还在就业的程序员,缺口却如此大!!

资深程序员分享:初级程序员供过于求,而有项目经验、掌握热门技术如大数据、人工智能及能稳定工作的程序员严重短缺。优秀人才缺口大,求职关键在于技术和经验。

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作为一个从事了20年开发的老程序员,作为一个面试了上千个求职者的软件研发部门负责人,我可以负责任的告诉你,程序员虽然非常多,但是缺口还很大,非常大,我们部门缺研发大概4个人,但是去年一年就招聘成功两个,面试了有几十个人,合适的太少了,别的实施和测试相对好招一些。
那么具体那些不缺,哪些才缺?

1.初级程序员不缺

这种简历也很多,基本都是刚毕业或者刚从培训机构出来的,一般软件公司很少会招聘这样的,如果有一定的资格证书,也许会给你面试的机会。
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2.缺有项目经验的

特别是特定项目经验的。比如,某个软件公司要招聘会串口数据处理的C#程序员,这种技术不难掌握,但是正好做过这种项目的人可能就会非常少,所以看起来投简历的很多,真正合适的少,而且有些求职人简历写的不太规范,项目经验部分写的少,也会漏过不少人才。
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3.缺热门技术的

比如大数据、人工智能、物联网等方向,因为比较新,研究的人很少,做过项目的就更少了,这种求职人一般能获得较高的待遇,发展也会很快。
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4.缺能坐的住板凳的

那些在一个公司待了几个月就跳槽的,一是没办法形成有效的项目经验积累,二是给人不踏实的感觉,新公司也会因为担心稳定性不太愿意招聘。
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如果能看准技术发展的趋势,认准一个行业和技术方向坚持下去,打好基础,将来求职是不会有任何问题的。

社会上有两种声音, 一种是**“优秀人才紧缺,招人十分困难”,另一种是"互联网寒冬已至,工作难找"**
一句话总结就是人口过剩, 人才紧缺

### Python 编程语言就业方向 Python 的广泛应用使得其在多个行业中都有很高的需求。常见的就业方向包括但不限于数据科学、人工智能、Web开发、自动化测试等领域[^1]。 #### 数据科学家 作为数据科学家,从业者利用统计学原理和机器学习算法来分析量结构化与非结构化的数据集,从而为企业提供决策支持。这职位通常要求候选人具备扎实的概率论基础以及熟练掌握NumPy, Pandas等数据分析库的能力。 #### 人工智能工程师 专注于研究和发展能够模拟人智能行为的技术方案,比如自然语言处理(NLP),计算机视觉(CV)等等。此岗位往往期望求职者熟悉TensorFlow或者PyTorch框架,并能独立完成模型训练任务。 #### Web开发者 负责构建网站前端界面或是后端逻辑实现部分的工作。Flask 和 Django 是两个流行的基于 Python 构建 web 应用程序的微框架,在这方面有着不可替代的地位。 #### 自动化运维/DevOps专家 通过编写脚本来简化日常管理操作流程,提高工作效率;同时也可以参与到持续集成管道搭建当中去。对于这部分人才来说,除了要精通 Shell 或 PowerShell 外,还需要懂得 Ansible、SaltStack 这样的工具链。 ```python import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression # 加载数据集 data = pd.read_csv('example.csv') # 划分特征X和标签y X = data.drop(columns=['target']) y = data['target'] # 训练集划分 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y) # 创建线性回归实例并拟合 model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) ``` ### 职位要求 企业招聘时会根据不同层次设定相应的要求: - **初级程序员**:一般只需要求应聘者理解基本概念即可,如变量定义、条件判断语句、循环控制结构等基础知识; - **中级软件工程师**:则更看重项目经验和个人解决问题的实际能力,特别是针对特定应用场景下的编码技巧; - **高级架构师**:不仅限于技术层面考量,还会考察对方是否有过带领团队经历及其沟通协作水平等方面的表现。 ### 发展前景 近年来,由于互联网行业的快速发展加上数据时代的来临,促使越来越多的企业开始重视起信息化建设的重要性。而 Python 正是因为简单直观易于上手的特点成为了众多初学者入门首选之一。再加上官方社区活跃度高,第三方扩展包数量庞等因素影响下,预计在未来几年里该领域的人才缺口还将进一步扩[^2]。
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