大龄程序员如何转行(非常详细)从零基础到精通,收藏这篇就够了!_程序员转行

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《论语·为政》中讲,“三十而立”,讲的是一个人到了三十岁的时候,就应该有属于自己完整的学术体系从而“知礼”,当然现在的中国和一千多年前的春秋毕竟还是南辕北辙的两个时代。白驹过隙的社会发展,让我们的三十知礼变成了三十岁安身立命,从容面对生活的苦难。

三十岁是人生的一个转折点,那么程序员到了三十岁时在工作上该如何抉择:

程序员到了30岁了,应该去做什么?

对于一个技术人员来讲,成为行业最顶尖的技术专家或者管理岗位,毕竟还是一个概率性事件,大多数人也不过是借此糊口的普通人。面对着日新月异的代码和语言,你是否感到了力不从心?稍有懈怠,就跟不上岗位需要了?身体渐渐的发福,熬夜写代码开始扛不住了吗?

对于老板来说,永远都存在更年轻、更便宜的选择。老实说,这样的情况会让任何一个员工陷入危机感,而不仅仅是技术人员,中年危机从没放弃敲打我们。

大龄程序员(30-35岁)转岗的现象一直存在,并且非常普遍,到底有多普遍?

程序员的意向转行年龄有逐渐后延的趋势,一是程序员的薪资很难被其他岗位超越,二则是城市生活成本逐渐提高,生活压力较大,不敢轻易转行。

程序员转行都去做什么?

最受欢迎的去向是创业,不过这里的创业至少一半是指回到家乡开个餐馆、水果店此类的创业,拿融资继续做科技项目的只能占比不到1/3(也即在全部转行意向中占比不超过10%)。

很显然,程序员们其实更加青睐留在IT行业里,研发管理、运维、运营三者加在一起的比例高达44%。

当然比较理想的,还是走向管理岗位,毕竟做自己想做并且擅长做的事情是每个人都想要追求的幸福。不过最终能达成这个目标的比例,要远比意向比例低得多,而且更有逐年下降的趋势。

   毕竟从主流语言的热度趋势来看,不断涌入程序员这个职业的人逐年不断的再增长,这和程序员工作本身收入可观以及近年来互联网创业热潮都有直接关系,但这会继续加剧程序员工作岗位中的金字塔现象。


程序员们更喜欢哪个城市?

其实对大多数走出家门,选择在北上广做程序员的人来讲,除了高薪的诱惑,同时也存在着城市本身的吸引力,即便是转行,也会有相当大比例的一部分人选择留在一线城市。根据主流城市程序员就业流入图,广州以15.9%的流入率成为了程序员最喜欢的城市。

而从热门城市程序员平均工资中可以看到上海(11860)、北京(12555)、杭州(8188)、广州(8907),广州并不是最高的,如果同样是异地就业,广州能够在薪资并不是最高的情况下占到了最高的流入率,说明广州这座城市是实打实的吸引着程序员的涌入。那么,广州的转行程序员留存数也极有可能是最大的。

程序员该怎么为转行做准备?

我们还是用数据分析的老办法。相当大的一部分有转行意愿的程序员犹豫的原因是因为没有写代码之外的技能、不熟悉其他行业业务、甚至是因为年龄、薪水落差所以有很大的心理障碍。在这儿我们提供两个行动方案,比较积极的,比较消极的(找不到合适的工作怎么办),为此我们特意找了猎头朋友聊了聊转行的注意事项。

积极的方案:

转行的第一件事,就是挖掘优势以及提炼个人价值。

要仔细的思考:

1.我要什么(安逸的生活?不菲的收入?)

2.我有什么(知识、技能、经历、人脉)

3.我能失去什么(家庭生活?背井离乡?)

然后在1与2之间,找到交差的区域,再初步寻找和收集身边的公司、职位信息,形成公司与职位的基础List。为List中的企业基于1与2进行打分,然后做筛选。

根据筛选结果,对2与3来进行匹配与优化。然后重复这个行为,不断优化,直到找到工作。

消极的方案:

首先,我们得有个的好心态,毕竟闯入新领域可能会遇到各种麻烦。可能一年半载了还找不到钟意的目标工作,此时怎么办?

所以要先给自己设定找工作的预期时间,比如半年,一年,这样可以使自己免于过分焦虑。就没那么焦虑。

同样列举一个List,我们再反推法去构思目标和画地图,从而回到积极方案中的2-3优化循环。

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大龄程序员进入国企央企有一定的特点和情况。以老宋为例,当互联网就业环境面临“996”和“中年危机”时,他凭借年龄和资历进入一家大央企的信息部门,企业给予了不错的职级、薪水福利,工作压力不大,也无需编写大量代码,不过上升空间有限,但老宋更看重稳定,打算干到退休[^1][^3]。 对于大龄程序员进入国企央企,程序锅建议没有找到良好工作机会的同学要稳住心态,坚持到最后,不能因为前期获得一个不错的机会就放弃后续的求职,避免错过更多机会,像程序锅自己就曾放弃中国再保险和中信集团的面试机会而后悔不已[^4]。 在国企工作,工作氛围与私企不同,同事们工作认真,工作舒适度较高,大家能准时下班,有事请假只需口头通知领导,手续不繁琐[^5]。 ### 代码示例 假设一个简单的场景模拟大龄程序员考虑是否进入国企央企的决策流程: ```python # 定义决策因素及权重 factors = { "工作压力": 0.3, "薪水福利": 0.3, "上升空间": 0.2, "工作稳定性": 0.2 } # 分别对当前工作和国企央企工作进行评分(0 - 10分) current_job_scores = { "工作压力": 8, "薪水福利": 7, "上升空间": 6, "工作稳定性": 3 } state_owned_job_scores = { "工作压力": 3, "薪水福利": 7, "上升空间": 2, "工作稳定性": 9 } # 计算综合得分 def calculate_score(scores): total_score = 0 for factor, weight in factors.items(): total_score += scores[factor] * weight return total_score current_score = calculate_score(current_job_scores) state_owned_score = calculate_score(state_owned_job_scores) # 输出结果 print(f"当前工作综合得分: {current_score}") print(f"国企央企工作综合得分: {state_owned_score}") if state_owned_score > current_score: print("从综合得分来看,国企央企工作可能更适合。") else: print("从综合得分来看,当前工作可能更合适。") ```
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