色。 通过开发信息系统的组件,后端开发人员可以帮助维护系统。 Java,C和C ++的编程语言可帮助后端开发人员为组织创建前端系统。

后端开发人员使用高级编程工具以确保将数据实时传输到前端。 信息系统带有一些错误,需要通过测试和提供解决方案来解决问题的技术经验。

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后端开发工作考察的则是对Linux系统的掌握程度及对多线程,IO,集合,分布式等相关技术的熟悉程度。

现如今的多核CPU早已经是司空见惯,而多线程编程早已经是飞入寻常百姓家。对于后台开发这样的岗位,如果面试者不熟悉多线程编程,那么一般会被直接 pass 掉。

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关于IO的资料看这里:

6. 安全工程师/网络安全分析师

随着组织寻求安全工程师保护其数据系统,对安全工程师的需求将在2020年增加。 随着黑客事件的增加和数据处理的激增,安全工程师提供及时的解决方案,企业需要在现代世界中竞争。 安全工程师通过开发适合企业需求的工具/解决方案来处理安全威胁。

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安全工程师通过开发,测试和执行来推荐解决方案,从而评估组织的软件功能。

对公司数据的恶意软件攻击引起了安全工程师的注意,安全工程师开发了强大的安全系统来防止丢失。 安全工程师使用的预测工具使他们能够预测风险并采用解决方案。

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网络安全工程师的就业职位很广泛,总结下来主要有网络安全工程师、网络安全分析师、数据恢复工程师、网络构架工程师、网络集成工程师、网络安全编程工程师。

下面一组数据是一般情况下初级网络工程师的待遇:进入企业,一般在4000以上;学习全面的知识,成为中级网络工程师,工资达8500以上;做了部门经理,还可以高达10000或以上;如果自己不断提升,成为专业的高级网络工程师人才,薪水达15000以上没有问题,比如网络存储工程师、网络安全工程师、中高级运维工程师。

因此想要获得更多薪水,还要在工作过程中不断提升自己。

7. 数据工程师

数据工程师的角色看起来与数据科学家的角色相似,但有所不同。 随着大数据的出现,数据工程师等也出现了新的角色。

数据工程师的角色要求应用诸如MongoDB,DashDB,Cassandra和MySQL之类的工具,以提高工作流程管理的效率。 数据工程师精通NoSQL,hive,Pig和Hadoop。 数据工程师的其他技能领域包括数据流和编程。

数据工程师专注于数据准备,以便数据科学家借助软件应用程序进行进一步分析。 数据收集和使用资源来组装信息属于数据工程师的职责。

数据工程师交流系统组件,以促进理解和可访问性,以便其他团队(如数据科学家)进行进一步分析。 由于开发了组织用于决策的模型,因此架构对于数据工程师的生命至关重要。

来看看互联网大厂对数据工程师的招聘要求。

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作为IT类职业中的大熊猫,数据工程师的收入待遇可以说达到了同类的顶级。大数据时代的到来很突然,在国内发展势头激进,而人才却非常有限,现在完全是供不应求的状况。在美国,大数据工程师平均每年薪酬高达17.5万美元,而据了解,在国内顶尖互联网类公司,同一个级别大数据工程师的薪酬可能要比其他职位高20%至30%,且颇受企业重视。

与数据相关的职位,指向的是数据采集、数据挖掘、数据分析、数据结构四大技能,即使初级职位,要求也是一专多能。高级职位则要求每个模块都有理解,对统计、编程、行业理解都要求很高。未来是一个数据的时代,也是数据科学家的时代!

配套课件:

8. 移动开发人员

根据Mashable的说法,对移动开发人员的需求正在增长,许多公司根据客户的经验进行招聘。 移动开发人员具有用于创建包括IOS和Android的应用程序的软件开发技能。

移动开发人员需要了解编程语言,并且同样适用于软件规范。 软件开发人员应学习应用程序开发所需的技能,包括Java和C。

移动开发人员与客户互动,并根据他们的软件开发知识推荐解决方案。 API开发属于移动开发人员的角色,该开发人员支持移动操作系统的操作。

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应用程序需要更新,移动开发人员可以利用他们的技能来创建解决方案,以开发新功能和新版本。 该设计对于根据市场需求开发应用程序的移动开发人员至关重要。

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当下有很多人说Android、iOS现在找工作不如以前好找工作了,动不动要求会这会那,前些年的时候,市场需求火爆,找工作轻轻松松。现在反而越来越多人关注Python,Java、大数据、人工智能。这方面相关公众号,也短时间内吸引一大波人,迅速超过Android和iOS号。我们也在反思,移动开发真的凉了么?

凉,是不存在的,因为现在Android、iOS方向基本很合理化,可以将其归为以下几类:

1、应用层开发,不限于各种产品,主要还是Android或iOS原生开发,主要是各种性能优化。2、嵌入式开发,不限于各种开发板子,物联网,智能家居3、安全开发,不限于各种反逆向,反汇编,寻找安全漏洞4、音视频开发,不限于直播、点播、音视频通话、音视频会议,短视频等5、插件化、组件化、热修复开发,不限于自研和使用开源框架集成开发6、系统开发(Android),不限于Rom维护和FrameWork层定制需求7、图形图像开发,不限于OpenGL ES,EGL,GLSurfaceView,滤镜,美颜

所以,你看移动开发凉了么?没有,都被细化到这些领域中去了,就拿音视频开发、多媒体开发来说,几乎互联网行业大部分猎头都在帮抖音寻找这方面的人才,深圳、上海、北京都在招,未来Android、iOS能走多远,就取决于这些细化的方向能走多远。如果你开始想长期做Android或iOS,建议选择一个方向,持续深耕。如果不打算长期做Android或iOS,可以朝Python和人工智能上发展,毕竟现在还是萌芽时期,先入为主,赶上下一波时代的浪潮。

9. 现场可靠性工程师

站点可靠性工程师通过在运营中使用软件开发的背景来处理基础结构问题。 企业需要可靠的系统来竞争和做出准确的决策。 站点可靠性工程师协助扩展软件的操作。 站点可靠性工程师通过确保流畅的自动化功能,专注于软件系统中的手动流程。

通过使用他们的编码技能,站点可靠性工程师可以创建有助于运营自动化的软件功能。 系统开发的执行和系统功能的工具是由站点可靠性工程师执行的角色。 站点可靠性工程师测量指标以确定开发系统的功能。

首先谈谈什么是可靠性,可靠性指的是设备在一定的环境下可以正常工作能力的的一种度量。可靠性需要给出MTBf检验值。通常我们通过可靠性试验进行推算设备可靠性的,也就是设备可以无故障的工作时间范围(MTBF验证区间)。这个时间范围其实是一个概率落点和风险评估的一个结果。第二在可靠性工程师需要的技能,需要很好的统计学基础和物理失效原理。其次还需要懂得设备的环境试验技术。

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关于SRE运维工程师,掌握一门编程语言也是必然要求,与此同时,对于一些自动化运维工具也要有自己的理解,加分项则很多,熟悉开源监控平台,有日志处理相关经验,ansible、zabbix、DevOps、docker、k8s等等,总之,技能越多越吃香。

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10. 数据分析师

零售,制造,技术和运输领域的每个行业都依赖数据进行决策,而数据分析师则可以帮助提取和分析信息。 公司组织了解市场的生存取决于数据分析,这意味着需要聘用数据分析师。

数据分析师在信息之间建立联系,并从数据中获取价值以进行决策。 从数据中获取见解需要熟练的数据分析人员,他们可以绘制趋势并了解重复出现的联系。

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在岗位要求上我们可以看到,精通Python以及SQL是必然标准。

SQL(数据库),我们都知道数据分析师每天都会处理海量的数据,这些数据来源于数据库,那么怎么从数据库取数据?如何建立两表、三表之间的关系?怎么取到自己想要的特定的数据?等等这些数据选择问题就是你首要考虑的问题,而这些问题都是通过SQL解决的,所以SQL是数据分析的最基础的技能。

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