随着公司寻找技术人才，人工智能、机器学习和区块链的出现正在推动创新。据Glassdoor称，随着公司转变运营以保持竞争力，网络安全和数据科学1的作用将在2020年增加。来自全职开发人员、机器学习工程师和数据科学家的公司正在担任这些角色，作为战略管理的一部分。彭博社最近的一份报告列举了2020年美国企业需求中包括后端开发人员、数据工程师、移动开发人员和站点可靠性工程师的角色。随着组织依赖数据做出决策，对DevOps工程师2和数据分析师的需求也在增加。旧金山、纽约、巴黎和多伦多等科技之都正在招聘开发人员。组织需要顺畅的工作流程，这意味着要聘请符合其目标的开发人员，例如NLP工程师和搜索工程师。据Glassdoor报道，纽约对游戏工程师也有需求。开发人员通过使用他们的技能来增强客户体验和支持决策，从而在这个数字时代协助公司。产品开发和自动化流程正在影响对开发人员工作的需求。科技公司在这方面做出的最引人注目的举措是在Facebook聘请开发人员。哪个开发人员职位最抢手？在本文中，我将根据最新数据和市场趋势探索十大开发人员职位：1.全栈开发人员这是我们列表中排名第一的开发人员职位。全栈开发人员处理后端编程语言，并具有CSS、JavaScript和HTML方面的技能。全栈开发人员在应用程序的前端和后端工作，并根据客户要求实施项目。据Indeed.com称，组织正在寻找具有两端技能的开发人员来增加运营价值。雇主倾向于全栈开发人员。与流行的看法相反，全栈开发人员不仅仅关注代码，而是分别在后端和前端轮换角色。全职开发人员的技术技能至关重要，因为雇主正在寻找在数据库系统方面具有灵活性的候选人。全栈开发人员需要根据不断变化的技术生态系统重新设计网页。视觉设计是全栈开发人员在这个竞争激烈的行业中需要学习的另一个领域。2.机器学习工程师随着公司在自动化流程中选择机器学习工程师，对机器学习工程师的需求正在增长。聘请机器学习工程师使公司能够构建使用数据做出决策的智能系统。机器学习工程师拥有编程技能，可以帮助他们处理复杂的项目，例如构建智能系统。与程序员不同，机器学习工程师拥有广泛的应用技能和高级项目。机器学习工程师开发的算法可以解读市场趋势并了解消费者需求。例如，机器学习工程师可以根据消费趋势预测客户在未来6个月内需要哪些产品。机器学习工程师在自动驾驶汽车领域工作，他们在那里协调自动驾驶汽车项目。通过使用他们的计算技能和训练算法，机器学习工程师可以开发支持自动驾驶汽车的复杂系统。特斯拉、谷歌和优步正在招聘机器学习工程师来支持他们不断发展的自主系统。3.DevOps工程师企业需要软件管理和反馈方面的专家，可以发挥DevOps工程师的作用。实施自动化流程和创建数据系统需要公司中的DevOps工程师。通过与DevOps工程师合作，公司发现了映射软件管理的价值，减少了基于测试和系统部署的损失。在与团队合作时，DevOps工程师使用他们的编码技能为组织开发可持续的网络系统。功能发布对企业提出挑战，DevOps工程师通过精确测试监督代码实现。4.数据科学家数据科学是开发人员世界中最性感的工作，组织正在招聘数据科学家以应对当前的数字化转型。数据科学家处理数据?并开发问题的解决方案。数据科学家的角色包括数据收集、提炼、扩展和学习，然后是维护。组织从数据科学家那里获得价值，因为他们具有解决问题的能力。数据科学家来自不同的背景，例如统计学、数学和计算机科学领域。通过分析模式，数据科学家通过使用数据来推动决策制定来协助组织。据《华尔街日报》（华尔街日报）报道，硅谷和纽约、波士顿等科技中心对数据科学家的需求正在增加，这一趋势将在2020年持续。5、后端开发人员在用户体验方面和应用程序，由于在软件系统上开发计算能力，后端开发人员适合这个角色。通过开发信息系统的组件，后端开发人员帮助维护系统。Java、C#和C++的编程语言帮助后端开发人员为组织创建前端系统。后端开发人员使用高级编程工具?确保数据实时传输到前端。信息系统存在一些错误，需要技术经验才能通过测试和提供解决方案来解决问题。6.安全工程师/网络安全分析师随着组织寻求安全工程师来保护他们的数据系统，2020年对安全工程师的需求将会增加。随着黑客攻击事件的增加和数据处理的激增，安全工程师及时提供企业在现代世界中竞争所需的解决方案。安全工程师通过开发适合业务需求的工具/解决方案来应对安全威胁。安全工程师通过开发、测试和执行来评估组织的软件能力以推荐解决方案。对企业数据的恶意软件攻击引起了安全工程师的注意，他们开发了强大的安全系统来防止丢失。安全工程师使用的预测工具使他们能够预测风险并采用解决方案。7.数据工程师数据工程师的角色看起来与数据科学家的角色相似，但又有所不同。随着大数据的出现，出现了数据工程师等新角色。数据工程师的角色需要应用MongoDB、DashDB、Cassandra和MySQL等工具来提高工作流管理的效率。数据工程师精通NoSQL、hive、Pig和Hadoop。数据工程师的其他技能领域包括数据流和编程。数据工程师专注于数据准备，以便数据科学家在软件应用程序的帮助下进行进一步分析。数据收集和使用资源来组装信息属于数据工程师的职责。数据工程师交流系统组件，以促进理解和可访问性，以便其他团队（例如数据科学家）进行进一步分析。架构对于数据工程师的生活至关重要，因为组织用于制定决策的模型已经开发完成。8.移动开发人员据Mashable?称，对移动开发人员的需求正在增长，许多公司都根据客户的经验进行招聘。移动开发人员具有创建应用程序（包括IOS和Android）的软件开发技能。移动开发人员需要了解编程语言，这同样适用于软件规范。软件开发人员应学习应用程序开发所需的技能，包括Java和C#。移动开发人员与客户互动并根据他们的软件开发知识推荐解决方案。API开发属于支持移动操作系统运行的移动开发人员的角色。应用程序需要更新，移动开发人员可以利用他们的技能来创建解决方案来开发新功能和版本。该设计对于根据市场需求开发应用程序的移动开发人员至关重要。9.站点可靠性工程师站点可靠性工程师通过在运营中使用软件开发背景来处理基础设施问题。企业需要可靠的系统来竞争和做出准确的决策。站点可靠性工程师协助扩展软件的运行。站点可靠性工程师通过确保平稳的自动化来专注于软件系统中的手动流程。通过使用他们的编码技能，站点可靠性工程师可以创建有助于自动化操作的软件功能。系统开发的执行和系统功能的检测是站点可靠性工程师的职责。站点可靠性工程师测量指标以确定开发系统的功能。10.数据分析师零售、制造、技术和运输中的每个行业都依赖数据来做出决策，数据分析师帮助提取和分析信息。组织了解市场的生存取决于数据分析，这意味着要聘请数据分析师。数据分析师在信息之间建立联系，并从数据中获取价值以进行决策。从数据中获得洞察力1?需要技能娴熟的数据分析师，他们可以绘制趋势图并了解反复出现的联系。
