聚焦前沿，聚焦那种暂时还没产业化但是即将产业化的方向。 今天的内容，讲的对你有帮助，点赞留个言，觉得无用或者不对，你也可以留言喷我，至少你舒服了。 想与在职和在读的伙伴来聊一聊，就业。 无论是博主视频的下方评论，还是各个问答平台的问题回答，最多的就是，我该选择哪个方向，工作是否稳定，会不会被淘汰，行业的现状是什么，未来规划的建议，等等。 有的人认为，内容是在贩卖焦虑，环境并没有那么差，也有的人认为，真实环境可能比我们看到的更加残酷，无论哪个结论，结论提供方都是根据自己当时的身份，和现有认知所推演出来的结论。 这个就如同，在相同的温度下，比如，25度，有人会告诉你热，有人会告诉你冷。热也好，冷也罢，无非是当事人根据自身情况，告诉你的感受而已，你会看到说冷和说热的两批人，争论的火热， 非要辩出个是非，而具体温度，25度，客观事实却没人在意。 你其实需要考虑的是，25度，对你，到底是热，还是冷。我们要有客观的判断依据，而非主观臆断。 有人的决策逻辑是，我会某项技能，所以我只能做这个领域，然后走一步看一步；有人的决策逻辑是，我想从事某个领域，我需要什么技能，然后一步一步实现。 前者我认为是务实，后者我认为是规划。国内现有的教育体制下，我不相信，你选的专业，就是你想从事的领域，因为走入社会，你会发现，身边很少有学了某个专业就从事某项工作的人， 更多的，可能是在他接触到的机会内，选择了一个，他认为的最优解。 今天的就业方向，我们放在计算机领域。首先计算机领域，分为硬件，和软件两个方向。我们来聊聊软件方向，更聚焦在程序员领域，当下这个领域就业，客观事实是 第一，学习成本，工作三五年技术迭代了，又得重新学，每次去面试就跟要考试一样 第二，显而易见的年龄危机，淘汰危机，体现在技术的可替代性，比如年轻人也会，比如人工智能 第三，市场招聘与应聘的供求关系，是很多人抢一个岗位，还是岗位一将难求 说白了，无论你是选择了这个方向，还是你现在就只会这个方面的技能，学习成本，是必须的。其次学的技能，应该是可以深造，沉淀，不是被年轻人随便替代掉的。最后应该是符合未来发展趋势的技能方向，做技能型人才。享受程序员红利的，肯定是第一批走入计算机程序员领域的人。 我给的结论是，聚焦前沿，聚焦那种暂时还没产业化但是即将产业化的方向。 如果你不理解这句话，你就想想当初的互联网，现在的移动端，当初的微博，现在的抖音。他们都经历了这个过程，从开始到产业化，最开始上车的，才是赚钱的那批人，后来上车的，能不能赚钱，我不知道，至少上车成本很高。找工作，学技能，也是一个道理。看清了趋势，选对了方向，享受一波红利，后来的人就要在内卷的红海中厮杀。 我们先来看看常见的程序员岗位。 简单整理了下，以上是一些常见的和程序员岗位相关的职业名称，不同的公司和行业可能会有不同的称呼和职位要求。 若将上述岗位按照技术难度进行分类较为主观，但可以从相对难度高低的角度进行简单分类 需要说明的是，岗位的技术难度并不是唯一的评判标准，不同的行业和公司对于不同岗位的技术要求和难度也会有所不同。 我们思考下，暂时还没产业化但是即将产业化的方向有哪些，我相信，人工智能是，人工智能需要算力支撑，所以算力服务也是，当然还有我没发现的，至少人工智能和算力服务，需要的是高级岗位人才 应聘高级岗位，你就需要付出学习成本，需要学习并行计算技术： 大数据工程师：在处理海量数据时，需要运用分布式计算和并行计算技术来提高数据处理效率和速度，因此了解和掌握并行计算技术对于大数据工程师是很有必要的。 人工智能工程师：在训练和运用深度学习模型时，需要使用并行计算技术来加速计算速度，提高模型的训练效率，因此了解和掌握并行计算技术对于人工智能工程师也是非常重要的。 科学计算工程师：科学计算一般涉及到大规模运算，需要使用高性能计算（HPC）系统和并行计算技术来提高计算效率，因此科学计算工程师需要掌握并行计算和HPC相关技术。 需要注意的是，并行计算技术是一项高级的技术，需要较为扎实的计算机基础和编程能力，如果没有相关经验和技术，需要进行系统的学习和实践。 希望各位可以根据自身情况，选择一条就业出路，有计算机基础和编程能力的伙伴可以从事高级岗位方向， 多一份认知，学一项技能，换一个选择，有缘看到的伙伴，希望可以在你的就业路上，提供帮助，来应对这不断变化的环境，搭建一条清晰的职业规划，实现自己预期的生活。 |
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