隐私计算岗高薪酬冲上热搜!高居十大数字技术薪酬榜首!成2022求职最HOT职位

近期,隐私计算因招聘热点冲上热搜。隐私计算技术岗招聘规模增速快、薪酬高,解决数据计算状态下的安全问题。它能让数据在保护隐私前提下共享计算,市场需求大,预计2025年规模达145.1亿元。OpenMPC社区将推出更多培训课程。

今日,根据央视网微博报道,近期某招聘平台发布的《十大前沿数字技术领域人才发展报告》显示了数字技术领域新型的招聘热点,并将高薪神秘的隐私计算带入公众视野。#高薪酬的隐私计算岗是做啥的#一举冲上热搜!截至18时,相关话题阅读量高达近4000万人次。

来源:微博

数字化浪潮下,前沿数字技术持续创新,衍生出诸多细分门类,并加速应用落地进程,成为了带动经济可持续发展的强劲动力。其中,人工智能、区块链、物联网、云原生、隐私计算、量子计算、边缘计算、数字孪生、AR/VR、云网融合等十大数字技术呈现出快速演进趋势,由此引发了关于新兴领域数字人才培养与招聘热点的热烈讨论。

来源:微博

01隐私计算技术岗薪酬排名第一

招聘规模层面,隐私计算技术岗2022年1-8月同比增速为78.8%,显示出其强劲的岗位竞争力表现和职位前景。

薪酬水平方面,隐私计算技术岗以28938元/月的平均薪酬排名第一,成为数字技术求职者眼中的“香饽饽”。隐私计算解决的是数据在计算状态下的安全性,在个人隐私保护越来越重要的今天,作用也更加明显。

来源:微博

02隐私计算是什么

在新一轮科技革命与产业变革中,隐私计算扮演着十分重要的角色。隐私计算让多个数据拥有者在不暴露数据本身的前提下,实现数据共享、互通、计算、建模,达到原始数据不出域、数据可用不可见、数据不动算法动的目的。在充分保护数据和隐私安全的前提下,破解“数据孤岛”难题,实现数据价值的转化和释放。

来源:1024程序员节隐私计算论坛演讲

此外,《网络安全法》《个人信息保护法》、《数据安全法》、《网络安全审查办法》等监管法规政策相继出台,催生了市场对于隐私计算技术的需求。据中国信通院发布的《隐私计算应用研究报告(2022年)》显示,预计到2025年,隐私计算市场规模将达到145.1亿元,目前,隐私计算方案大多集中在数据的融合环节,可以促进实现数据安全流通。

03隐私计算学习课程

目前隐私计算术属于新兴前沿技术,人才紧缺,OpenMPC社区联合多方力量开启了隐私计算系列公开课,反响非常热烈。社区即将推出更多隐私计算培训课程,欢迎小伙伴们关注,也欢迎行业各界加入课程共建!

关于我们

开放隐私计算OpenMPC社区是国内首个隐私计算开放社区,是专注于隐私计算的学习型组织。社区秉承开放共享的精神,专注于隐私计算行业的研究与布道,致力于隐私计算技术的传播,以隐私计算为核心持续输出最新技术研究、行业资讯、应用实践等内容和课程,组织隐私计算公开课、沙龙、研讨会等多种活动。

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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