硬件工程师的“钱途”

以前,公司都愿意找能力强,资格老的人才来做研发,有点个人英雄主义色彩。一个优秀能干的员工能给公司带来很大的利益。

但是,凡事都是双面性的。

现在这个社会,公司人口流动很快。能力强的、聪明的人,虽说给公司带来过不少利益,但也经常给公司带来很大的伤害。做几年就高飞的人太多了。也正是这些不安分的人,给整个产业带来了新的生机,把公司里好的技术和管理发扬光大了。但是他们的离开给公司造成了很大的缺口,很多地方都要好久才能补上。总之,元气大伤。

这种情况见的多了,这些大公司就精了,他们发现,不能让公司太依赖人才,而应该让人才依赖公司才对头,所以,他们把各个部门划分的很详细很详细,每个人负责的东西很单一。这样一来,“术业有专攻”,效率上去了,经验积累了,工作都流程化了。渐渐的,公司的运作流程化了。

这样的结果是,硬件工程师的研发工作已经很单调了,没有什么太多的创作性在里面,什么创意、可靠性、稳定性等都有专人做了,你就只需要拿个小手册,按规矩画画电路图什么的。

工作简单单一了,公司就不会花高薪请资深的专家来做硬件开发了。专家都做别的事情去了,什么分析师啊、架构师啊,等等等等。

总的来说,现在规模越大的公司,分工越细,硬件开发工程师的要求就越低。反倒小规模公司要多面手,但是很多“资深”工程师不屑于去。

所以,硬件研发工程师们一定要有个明确的职业发展方向。不要以为进大公司了你就前途一片光明了。在大公司里学做人,小公司里学做事。如果想技术上有造诣,工作中的经验积累只是一方面,想要有突破,要靠自己业余深造!!!!不然,路会越走越窄的。

硬件工程师们,要认清行情。加油加油!
Nano-ESG数据资源库的构建基于2023年初至2024年秋季期间采集的逾84万条新闻文本,从中系统提炼出企业环境、社会及治理维度的信息。其构建流程首先依据特定术语在德语与英语新闻平台上检索,初步锁定与德国DAX 40成分股企业相关联的报道。随后借助嵌入技术对文本段落执行去重操作,以降低内容冗余。继而采用GLiNER这一跨语言零样本实体识别系统,排除与目标企业无关的文档。在此基础上,通过GPT-3.5与GPT-4o等大规模语言模型对文本进行双重筛选:一方面判定其与ESG议题的相关性,另一方面生成简明的内容概要。最终环节由GPT-4o模型完成,它对每篇文献进行ESG情感倾向(正面、中性或负面)的判定,并标注所涉及的ESG具体维度,从而形成具备时序特征的ESG情感与维度标注数据集。 该数据集适用于多类企业可持续性研究,例如ESG情感趋势分析、ESG维度细分类别研究,以及企业可持续性事件的时序演变追踪。研究者可利用数据集内提供的新闻摘要、情感标签与维度分类,深入考察企业在不同时期的环境、社会及治理表现。此外,借助Bertopic等主题建模方法,能够从数据中识别出与企业相关的核心ESG议题,并观察这些议题随时间的演进轨迹。该资源以其开放获取特性与连续的时间覆盖,为探究企业可持续性表现的动态变化提供了系统化的数据基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
### 富途金融研发工程师职位要求与技能 富途作为一家领先的金融科技公司,其金融研发工程师的职位通常需要候选人具备扎实的技术基础、丰富的项目经验和对金融市场深刻的理解。以下是基于行业标准和相关招聘信息总结的核心要求: #### 1. **技术能力** - 熟练掌握至少一种主流编程语言,如 Java、Python 或 C++,并能够高效编写高质量代码[^5]。 - 对分布式系统架构有深入了解,包括微服务设计、负载均衡、缓存机制等,能够在高并发环境下优化性能[^4]。 - 掌握数据库原理及其调优技巧,熟悉关系型数据库(如 MySQL、PostgreSQL)和非关系型数据库(如 MongoDB),并对事务一致性有清晰认识。 #### 2. **数据分析与处理** - 具备较强的数据分析能力和数据敏感度,可以快速定位问题根源并提供改进建议[^1]。 - 熟悉大数据处理框架(如 Hadoop、Spark)、ETL 工具以及实时流计算平台(如 Kafka、Flink),用于支持复杂的金融交易场景[^5]。 #### 3. **金融领域知识** - 拥有一定的金融基础知识,了解证券市场运作模式、股票期权产品特性及相关法律法规[^5]。 - 如果涉及量化策略开发,则需精通概率论与数理统计学理论,并能将其应用于风险控制模型建立之中[^2]。 #### 4. **软实力与其他条件** - 出色的学习能力和自我驱动力,在快速迭代的技术环境中保持竞争力[^3]。 - 良好的沟通表达能力及团队协作精神,能够参与跨部门讨论并推动项目进展顺利进行[^4]。 ```java // 示例:简单实现一个模拟证券交易系统的订单匹配逻辑 public class OrderMatchingSystem { private PriorityQueue<Order> buyOrders; private PriorityQueue<Order> sellOrders; public void addOrder(Order order){ if(order.getType() == OrderType.BUY){ this.buyOrders.add(order); }else{ this.sellOrders.add(order); } matchOrders(); } private void matchOrders(){ while(!buyOrders.isEmpty() && !sellOrders.isEmpty()){ Order topBuy = buyOrders.peek(); Order topSell = sellOrders.peek(); if(topBuy.getPrice() >= topSell.getPrice()){ executeTrade(topBuy, topSell); } else break; } } private void executeTrade(Order buyer, Order seller){ int quantityToMatch = Math.min(buyer.getQuantity(), seller.getQuantity()); System.out.println("Traded "+quantityToMatch+" shares at price "+seller.getPrice()); buyer.setQuantity(buyer.getQuantity()-quantityToMatch); seller.setQuantity(seller.getQuantity()-quantityToMatch); if(buyer.getQuantity()==0) buyOrders.poll(); if(seller.getQuantity()==0) sellOrders.poll(); } } ``` 以上代码片段展示了如何创建一个基本的订单匹配引擎来处理买入卖出请求,这是许多金融服务后台程序中的核心组件之一。 ---
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