摘要

本文调研了目前软件行业的就业方向。用于个人选择合适的就业岗位使用。主要调研了软件行业有哪些就业方向，针对这些方向又调研了

职位岗位
目前需求：多还是少，为什么
前景如何：好还是坏，还是不明；从国内和国外两个角度；未来发展评估
企业：有哪些企业在做，龙头企业有哪些，从国内外两方面
细分领域：比如自然语言处理有对话领域blabla
特点：难度，特点
技术路线：整理该方向的技术路线图，对该方向的技术栈进行简单介绍
职业规划：方向职业的前进路线，初级-中级，blabla
是否利于出国：国外的需求是否更旺盛，是否更容易出国

调研方式

本文汇总的软件行业就业方向的调研方式是，通过知乎、bilibili、谷歌、YouTube、微信公众号、GitHub等平台，使用以下几组关键词：【就业、职业】【程序员、码农、软件行业】【方向、前景、规划、赛道】，时间选取近两年，进行搜索，总结相关视频、文章、评论等内容。

先搜集整理可能的软件行业方向，再根据将这些软件行业方向作为关键词，二次搜索。

PS由于国内广告太多，很多话都不太可信。。

开发方向-前端

职位岗位

无

需求

和后端差不多。

前景

Web这种还是挺有生命力的，但是，一切都是在变化，有可能若干年后一个技术变革，Web就丧失优势变得门可罗雀了，所以呢，各位同仁，要有心理准备。

同质化

企业

不局限于互联网，但是互联网的技术更新，更有竞争力。

应用领域

主要是移动端、PC端的前端开发，还有游戏，后端（NodeJS）以及其他（桌面端）

特点

越来越工具化、工程化
知识琐碎，门槛低
出效果快、激励周期短

技术路线

前端发展经历了三个阶段:

原生html、js、css
封装库、jquery
组件化开发：node

职业规划

职称	职责	年限(仅供参考)
初级工程师	能在导师的帮助(详细设计, 关键点实现)下完成简单任务	0
中级工程师(开发)	能在导师的协助(概要设计, 关键点说明)下独立完成复杂任务	1+
高级工程师(研发)	能高质量高效率地独立完成任务	5+
资深/首席/专家/架构	全局观, 既有广度又有深度, 在某个专业领域有一席之地	8+

出国

无

开发方向-后端

职位岗位

根据语言不同分为很多，例如，Java、Go等。

去某公司做后端开发，不一定对他们用到的语言和框架很熟练，会其中一部分就够了，很多都是在工作中学的。

需求

前后端差不多。

前景

随时间变化很大。目前不明。

企业

不局限于互联网，但是互联网的技术更新，更有竞争力。

应用领域

领域广泛。

特点

注重功能性和稳定性
门类分支多：业务、算法、架构。。。
难以学深，容易瓶颈。这主要是小公司业务量不够&大公司构建技术壁垒，小公司的后端开发容易和大公司拉开差距
后端的工作范畴很广：设计api、架构、数据库、业务逻辑、高可用等
非常考验《系统设计》的能力

RoadMap

以Java为例

图片来源：https://github.com/s4kibs4mi/java-developer-roadmap/blob/master/i18n/zh-CN/ReadMe-zh-CN.md

Roadmap

出国

无

小结：前端后端对比

相同点

需求、工资、前景都差不多

职业发展规划差不多

职称	职责	年限(仅供参考)
初级工程师	能在导师的帮助(详细设计, 关键点实现)下完成简单任务	0
中级工程师(开发)	能在导师的协助(概要设计, 关键点说明)下独立完成复杂任务	1+
高级工程师(研发)	能高质量高效率地独立完成任务	5+
资深/首席/专家/架构	全局观, 既有广度又有深度, 在某个专业领域有一席之地	8+

不同点

后端要学的技术太多了，而前端相对来说就少多了，压力自然少很多，而且后端也需要学一些前端技术，有的公司就有这样的需求，考虑到地中海干涸问题，肯定选前端，而且对于后面的发展，比如转型走管理架构什么的，前端基本没有优势。但是由于前端技术难度和学习成本不是太大，而且随着经验积累，即便到了四十多岁也可以继续开发，而后端再继续撸代码就难多了，因为本来前端逻辑代码不是太多，即便是使用node做前后端分离，前端复杂逻辑也不是太多，而且前端现在有很多脚手架和插件，都可以直接拿来用。而后端就不一样了，性能，并发，算法，各种优化，服务器问题等等，都是后端考虑的，虽然随着各种技术的出现，现在后端也开发没有以前费劲了，但是要知道底层原理和源码你还是要去翻，各种问题还是主要在后端这解决的。

评论：

前端四十多岁也可以继续开发，存疑。随着前端技术的发展，也可能技术难度up，四十多岁不能继续开发。

怎么选

兴趣、现状：你了解哪个多一点就选哪个
职业背景
年龄

开发方向-全栈

RoadMap

来源：https://github.com/easychen/stack-roadmap

特点

最大特点就是，难度高

特点之二是，美国全栈岗位多，后面再根据个人细分领域。可能利于出国。

不适合应届生

依据是2019年stack-overflow的调查问卷，程序员岗位分布：

QA

翻译过来叫质量保证，在国外主要指的是测试，tester。在国内还有另一种不同于测试的质量保证。这点需要注意，招聘时的QA究竟指的是质量保证还是测试工程师。

特点

分成两种，手工测试和自动化测试。
自动化测试需要写代码，需要懂一两门自动化测试语言和框架。
手工测试，对开发能力和写代码能力没有要求，但是需要有开发的经验。这类岗位基本被淘汰掉了。

RoadMap

https://github.com/yangzige/qa-roadmap/blob/main/roadmap/%E6%B5%8B%E8%AF%95%E5%BC%80%E5%8F%91%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E8%B7%AF%E7%BA%BF.md

人工智能-CV方向

2015-2020是黄金期，找工作比较容易。2020以后赚钱的业务挖掘的差不多了，对学历和论文的要求高。

CV岗位比开发岗少很多。

前景

今后会走向“平衡”。人话就是不温不火

应用领域

自动驾驶领域：比较火
工业视觉领域：应用潜力大
智慧医疗：有前景但比较困难

RoadMap

没找到比较好的。基本就是Python、PyTorch、数字图象处理，深度学习那一套。。

人工智能-NLP方向

自然语言处理(NLP)是人工智能技术的王冠，它推动着当代科技的持续发展和重大突破，并越来越多地应用于各行各业；它有着十分重要的实用价值，也有着革命性的理论

前景

前景广阔。之前比较卷，现在因为ChatGPT的出现，续了一口气

应用领域

对话、问答。

RoadMap

https://github.com/graykode/nlp-roadmap

人工智能-其他

人工智能还包括其他方向，例如推荐算法。

大数据

职位岗位

大数据是一个比较笼统的方向，既可以做大数据开发方向，也可以做数据挖掘等算法方向，也有商业智能BI。。。

具体方向有以下：

ETL/数仓工程师：负责数仓建设，偏脚本开发以及SQL开发。
大数据开发工程师：负责数据计算，偏离线。实时代码开发。
大数据分析师：负责数据挖掘分析、偏业务分析/SQL
大数据算法工程师：算法建模、基于人工智能建模。往往是和推荐算法相关。
大数据BI工程师：偏报表和SQL开发。

不同方向的学习路线和技能都有所不同。

需求

没有Java那么卷，但是岗位也没有那么多。

前景

特点

大数据开发需要学习的组件非常多。也比较难。
ETL/数仓的工作比较基础。
大数据分析和算法主要偏算法相关。

RoadMap.

学习可以从SQL入手。

https://github.com/TeamStuQ/skill-map/blob/master/data/map-BigDataEngineer.md

一篇有用的文章

想学大数据，大数据开发以后的前景怎么样，家里人对这方面了解不深，不太同意转行？ - 云原生研习社的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/509912345/answer/2664371834

UX/UI

UX是User Experience（用户体验）的缩写，指的是围绕用户，以用户在使用过程中的主观感受为出发点，力求更简单高效地满足用户需求。 UX设计师的职责简单来说就是为用户设计友好的产品体验，他更关注产品的易用性、实用性、高效性及价值体现。

UI的全名是User Interface，中文是「使用者介面」的意思。介面指的是APP、網頁等，可以與使用者互動的媒介。如同字面上的意思，UI著重的是使用者介面的呈現，如：視覺美感、設計美學、便利性、風格呈現，細節更包含了字型、字體大小、顏色、標誌、按鍵、動畫效果等。UI的呈現，會影響到使用者的使用感受，以及順暢性。

其他略。

数据采集

爬虫方向。不想说。。

数据挖掘

广义上说，任何从数据库中挖掘信息的过程都叫做数据挖掘。从这点看来，数据挖掘就是BI（商业智能）。但从技术术语上说，数据挖掘(Data Mining)特指的是：源数据经过清洗和转换等成为适合于挖掘的数据集。数据挖掘在这种具有固定形式的数据集上完成知识的提炼，最后以合适的知识模式用于进一步分析决策工作。从这种狭义的观点上，我们可以定义：数据挖掘是从特定形式的数据集中提炼知识的过程。数据挖掘往往针对特定的数据、特定的问题，选择一种或者多种挖掘算法，找到数据下面隐藏的规律，这些规律往往被用来预测、支持决策。

可以放到大数据的数据挖掘的相关岗位来看。