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驱巳
编辑于 2020-07-06 20:36
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IT工作 行业与岗位分析


在上一篇推文中,我们聊了聊全面的求职策略,以互联网的技术岗为主。找工作从10万+到40万+ ,第一篇在线教学!
今天讲讲行业与岗位。自我介绍一下,我曾就读于国内985计算机本科,现攻读日本计算机硕士,研究方向是深度学习。我大概从2019年8月起投递简历,到2020年4月基本结束求职过程,拿到的offer涵盖了算法与开发岗,年薪从10万+到40万+不等。今天是求职系列第二篇,主讲技术岗求职的行业与岗位分析,包括了互联网企业外企,金融企业,国企,与他们的不同岗位等等,帮助你分析自己的真实需求,打开求职视野,望向不内卷的世界。详情参见公众号:九州的云梦泽。

互联网

相信大家最感兴趣的行业与公司是国内的互联网企业,那么先聊聊它们吧。国内互联网企业大厂大家是耳熟能详了,BATJ,TMD,拼夕夕,猪厂等等。以及一些创业公司,比如CV四小龙等。此外将菊厂蓝绿厂小米也计入其中,因为它们岗位相似,薪酬与工作压力也相仿。当然也有很少的公司可以做到955,压力、加班跟薪资都会弱于大厂们。下图为网传大厂职级表。


比较适合有强烈意愿在一线城市买房定居,或者对互联网行业非常热爱的人,此外需要身体很好,有较强的抗压能力中年危机比较强烈,35岁是个槛,如果没有成为技术大拿或者中层领导,可能面临降薪去略小的公司或者创业的情况。
岗位方面,首先聊算法岗在大厂与创业公司里,算法岗通常分为工程师与研究员两种。前一种在业务部门,后一种在aiLab或者研究院在上一篇推文中我们聊过了大概的门槛与要求。
这里谈谈工作内容。算法工程师以硕士为主,也有越来越多的博士。通常面向业务。初期的话一般以数据工作,调参为主,使用模型提高业务指标。后期对于业务理解,产品架构,算法适配度都会有要求。有的时候也会发论文,不过不是kpi硬性要求。研究员以博士为主,也有少量硕士,他们的任务是提高公司的业界学界知名度,探索前沿方向,以及为业务部门解决较为棘手的算法问题。
总的来说研究员需求很小,要求非常高,是一条非常硬核的路。算法工程师则是正常情况下大家的算法求职方向,以业务为主,需要跟踪学界发展。然后是开发岗
开发岗通常包括了后端,前端与测试。现在也出现了一些岗位如大数据工程师,测试开发工程师等等。开发岗可以说是企业里的真正中坚力量,公司给的hc是最多的,负责了系统的搭建,运行,维护,对应的情况是技术成长平稳平均加班会多于算法岗,而且会在周末或者假期遇到一些临时问题需要加班。前景上除了纯测试岗都不错。
门槛:没有硬性要求,通常最低到强势双非。
作息:9105,大小周,9106,11116。
起薪:白菜价20~35不等,sp 30~50, ssp 无上限。
岗位:极多开发,较多算法。

外企

国内外企说起来也不少。知名度较高的企业有微软、亚马逊、谷歌,英特尔,AMD等等。此外有  leetCode,thoughtworks,虾皮,SAP,HULU,领英,思科等。参见955 WLB名单。https://github.com/formulahendry/955.WLB
与国内互联网公司比,他们最大的优点是薪酬尚可,压力小,工作生活平衡。劣势则有,部分公司起薪低,绝大多数涨薪和升职慢
招聘流程上,重视刷题,有的公司会有行为问题。
门槛:学历层次较高,海归比例多。
作息:955~975。
起薪:通常25~35,个别极高。
岗位:通常没有把算法和开发区别的非常明显,算法hc较少,开发较多。

金融企业

  • 银行


银行是很多人的目标企业,但是又埋藏着不少坑。
我国银行大致可以分为国有大行,商业银行与地方银行国有大行与商业银行门道很多,在招聘的时候可以分为总行,地方分行,与科技子公司三类。
总行又包括了总行的研发中心与总行本部。总行研发中心职责是为全行开发系统,薪酬和压力相对互联网都比较低,但是拥有行员编制,生活稳定,福利较多。总行本部对于it人员招聘量较少,整体待遇与工作体验要优于研发中心。
地方分行属于当地分行,主要职责是运维银行系统,平均来说薪酬与压力不如总行,但是忙起来压力也很大。地方银行的情况可以直接参照大行的地方分行。
科技子公司是近年来较为盛行的一种架构形式,它们原本是总行科技部,后被拆分为科技子公司,以提高薪酬与专业化能力,成为了内部的外包公司。优点是薪酬较高,招聘量大,但是稳定性差,无行员编制,压力大,加班多,技术一般。 某大行招聘网站如图:


门槛:总行硕士居多,其他门槛较低。
作息:除科技子公司外 975,科技子公司参照国内互联网。
起薪:10~30。岗位:开发极多,算法极少。
排名:总行本部>总行研发中心>地方分行>科技子公司。

  • 证券基金私募


证券基金是金融业的核心机构,可以分为前中后台。通常情况下it人员在后台作为支持人员,也有的在前台做量化分析师。行业特点是it人员压力小,以975居多。薪酬上年终奖的比例可以达到20%~50%,起薪可以与互联网sp持平,但是后期职业发展涨薪不如互联网与证券基金前台中台。
岗位上可以分为量化,算法,开发证券基金的量化岗位有前台的量化人员后台的量化系统开发人员。前台量化人员的学历要求不弱于投行,行研等核心岗位,通常最低需要国内顶级本硕,如清北复交人等,博士与海归硕士比例非常高。后台的量化系统开发人员与普通系统开发人员区别不大,但是会涉及到量化策略,学历与经验要求高于普通系统开发人员。
私募公司的量化技术会强于证券公司,主要是因为证券是卖方而私募是买方。与卖方对比,私募公司的量化岗位回报更高,盈利的情况下会有比较多提成。但是劣势也非常明显,比如压力大,非常不稳定,公司通常规模很小,整个市场内卷程度高于互联网很多
开发人员可以分为后端,前端,测试等。对比互联网公司的开发岗,压力小,技术前景差,但是工作压力小,薪酬有竞争力。相对来说,私募的开发岗压力大过证券基金很多。
算法岗位非常稀缺,通常会稀释在量化与开发岗中,个别公司会开设算法岗,要求与开发人员持平。

门槛:很少低于本硕985,海归比例非常高。看重学历与实习。
作息:975。
起薪:30-45。
岗位较多开发,较少量化,极少算法。
  • 金融it


金融it公司即给金融公司提供解决方案的软件公司,门槛,压力与回报通常都低于互联网,有极少的算法hc。

门槛:低于互联网。
作息:通常975,个别部门996。
起薪:10~30。
岗位:开发为主,极少算法。

国企

如今有许多国企为了转型在大量的招聘it人员,起薪也在逐步提高,已经出现了年薪30的岗位。国企通常压力较小,稳定,升职加薪慢,也不失为一种不错的选择。

门槛:部分岗位要求硕士。
作息:975。
起薪:12-30。
岗位:开发为主,较少算法。

九州的云梦泽,一起读书,一起聊人生


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