物联网就业岗位有哪些

物联网就业岗位有哪些,第1张

下面是比较热门的几个大数据岗位:

1、首席数据官(CDO)

首席数据官的工作内容非常多,职责也很复杂,他们负责公司的数据框架搭建、数据管理、数据安全保证、商务智能管理、数据洞察和高级分析。因此,首席数据师必须个人能力出众,同时还需要具备足够的领导力和远见,找准公司发展目标,协调应变管理过程。

2、营销分析师/客户关系管理分析师

客户忠诚度项目、网络分析和物联网技术积攒了大量的用户数据,很多先进公司已经在使用相关策略来支持公司的发展计划。尤其是市场部门能够运用这些数据进行更有针对性的营销。营销分析师能够发挥他们在Excel和SQL等数据分析工具方面的专业特长,对客户进行细分,确保数字化营销能够到达目标客户群体。

3、数据工程师

随着Hadoop和非结构化数据仓库的流行,所有分析功能的第一要务就是要得到正确的数据。高水平的工程师需要掌握数据管理技能,熟悉提取转换加载过程,很多公司都急需这样的人才。事实上,很多首席数据官甚至认为,数据工程师才是大数据相关行业中最重要的职位。

4、商务智能开发工程师

商务智能开发工程师的最基本职能,是管理结构数据从数据库分配至终端用户的过程。商务智能(BI)曾经只是商务金融的基础,现在已经独立出来,成为了单独的部门,很多商务智能团队正在搭建自服务指示板,这样运营经理就能快速且有效地获取高性能数据,评价公司运营情况。

5、数据可视化

随着指示板和可视化工具的增多,商务智能“前端”研发工程师需要更熟练掌握Tableau、QlikView/QlikSense、SiSense和Looker。能够使用d3js在网络浏览器中制作数据可视化的研发工程师也越来越受到公司欢迎。很多大公司开出的年薪已经超过了7万5千英镑,平均日薪500多英镑。

6、大数据工程师

正如上文提到过的,数据工程师的工作是负责管理公司的数据,包括数据的收集,存储、处理和分析。大数据工程师需要能够搭建并维护大型异构数据框架,这些数据通常是在MongoDB等NoSQL数据库中。很多公司采用Hadoop框架和很多Hadoop次级软件包,如Hive(数据软件),Pig(数据流语言)和Spark(多编程模型)。

大数据时代十大热门IT岗位

大数据时代十大热门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(DavidSelinger)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(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(RobertHalf)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。

另外,更为知名的Hadoop分布式数据库HBase的数据管理,需要借助HRegion、HMaster、HClient组成的体系结构从整体上管理数据。这些也都需要有对Hadoop深刻理解和业务的精通才能胜任。而除此以外的大数据的存储管理、内存计算、包括基于这些应用上的平台开发等等,也得会越来越受市场欢迎。

九、系统架构师

去年三星首席系统架构师吉姆·莫加德(JimMergard)跳槽至苹果,属于近期比较大的系统架构师人事变动,这种变动也说明了当今对于系统架构师的高度重视和认可。

众所周知,云计算和大数据的出现,使得传统的数据中心基础设施难以胜任;另一方面,日益激烈的市场竞争和移动互联等商机的出现,势必会给企业业务带来深刻变革。这种变革和IT架构转型,都会牵扯到IT系统架构这个核心问题。相比之前介绍的那些IT技能和所对应的岗位,系统架构师的规划部署能力显得尤为重要,它牵扯的是整个面而不是某个领域某个点的痛点。

十、系统安全师

同样的,网络、计算、存储还是系统架构,也都需要关注安全问题,而安全在现在的云计算环境下,个人隐私和企业敏感数据的保护也不断被强化。

在当前很多企业都收缩IT安全预算开支后,还不断面临着增强的合规要求等问题。企业们都在考虑是否应当将某些IT运营交给云端服务提供商处理。实际上,每个人都深感压力,预算不够地情况下还要尽力防护数据地安全,特别是中小型企业,这也就意味着企业需要将部分IT运转外包给第三方以减少资金和人力方面地投资。

即使不采用外包的形式,无论个人还是企业都会更加注重安全,因为“安全”本身是没有行业限制和划分的,尤其是企业在构建云计算环境、提交或者收集海量数据进行处理分析、存储和传输等等一系列环节,都会面临新的挑战。这种挑战势必会需要有更多更专业的技术人才帮助解决这些问题。相比传统来说,系统安全师将更多的会结合具体的业务展开,而根植于系统平台和底层基础设施的系统安全,则更多的会出现在运营

我们都知道,大数据现在是非常火热的,基本上是人尽皆知,很多人也都非常想加入这个行业,成为一名优秀合格的大数据工程师。从目前的情况来看,由于现今大市场环境下大数据人才匮乏,对于公司来说,很难招聘到合适的人才(既要有高学历,同时最好还有大规模数据处理经验),这也就为那些正在成为大数据工程师的朋友提供了一个很好的职业稀缺环境。那么大数据工程师的职业发展前景具体如何呢?
大数据工程师的前途还是很明朗的,成为大数据工程师如果有相关方面的经验的话还是比较简单的。目前长期从事数据库管理、挖掘、编程工作的人,包括传统的量化分析师方面的工程师,以及任何在工作中需要通过数据来进行判断决策的管理者,比如某些领域的运营经理等,都可以尝试该职位,而各个领域的达人只要学会运用数据,也可以成为大数据工程师。
大数据工程师在薪酬待遇也是很有优势的,可以说,大数据工程师在IT类职业中比较稀缺的,大数据工程师的收入待遇可以说达到了同类的顶级。根据颜莉萍的观察,国内IT、通讯、行业招聘中,有10%都是和大数据相关的,且比例还在上升。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175万美元,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很多。
在职业发展路径上,由于大数据人才数量较少,因此大多数公司的数据部门一般都是扁平化的层级模式,大致分为数据分析师、资深研究员、部门总监3个级别。大公司可能按照应用领域的维度来划分不同团队,而在小公司则需要身兼数职。这个职位的大部分人会往研究方向发展,成为重要数据战略人才。另一方面,大数据工程师对商业和产品的理解,并不亚于业务部门员工,因此也可转向产品部或市场部,乃至上升为公司的高级管理层。
关于大数据工程师的职业发展问题小编就为大家介绍这么多。可以看到,大数据工程师未来的发展前景还是非常美好的,并且薪资待遇也非常的好,这也是为什么这么多人争相加入到这一行业中的重要原因之一。如果大家心存志远的话,可以选择大数据工程师作为自己职业生涯的长远规划哦

大数据技术专业就业方向如下:互联网、物联网、人工智能、金融、体育、在线教育、交通、物流、电商等。

大数据工程师:从事数据采集与管理工作,需要较强的IT专业能力,这个岗位也有很多别名,如hadoop工程师、javag工程师(大数据)、ETL工程师等,关键看其岗位职责和技能需求,别看名字。应届生月薪平均在10k以上。

大数据分析师:从事数据资源开发与利用,主要工作是数据分析、和数据挖掘,能出图表、出报告。需要数量使用一些分析工具,比如spss、SAS,如果能使用编程的方式灵活进行数据分析,就更好了,比如python或R这个岗位也有别名,比如数据分析师,商务智能分析师。应届生月薪大约在8k以上。

算法工程师:从事机器学习,构建人工智能模型,也称机器学习工程师,在商业领域,也有称为商务智能工程师的。该岗位需要很强的数学分析能力和编程能力,是三个岗位中的金领职位,也是月薪最高的职位,应届生月薪目前在15K以上。


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