IT工作行业与岗位分析

在上一篇推文中，我们聊了聊全面的求职策略，以互联网的技术岗为主。找工作从10万+到40万+ ，第一篇在线教学！

今天讲讲行业与岗位。自我介绍一下，我曾就读于国内985计算机本科，现攻读日本计算机硕士，研究方向是深度学习。我大概从2019年8月起投递简历，到2020年4月基本结束求职过程，拿到的offer涵盖了算法与开发岗，年薪从10万+到40万+不等。今天是求职系列第二篇，主讲技术岗求职的行业与岗位分析，包括了互联网企业，外企，金融企业，国企，与他们的不同岗位等等，帮助你分析自己的真实需求，打开求职视野，望向不内卷的世界。详情参见公众号：九州的云梦泽。

互联网

相信大家最感兴趣的行业与公司是国内的互联网企业，那么先聊聊它们吧。国内互联网企业大厂大家是耳熟能详了，BATJ，TMD，拼夕夕，猪厂等等。以及一些创业公司，比如CV四小龙等。此外将菊厂蓝绿厂小米也计入其中，因为它们岗位相似，薪酬与工作压力也相仿。当然也有很少的公司可以做到955，压力、加班跟薪资都会弱于大厂们。下图为网传大厂职级表。

比较适合有强烈意愿在一线城市买房定居，或者对互联网行业非常热爱的人，此外需要身体很好，有较强的抗压能力。中年危机比较强烈，35岁是个槛，如果没有成为技术大拿或者中层领导，可能面临降薪去略小的公司或者创业的情况。

岗位方面，首先聊算法岗。在大厂与创业公司里，算法岗通常分为工程师与研究员两种。前一种在业务部门，后一种在aiLab或者研究院。在上一篇推文中我们聊过了大概的门槛与要求。

这里谈谈工作内容。算法工程师以硕士为主，也有越来越多的博士。通常面向业务。初期的话一般以数据工作，调参为主，使用模型提高业务指标。后期对于业务理解，产品架构，算法适配度都会有要求。有的时候也会发论文，不过不是kpi硬性要求。研究员以博士为主，也有少量硕士，他们的任务是提高公司的业界学界知名度，探索前沿方向，以及为业务部门解决较为棘手的算法问题。

总的来说研究员需求很小，要求非常高，是一条非常硬核的路。算法工程师则是正常情况下大家的算法求职方向，以业务为主，需要跟踪学界发展。然后是开发岗。

开发岗通常包括了后端，前端与测试。现在也出现了一些岗位如大数据工程师，测试开发工程师等等。开发岗可以说是企业里的真正中坚力量，公司给的hc是最多的，负责了系统的搭建，运行，维护，对应的情况是技术成长平稳，平均加班会多于算法岗，而且会在周末或者假期遇到一些临时问题需要加班。前景上除了纯测试岗都不错。

门槛：没有硬性要求，通常最低到强势双非。

作息：9105，大小周，9106，11116。

起薪：白菜价20~35不等，sp 30~50， ssp 无上限。

岗位：极多开发，较多算法。

外企

国内外企说起来也不少。知名度较高的企业有微软、亚马逊、谷歌，英特尔，AMD等等。此外有 leetCode，thoughtworks，虾皮，SAP，HULU，领英，思科等。参见955 WLB名单。https://github.com/formulahendry/955.WLB
与国内互联网公司比，他们最大的优点是薪酬尚可，压力小，工作生活平衡。劣势则有，部分公司起薪低，绝大多数涨薪和升职慢。
招聘流程上，重视刷题，有的公司会有行为问题。

门槛：学历层次较高，海归比例多。

作息：955~975。

起薪：通常25~35，个别极高。

岗位：通常没有把算法和开发区别的非常明显，算法hc较少，开发较多。

金融企业

银行

银行是很多人的目标企业，但是又埋藏着不少坑。

我国银行大致可以分为国有大行，商业银行与地方银行。国有大行与商业银行门道很多，在招聘的时候可以分为总行，地方分行，与科技子公司三类。

总行又包括了总行的研发中心与总行本部。总行研发中心职责是为全行开发系统，薪酬和压力相对互联网都比较低，但是拥有行员编制，生活稳定，福利较多。总行本部对于it人员招聘量较少，整体待遇与工作体验要优于研发中心。

地方分行属于当地分行，主要职责是运维银行系统，平均来说薪酬与压力不如总行，但是忙起来压力也很大。地方银行的情况可以直接参照大行的地方分行。

科技子公司是近年来较为盛行的一种架构形式，它们原本是总行科技部，后被拆分为科技子公司，以提高薪酬与专业化能力，成为了内部的外包公司。优点是薪酬较高，招聘量大，但是稳定性差，无行员编制，压力大，加班多，技术一般。某大行招聘网站如图：

门槛：总行硕士居多，其他门槛较低。

作息：除科技子公司外 975，科技子公司参照国内互联网。

起薪：10~30。岗位：开发极多，算法极少。

排名：总行本部＞总行研发中心＞地方分行＞科技子公司。

证券基金私募

证券基金是金融业的核心机构，可以分为前中后台。通常情况下it人员在后台作为支持人员，也有的在前台做量化分析师。行业特点是it人员压力小，以975居多。薪酬上年终奖的比例可以达到20%~50%，起薪可以与互联网sp持平，但是后期职业发展与涨薪不如互联网与证券基金前台中台。

岗位上可以分为量化，算法，开发。证券基金的量化岗位有前台的量化人员与后台的量化系统开发人员。前台量化人员的学历要求不弱于投行，行研等核心岗位，通常最低需要国内顶级本硕，如清北复交人等，博士与海归硕士比例非常高。后台的量化系统开发人员与普通系统开发人员区别不大，但是会涉及到量化策略，学历与经验要求高于普通系统开发人员。

私募公司的量化技术会强于证券公司，主要是因为证券是卖方而私募是买方。与卖方对比，私募公司的量化岗位回报更高，盈利的情况下会有比较多提成。但是劣势也非常明显，比如压力大，非常不稳定，公司通常规模很小，整个市场内卷程度高于互联网很多。

开发人员可以分为后端，前端，测试等。对比互联网公司的开发岗，压力小，技术前景差，但是工作压力小，薪酬有竞争力。相对来说，私募的开发岗压力大过证券基金很多。

算法岗位非常稀缺，通常会稀释在量化与开发岗中，个别公司会开设算法岗，要求与开发人员持平。

门槛：很少低于本硕985，海归比例非常高。看重学历与实习。

作息：975。

起薪：30-45。

岗位：较多开发，较少量化，极少算法。