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ai平臺開發(fā)，軟件開發(fā)薪資怎么樣

來源：整理時間：2023-06-19 18:19:47 編輯：智能門戶手機版

1，軟件開發(fā)薪資怎么樣

軟件開發(fā)崗位的薪資待遇與程序員所處的行業(yè)、崗位級別、個人能力、所在地區(qū)和學歷等因素都有一定的關系，但是總體來說，軟件開發(fā)崗位的薪資待遇還是相對比較高的，而且從目前IT行業(yè)發(fā)展的基本面來看，未來軟件開發(fā)依然有比較廣闊的發(fā)展前景。從近幾年軟件開發(fā)領域的發(fā)展情況來看，以下幾個領域的軟件開發(fā)崗位往往具有更高的薪資待遇：第一：平臺開發(fā)崗位。隨著云計算和大數據的發(fā)展，平臺開發(fā)逐漸成為了近些年來開發(fā)的熱點領域，不少大型科技公司紛紛在平臺開發(fā)領域投入更多的研發(fā)力量，由于平臺開發(fā)往往需要開發(fā)人員具有較強的研發(fā)能力，所以平臺開發(fā)崗位的薪資待遇也比較高。目前不少計算機專業(yè)的研究生會從事平臺開發(fā)崗位，相關崗位的上升空間也比較大。第二：人工智能開發(fā)崗位。人工智能開發(fā)（研發(fā)）崗位目前的薪資待遇也比較高，而且由于人工智能領域的開發(fā)人才相對比較少，所以目前人工智能領域的人才爭奪也比較激烈，很多大廠都會采取全球招聘的策略。隨著目前人工智能平臺的陸續(xù)推出，未來人工智能平臺的相關開發(fā)任務也會逐漸展開，相關的人才需求量也會比較大。第三：區(qū)塊鏈開發(fā)崗位。當前區(qū)塊鏈開發(fā)也是一個熱點開發(fā)領域，隨著區(qū)塊鏈技術開始陸續(xù)落地應用，區(qū)塊鏈領域也會釋放出大量的開發(fā)崗位。區(qū)塊鏈屬于較新的開發(fā)領域，從事區(qū)塊鏈開發(fā)的程序員也相對比較少，所以相關開發(fā)崗位的薪資待遇也比較高。

軟件開發(fā)薪資怎么樣

2，大數據開發(fā)的就業(yè)怎么樣

從近兩年大數據方向研究生的就業(yè)情況來看，大數據領域的崗位還是比較多的，尤其是大數據開發(fā)崗位，目前正逐漸從大數據平臺開發(fā)向大數據應用開發(fā)領域覆蓋，這也是大數據開始全面落地應用的必然結果。從2019年的秋招情況來看，大數據開發(fā)崗位的數量明顯比較多，而且不僅需要研發(fā)型人才，也需要應用型人才，所以本科生的就業(yè)機會也比較多。當前大數據技術正處在落地應用的初期，所以此時人才招聘會更傾向于研發(fā)型人才，而且擁有研究生學歷也更容易獲得大廠的就業(yè)機會，所以對于當前大數據相關專業(yè)的大學生來說，如果想獲得更強的崗位競爭力和更多的就業(yè)渠道，應該考慮讀一下研究生。讀研之后在崗位選擇上可以重點考慮一下大數據平臺開發(fā)，在5G通信的推動下，未來云計算會全面向PaaS和SaaS領域覆蓋，這個過程會全面促進大數據平臺的發(fā)展。另外，由于人工智能平臺的陸續(xù)推出，對于大數據平臺也是一種促進。相比于大數據應用開發(fā)崗位來說，大數據平臺開發(fā)崗位不僅薪資待遇更高，職業(yè)生命周期也會更長，而且未來也可以獲得更多的發(fā)展機會，也會更容易進入云計算、人工智能等領域發(fā)展。對于當前在讀的本科生來說，如果不想讀研，那么應該從以下三個方面來提升自身的就業(yè)競爭力：第一：提升程序設計能力。動手實踐能力對于本科生的就業(yè)有非常直接的影響，尤其在當前大數據落地應用的初期，很多應用級崗位還沒有得到釋放，不少技術團隊比較注重學生程序設計能力，所以具備扎實的程序設計基礎還是比較重要的。第二：掌握一定的云計算知識。大數據本身與云計算的關系非常緊密，未來不論是從事大數據開發(fā)崗位還是大數據分析崗位，掌握一定的云計算知識都是很有必要的。掌握云計算知識不僅能夠提升自身的工作效率，同時也會拓展自身的技術邊界。

近幾年來看，我國計算機行業(yè)發(fā)展迅猛，特別是在軟件領域，各行業(yè)對于IT行業(yè)的存在著巨大的需求，IT行業(yè)在國民經濟發(fā)展中日益顯現出蓬勃生機。初中畢業(yè)可以選擇互聯網行業(yè)，學習一門互聯網技術，比如互聯網應用技術工程師、VR智能家居創(chuàng)意設計師、全媒體運營師、4D動漫游戲設計師、人工智能應用工程師、VR傳媒與電子競技運營、VR動漫游戲與電子競技運營、WEB前端工程師、VR影視動畫設計師等等。

大數據開發(fā)的就業(yè)怎么樣

3，怎么才能玩轉AI

2019年，熱門的人工智能（AI）繼續(xù)在產業(yè)中快速奔跑，越來越多的行業(yè)開始搭上智能化升級的大潮。然而，長時間、高成本、高投入、復雜繁瑣的AI開發(fā)流程，正阻礙著AI產業(yè)的規(guī)?；l(fā)展，許多傳統企業(yè)不能輕松快速地構建AI能力。喝一杯水要幾步？對于普通人來說，這是一件毫不費腦的事。那么AI開發(fā)需要幾步呢？對于開發(fā)小白和AI專業(yè)開發(fā)者來說，答案截然不同。今年，華為云EI（企業(yè)智能）一站式AI開發(fā)平臺ModelArts正式商用上線，不僅讓許多AI小白拆除AI開發(fā)的門檻，同時也讓諸多AI開發(fā)者享受到更為高效便捷的開發(fā)體驗。這一被稱為“開發(fā)者的福音”的AI平臺，究竟是怎樣的利器？它又在如何在各個傳統行業(yè)發(fā)揮作用呢？對此，小編分析了ModelArts加速AI開發(fā)的四大亮點，詳解ModelArts平臺使用步驟，并親身體驗了ModelArts的極簡操作流程，過了一把AI開發(fā)癮。簡單的說，ModelArts平臺就是一個讓小白輕松學會訓練AI模型、讓AI老手節(jié)省時間腦力的開發(fā)神器，讓各行各業(yè)關于AI的創(chuàng)意都能快速實現。說到這里大家可能還是會有疑問，作為智慧IT設計師，新網絡建筑師-集輝信息的小編在這里舉個例子，讓我們在日常生活中看一下這個ModelArts到底是何方神圣。救標注數據的小王一命——ModelArts 數據管理上班剛打完卡，老板就丟給小王10萬張無標簽的圖片，要求小王為這些數據打上標簽。給10萬張圖片打標簽，看似簡單的工作，實際上并不簡單。華為云EI深度學習服務團隊負責人也說：“頭疼的就是數據的采集和數據的處理。光是數據準備就要占掉整體開發(fā)時間的 70%?！睘槭裁磾祿奶幚磉@么難？效率為什么這么低呢？包括小王公司在內的許多公司都是從交易數據、物聯網傳感器產生的海量數據、安全日志到圖像、語音數據中提取有效信息，這幾乎是大海撈針式的方法。因為，這些都是未標注的數據，而目前實現人工智能的主要方法是機器學習，大部分應用都是有監(jiān)督的學習，這就需要大量的標注樣本去訓練人工智能算法模型。所以，AI 算法并不是丟一堆數據能夠從中學習到各種有用的知識，而是背后有大量的人工在標注數據。小王就是這個人工之一，看似簡單的工作每天卻花費了不少時間精力，小王很是苦惱，開始反思自己。第一，就輸入關鍵詞找圖而言，網上的海量圖片實在是太多了，用人力去識別的話，真是老費勁了；第二，自己確實面對如此多的美圖，還是會忍不住開個小差，三心二意地選不下來啊。難道一個小小的助理生活就如此不堪，連最基礎的工作也做不好嗎？小王不想就這么放棄。那么，要不試一試企業(yè)剛引進的華為云ModelArts在數據管理方面，ModelArts首先會將數據進行預處理，用 AI 的算法去標注數據，即自動化標注和半自動化標注。接著，ModelArts 可對數據采樣和篩選，預標注，縮減需要標記的數據量。這就大大降低了工作量。