本帖原创 选自 ChaseDream大数据公众号 微信号：cd_bigdata
文：KK
KK：2020Fall选手
本科中山大学fin+stats+cs
多段券商/互联网公司经历
热爱Quant，AI与软件开发
人生理想：想成为一名平平无奇的硅谷码农。
优秀战绩：申请季拿下NUS DSML、CMU BIDA等多个offer。因疫情原因defer，目前从事大数据和JAVA后端开发方向的工作。
逢年过节七大姑八大姨 听说你的专业之后是不是都会这样问 “你是不是学计算机的？那你会修电脑吗？” “你是计算机的啊，那你帮我安个软件吧” “能帮我P个图吗？什么？你不会？你不是学计算机的吗？” 家人们 我们计算机的真的不是修电脑的......
今天KK学长 一个横跨多个领域的码农技术宅 一个offer拿到手软的互联网选手 为你科普计算机专业热门技术岗位必备技能
KK说 “深谙转专业与复合背景选手申请之道，多重背景让我能够看得懂每个人的经历，擅长背景提升与亮点挖掘。话痨与热心肠体质，让我成为了申请群里最积极活跃的人。喜欢钻研每一个项目，对每一个人的申请投入100%的热情。受疫情影响以及国内互联网行业的高速发展的社会环境，越来越多的人选择回国就业，今天我就针对互联网行业中的热门技术岗位做一下简要介绍。如果你也热爱技术或者想投入技术的怀抱，快到碗里来！”
1、开发岗 首先开发岗，通常是CS相关专业同学选择的首选岗位。开发岗简单来说可分为前端、后端、客户端等等，不同岗位之间的区别和技术栈也是非常大的。前端的关注点通常在于与用户的交互体验，浏览器、移动端的兼容等内容；后端的关注点通常在于如何解决存储、高并发，业务具体需求的实现问题等；客户端则通常是针对具体ios或者安卓等进行对应平台的开发。虽然客户端目前仍有属于的自己独立岗位，但前端来讲，随着技术的发展，其实早已经有了大前端的概念，不仅仅包括传统的web前端，还包括了各种跨平台技术。因此也可以说主流的热门开发岗就是前端和后端两个大方向。
具体求职方面，目前互联网大厂都更偏重于基础知识的考查。以后端为例，不懂后端没有关系，如果熟练掌握数据结构、计算机网络、操作系统、数据库等CS专业核心课程，一样可以拿到后端岗位的offer。除去基础知识外，面试官可能还会根据部门技术栈以及候选者简历对框架、常用中间件如Redis, MQ等的了解程度进行考察。面试的流程通常是2-3轮技术面+1轮HR面，其中在国内的HR面这一关，面试官通常不会特别为难大家，不会像美国一样需要准备大量的BQ，只要平常心面对，一般不会有太大问题。
2、数据科学类岗位 接下来是数据科学类相关岗位，通常是BA、DS、CS相关专业同学选择的主要岗位。一般会分为数据工程师，数据分析师以及算法工程师三个大方向。 数据工程师
数据工程师的主要工作是汇聚不同来源的业务数据并整合出一个新的数据仓库系统，同时提供一些数据分析、聚合和处理的入口，能让员工方便的取到这些数据。此外还要关注如何合理的优化平台，更好的支持调度任务等方面，在部分企业中也会将这一类岗位称之为大数据工程师。数据工程师对于候选者的技术要求是很高，因为数据工程师这个岗位可以说就是一个大数据方向的后端工程师。目前主流岗位都会要求候选者掌握大数据生态环境组件，并对其原理、优缺点、性能瓶颈等有所了解，此外像后端工程师需要掌握的分布式、消息队列、服务治理、限流降级等技能，也都需要一定程度的掌握。
数据分析师
数据分析师则是应用SQL, Python等语言，结合统计学知识对数据进行相关分析从而得出一定的结论。其实数据分析师需要掌握的相关知识是很简单的，但不同的统计学结果在不同的业务场景中意义是不一样的，数据分析师要真正理解其数学和物理意义。此外，数据分析师需要有很强的业务理解能力，在面对一个新的需求时，能够快速地搞清楚其核心诉求是什么，什么样的数据可能会给这个诉求带来支持或者反对的结果，对产品的感觉一定要强。
算法工程师
算法工程师则通常要求工作者对于某一个细分领域有比较好的掌握，国内的算法工程师岗位在招聘时会明确具体方向，如CV方向的算法岗位或是NLP方向的算法岗位等等。目前国内的算法相关岗位确实是比较卷的，因此要以更加严格的标准要求自己，只会调调参数，懂一些基本模型确实很难找到相关岗位。一个合格的算法工程师要有非常扎实的工程代码能力，能够设计API，与后端工程师联调接口等等。因此除了ML、DL以及对应领域等理论知识以外，还要多提升工程能力，算法刷题能力也尤其关键。此外对于算法岗，我非常推荐多去大厂实习，一方面是提升自己的竞争力，二是能够多接触大规模分布式场景、算法的并行化训练等等，这些都是自学无法接触到的。
经过KK学长的一番讲解
是不是对计算机专业有了更深的认识
下次七大姑八大姨问起来
终于不用说是修电脑的了
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发表于 2021-9-16 16:05:13
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