科技类行业需求最旺的十大核心技能

竞争越来越激烈，难度越来越高，机会却未必越来越多

读者旁友们：

我在Indeed上读到一篇科技类公司热门招聘的十大核心技能文章，做了一些摘要，供大家参考。

读者里有不少从事互联网技术类工作的人，希望对你们有用。

对于非科技类行业的读者来说，掌握这个动向也是有必要的。

现在二十多岁、三十来岁的人，无论是做IT的，还是做金融的，和我当年比起来，面临的筛选强度更高、竞争更激烈、机会更少。

新冠和两场热战后的时代（第三场热战还不知道会不会以及什么时候打），长时间左侧涨潮的全球化范式已经结束了。

我作为获益匪浅的一票人中的一员，对于这个范式的切换有更深的体会，对下一波人需要付出成倍，起，的努力，也未必能够有我们这拨人当年赶上的趋势和机会，深感自己侥幸赶上好时候了之余，也对年轻一代的读者朋友充满了同情。

对于其中不甘心被厉国国运锁定、奋力肉翻跑路挣美元的那些年轻人，我能帮多少就帮多少，我觉得这是上帝交给我的使命之一。

所以推送这篇，也是响应使命的召唤，也许就帮到了个把两个了呢。

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2024年科技行业最高薪酬的十大职业技能如下：

1. 生成式人工智能(Generative AI) - 能够使用生成模型生成文本、图像或其他数据的人工智能技术。
2. 片上系统(SoC, System-on-Chip) - 集成了计算机或其他电子系统大部分或全部组件的集成电路。
3. 深度学习(Deep Learning) - 基于具有表示学习的人工神经网络的机器学习方法的子集。
4. Torch - 一个基于Lua的开源机器学习库、科学计算框架和脚本语言。
5. PyTorch - 基于Torch库的机器学习框架，用于计算机视觉和自然语言处理等应用，最初由Meta AI开发，现在是Linux Foundation旗下的项目。
6. 计算机视觉(Computer Vision) - 让计算机能够识别和理解图像和视频中的对象和人的计算机科学领域。
7. SystemVerilog - 用于模型、设计、模拟、测试和实现电子系统的硬件描述和硬件验证语言。
8. Mesos - Apache Mesos是一个管理计算机集群（如CPU、内存、存储和其他计算资源）的开源项目。
9. Rust - 一种注重性能、类型安全和并发性的通用编程语言。
10. Elixir - 一种功能性、并发性高级通用编程语言，也用于实现Erlang编程语言。

文章指出，拥有这些技能的求职者可以获得更高的薪资，平均差异约为40%。

换言之，在互联网技术类公司任职的，拥有这些技能，意味着立刻就能获得更高薪酬。
 十大职业技能及其平均薪资和薪资差异：

1. 生成式人工智能(Generative AI) - 平均薪资：$174,727，薪资差异：47%；
2. 片上系统(System-on-Chip, SoC) - 平均薪资：$174,564，薪资差异：47%；
3. 深度学习(Deep Learning) - 平均薪资：$170,939，薪资差异：44%；
4. Torch - 平均薪资：$169,874，薪资差异：43%；
5. PyTorch - 平均薪资：$168,636，薪资差异：42%；
6. 计算机视觉(Computer Vision) - 平均薪资：$166,873，薪资差异：40%；
7. SystemVerilog - 平均薪资：$165,832，薪资差异：39%；
8. Mesos - 平均薪资：$165,788，薪资差异：39%；
9. Rust - 平均薪资：$165,637，薪资差异：39%；
10. Elixir - 平均薪资：$165,245，薪资差异：39%。

文章提到了积极招聘上述技能人才的知名公司，包括德勤、爱立信、Meta、苹果、TikTok和亚马逊等。

文章说，通过在线课程可以学习大多数上述技能，但是Indeed的报告指出，有43%的求职者认为缺乏雇主广泛认可的认证是他们找不到理想工作的主要障碍。

我做了一些粗浅的案头调研，主要是看从业人员能否通过上网课掌握这些技能，以及获得资格认证。

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