如何才能找到一份满意的Salesforce工作?

Salesforce生态系统一直在高速运转,官方表示在未来5年Salesforce生态系统新业务收入将达到1.56万亿美元,新增就业岗位930万个。

Salesforce生态系统蓬勃发展,对人才的需求量不断增加,加之薪资水平相较于整个技术行业而言都处于比较前列,越来越多求职者选择加入Salesforce。到底如何才能找到一份称心如意的Salesforce工作呢?

✦认清认证的价值✦

认证是很多求职者获得第一份Salesforce工作的敲门砖。认证不仅是个人能力的体现,而且在学习备考的过程中,可以更系统地梳理知识,了解最新的产品和功能,对Salesforce有更全面和深入的认识。

除此之外,认证也和个人薪资水平挂钩。越来越多的业内从业者选择通过考证来提高自己的薪资水平。
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不少从业者认为持有Salesforce认证会增加个人价值,和薪资呈正相关关系。自由侠部落的《2021全年度Salesforce岗位薪酬水平调查报告》通过上百份的数据,直接说明了认证会直接影响薪资的高低。
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从不同的工作经验来看,有证从业者的薪资比无证从业者的薪资高35%以上,且在4-6年这个区间,有证的年薪比无证的年薪高了整整75%。

✦学习专业化技能✦

Salesforce生态系统中一直存在技能短缺的问题。近年来企业招聘人员意识到,找到具备合适技能的人才绝非易事。

对于现有的Salesforce专业人员,提升职业技能的关键是专业化。Salesforce生态系统近年来持续扩展,成为Sales Cloud或Lightning方面的专家已经司空见惯,但金融服务云或Field Service Lightning的专家并不那么常见。
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受疫情影响,公司更多地转向技术,以便为客户提供个性化体验。这见证了Marketing Cloud、Experience Cloud、CPQ和Tableau等产品的日益普及。从业者在这些领域的知识和技能,将帮助其在求职大军中脱颖而出。

✦积累实战经验✦

模拟项目是展示技能,获得实战经验的好方法。可以组建一个2-3人的小团队来处理模拟场景。你可以在LinkedIn、Trailblazer社区、Facebook上的Salesforce For Everyone群组或者自由侠部落的Salesforce学习群里找志同道合的学习者,组建模拟项目团队。

以下是一些Salesforce模拟项目的想法,可供参考:

  1. 求职跟踪应用程序

  2. 工作招聘应用程序

  3. Salesforce专业发展跟踪应用程序

  4. 购物清单应用程序
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    你可以在Trailhead Playground中尝试构建这些应用程序,创建新的Playground或Salesforce Developer Org。你可以将构建解决方案的步骤制作成视频演示,并将其添加到LinkedIn或YouTube上,这在今后找工作中将大有裨益。

✦利用一切学习资源✦

在获得新知识和技能方面,Salesforce的免费培训平台Trailhead是所有从业者不可错过的学习工具。Trailhead的神奇之处就在于它可以动手实操,在Trailhead Playground中注册一个免费的开发环境,其中有徽章、分数、等级和任务,将学习游戏化,学习不再枯燥乏味。
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Superbadge是徽章的延伸。Trailhead徽章上学到的多为理论知识,通过Superbadge的强化和巩固,学习者不仅具有理论基础,还能进行出色的动手实践。现在,有了Super Set(Superbadge基于特定角色的集合,这些徽章可以进一步测试你的基础知识),你可以更深入地研究某个领域,同时为准备认证获得宝贵实践。
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✦提升软技能✦

分析性思维、沟通能力、领导力、解决问题的能力、协作能力、项目管理能力等等,这些都属于工作中的软技能。

在职场中,大部分从业者都更加注重技术技能,或者可以说忽略了对软技能的培养。但不可否认,在职业道路不断向上的过程中,软技能是帮助你走得更快更稳的好帮手。

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✦保持好奇心✦

好奇心是探索未知的开始,Salesforce从业者应该对其终端用户的使用习惯、业务需求、最新技术和最佳实践以及解决方案保持好奇心。这也是让职业道路更加具有挑战性和趣味性的良好方式。
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关于Salesforce个人求职、考证、考试优惠券、进学习群

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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成本、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在寻找帕累托最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搜索能力和稳定性。; 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成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。
本项目是一个以经典51系列单片机——STC89C52为核心,设计实现的一款高性价比数字频率计。它集成了信号输入处理、频率测量及直观显示的功能,专为电子爱好者、学生及工程师设计,旨在提供一种简单高效的频率测量解决方案。 系统组成 核心控制器:STC89C52单片机,负责整体的运算和控制。 信号输入:兼容多种波形(如正弦波、三角波、方波)的输入接口。 整形电路:采用74HC14施密特触发器,确保输入信号的稳定性和精确性。 分频电路:利用74HC390双十进制计数器/分频器,帮助进行频率的准确测量。 显示模块:LCD1602液晶显示屏,清晰展示当前测量的频率值(单位:Hz)。 电源:支持标准电源输入,保证系统的稳定运行。 功能特点 宽频率测量范围:1Hz至12MHz,覆盖了从低频到高频的广泛需求。 高灵敏度:能够识别并测量幅度小至1Vpp的信号,适合各类微弱信号的频率测试。 直观显示:通过LCD1602液晶屏实时显示频率值,最多显示8位数字,便于读取。 扩展性设计:基础版本提供了丰富的可能性,用户可根据需要添加更多功能,如数据记录、报警提示等。 资源包含 原理图:详细的电路连接示意图,帮助快速理解系统架构。 PCB设计文件:用于制作电路板。 单片机程序源码:用C语言编写,适用于Keil等开发环境。 使用说明:指导如何搭建系统,以及基本的操作方法。 设计报告:分析设计思路,性能评估和技术细节。
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