月入过万的人从事什么工作?

月入过万的人从事什么工作?,第1张

近年来,随着中国经济的发展,越来越多的年轻人开始拥有月入过万的工资。但是,这样的高收入并不是所有行业都有,只有一些特定的行业和职业才能获得如此高的薪资。下面我将从多个方面分析月入过万的年轻人主要从事哪些行业和职业。
首先,高薪行业和职业中,最为突出的是互联网行业。在中国的互联网行业,像BAT(百度、阿里巴巴、腾讯)等知名企业的高级工程师、技术专家、数据分析师、产品经理等职位的月薪一般都在1万元以上,其中,BAT的高级职位甚至能够达到3万元以上。除了BAT这样的大型企业,像字节跳动、美团、滴滴等一些新兴的互联网公司也是月入过万的职业热点。在这些企业中,像算法工程师、人工智能专家、游戏开发者等技术型岗位,以及市场营销、品牌推广等商业型岗位,都是月薪过万的高薪职位。
其次,金融行业也是一个月入过万的热门行业。在中国的金融行业中,像投资银行、证券、基金、保险等领域,往往能给员工带来较高的薪酬。比如,像高级金融分析师、财务分析师、风险控制专家等职位,月薪一般都在1万元以上。此外,对于金融行业的高层管理人员和高级专业人才来说,他们的薪水通常更高,甚至可以达到数十万元甚至更高的水平。
再次,医疗、制药等行业也是月入过万的职业热点。随着我国老龄化程度的加剧,医疗、养老等行业的发展也越来越迅速。在这些行业中,像医生、护士、药剂师等职位的薪水也逐渐提高。尤其是一些私立医院、高端医疗机构以及医疗器械公司、制药企业等,往往会提供较高的薪资水平,月薪过万的医疗人才也越来越多。
此外,像律师、会计师、翻译等职业也是月入过万的职业热点。这些职业通常需要较高的学历和专业技能,且竞争激烈。例如,在国际会计师事务所(如四大会计师事务所)工作的高级会计师、审计师、税务专家等职位,月薪也可以达到1万元以上。此外,在翻译、口译等领域,拥有高级技能和专业资格证书的人才也往往拥有月入过万的薪水。
除了上述几个行业,还有一些行业也拥有月入过万的高薪职位,例如房地产、能源、汽车等行业。在这些行业中,像高级工程师、销售总监、市场总监等职位,月薪也通常在1万元以上。
总的来说,能够拥有月入过万的工资并不是所有行业都有的,只有一些特定的行业和职业才能获得如此高的薪资。在中国,互联网、金融、医疗等行业是月入过万的热门职业热点,拥有高级技能和专业资格证书的人才也往往能够获得如此高的薪酬。当然,随着社会的不断发展和职业结构的变化,未来可能会出现新的月入过万的职业热点。

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

在大家传统的思想观念中,一直认为IT行业都是吃青春饭的,什么大量裁员、中年危机等,都无一不与IT界相关。实际上,算法工程师并不是一个吃青春饭的职业,反而随着经验的累积变得越老越吃香。但是不管什么时候,算法工程师始终要保持高度的敏感性,具备一定的创新性,有很强的想象力和推理能力,还需要具备较强的危机意识,从而不断吸取新的知识技能,毕竟生产在进步,科技在创新。

算法工程师年轻的时候薪酬都很高,并且十分抢手,实在不行还可以转岗,在IT行业里,可以说所有的职位吃的都是青春饭,这是国人的印象,但事实也确实如此,不过大家可以不必担心,虽然吃的是青春饭,但是到了40+这个年龄,还是可以转岗,或者进入管理层的,大可不必担心。

it行业十大热门职位都是数据挖掘工程师,安全运维工程师,全栈工程师,算法工程师,移动应用开发工程师,系统架构师,数据库管理员,VR/AR工程师,云架构师,软件测试工程师。

1、数据挖掘工程师是数据师的一种。是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中知识的工程技术专业人员。这些知识可用使企业决策智能化,自动化,从而使企业提高工作效率,减少错误决策的可能性,以在激烈的竞争中处于不败之地。

2、安全运维工程师需要具备防火墙、Linux、网络安全、信息安全等技能。主要职责是保护企业数字财产安全,包括端口扫秒、基线检查、账户权限审计等。

3、全栈工程师是指掌握多种技能,并能利用多种技能独立完成产品的人。也叫全端工程师,同时具备前端和后台能力。

4、算法是一系列解决问题的清晰指令,也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出。算法工程师就是利用算法处理事物的人。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。

我认为这个情况非常重要,毕竟能够应聘算法工程师的人非常少,这个专业本身也非常吃香。

之所以这样说,主要是因为算法工程师所对标的直接就是人工智能领域,因为人工智能领域也是接下来的风口之一,很多互联网公司也在大力研发人工智能领域的各种产品。在这种情况之下,人工智能领域本身就获得了资本的价值,所以相关领域的工作人员的工资也会非常高。

算法工程师的月薪非常正常。

对那些应聘算法工程师的应届毕业生来说,并且毕业生的平均月薪就可以达到32万元的程度,这个月薪已经远超其他行业的同等水平。某种程度上来讲,当一个人选择对了行业之后,这个人确实可以获得比常人更多的收入回报。除了互联网行业的it人员之外,算法工程师的月薪引起了很多人的羡慕,但这个月薪其实非常正常。

我认为人工智能会成为爆款。

以我个人来看,人工智能和新能源汽车将会成为接下来的两个重要风口。因为互联网行业已经发展到了瓶颈期,如果没有新的技术创新的话,几乎所有的资本都会把目光放在人工智能领域和新能源汽车领域。如果一个人从事这两个领域的相关工作的话,这个人不仅可以通过相关方式获得更为稳定的工作,同时也能够获得更高的收入回报。因为这两个领域需要的高端人才比较多,相关人才的门槛也非常高,所以能够真正入职相关领域的员工的数量其实非常少。

总的来说,每个行业都会有自己的实际情况,对于整个互联网行业以及人工智能领域来说,这个行业确实处在全球经济的风口。当人工智能领域逐渐成为全球的经济爆款的时候,越来越多的学生也开始主动报考和学习人工智能专业。


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