明明是工作经验越久越吃香,为什么程序员却不是?

文章指出大龄程序员面临诸多危机,一是技术更新快,其技术能力难随年龄线性增长;二是市场需求小,就业难;三是综合能力不强,难满足企业对高端人才的需求。最后给出终身学习、提前规划、打造副业的建议,还预告了直播分享。

见字如面,我是军哥!

今天聊聊这个话题,虽然很扎心,却是每个程序员都要面对,另外,据我知道除了医生、教师、律师(以前的还行,目前在AI冲击下估计也不行了),大部分行业都是越老越不值钱~

今天的文章主要有三个核心观点,你有什么看法可以在评论区讨论哈。

1、技术更新太快,大龄程序员的技术能力不会随年龄线性增长

计算机技术发展太快,新的编程语言、框架和工具层出不穷。而随着年龄越来越大,体力和精力越来越差,大部分大龄程序员跟不上新技术的更新速度,而老的技术却贬值的厉害,可以这么说,大部分大龄程序员的技术能力并不会随着年龄而线性增长。

2、大龄程序员的市场需求小

国内大多数企业做的产品偏应用,不需要那么多那么资深的大龄程序员就能搞定,这就导致大龄程序员的市场需求比较小,而大龄程序员却是越来越多的,这就又导致市场出现买方市场,行情下跌,就业难。

3、大龄程序员的经验局限在技术层面,综合能力不强,满足不了企业对高端人才的需求

我在大厂做过多年终面面试官,我可以很负责的告诉你,绝大多数企业在招聘大龄程序员时,不仅仅考虑他们的技术能力,还会考虑他们的沟通能力、创新思维、架构能力和管理能力等,这就导致很多偏重技术积累的大龄程序员根本满足不了要求,要不上价,并不吃香。

所以,最后,我只有 3 个建议给你:

a、终身学习、终身成长 。

b、每个年龄阶段具备不同的核心能力,学会提前规划,不能一条道走到黑,因为这世界是变化的,要学会动态适应。

c、有想法的/有能力的提前打造一门副业对冲大龄危机。

最后的最后,我准备本周三晚上21点,做一个「如下主题」的直播分享,把我自己 IT从业 18 年,从一个小厂程序员干到大厂总监快速成长的秘诀,不同阶段需要具备不同的能力,还有我比大多数人赚钱容易的逻辑,经过提炼分享给你们,也欢迎带着你的问题来直播间提问,不见不散呀~

以往热文推荐:

所谓工作能力强,就是这 5 件事!

今年跳槽没有金九银十!


更多精彩,关注我公号,一起学习、成长

4c128c01f8ca57030fe18f18bfc669b7.png

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。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值