新的想法誕生新的技術，從而造出許多新詞，云計算、大數據、BYOD、社交媒體、3D打印機、物聯網……在互聯網時代，各種新詞層出不窮，令人應接不暇。這些新的技術、新興應用和對應的IT發展趨勢，使得IT人必須了解甚至掌握最新的IT技能。另一方面，云計算和大數據乃至其他助推各個行業發展的IT基礎設施的新一輪部署與運維，都將帶來更多的IT職位和相關技能技術的要求。

毫無疑問，這些新趨勢的到來，會誕生一批新的工作崗位，比如數據挖掘專家、移動應用開發和測試、算法工程師，商業智能分析師等，同時，也會強化原有崗位的新生命力，比如網絡工程師、系統架構師、咨詢顧問、數據庫管理與開發等等。下面分別為大家介紹著八大IT技能所體現的熱門工作崗位：

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一、算法工程師

何萬青博士曾經介紹把一件事做快做好的三種方法，其中就提到過“提高流水線效率、更好的算法和更短的代碼關鍵路徑。”可以看出算法在系統效率中的重要地位。算法是讓機器按照人類設想的方式去解決問題，算法很大程度上取決于問題類型和工程師對機器編程的理解，其效率的高低與算法息息相關。

在數學和計算機科學之中，算法(Algorithm)為一個計算的具體步驟，常用于計算、數據處理和自動推理。在大數據時代，算法的功能和作用得到進一步凸顯。比如針對公司搜索業務，開發搜索相關性算法、排序算法。對公司海量用戶行為數據和用戶意圖，設計數據挖掘算法。

算法工程師，根據研究領域來分主要有音頻/視頻算法處理、圖像技術方面的二維信息算法處理和通信物理層、雷達信號處理、生物醫學信號處理等領域的一維信息算法處理。另外數據挖掘、互聯網搜索算法這些體現大數據發展方向的算法，在近幾年越來越流行，而且算法工程師也逐漸朝向人工智能的方向發展。

二、商業智能分析師

算法工程師延伸出來的商業智能，尤其是在大數據領域變得更加火熱。IT職業與咨詢服務公司Bluewolf曾經發布報告指出，IT職位需求增長最快的是移動、數據、云服務和面向用戶的技術人員，其中具體的職位則包括有商業智能分析師一項。

商業智能分析師往往需要精通數據庫知識和統計分析的能力，能夠使用商業智能工具，識別或監控現有的和潛在的客戶。收集商業情報數據，提供行業報告，分析技術的發展趨勢，確定市場未來的產品開發策略或改進現有產品的銷售。

商業智能和邏輯分析技能在大數據時代顯得特別重要，擁有商業知識以及強大的數據和數學分析背景的IT人才，在將來的IT職場上更能獲得大型企業的青睞。不過這些技能并不是一般人都能掌握的，一些公司目前正在招聘統計學家并教授他們有關技術和商業的知識。

三、數據挖掘工程師

數據挖掘工程師，也可以叫做“數據挖掘專家”。數據挖掘是通過分析每個數據，從大量數據中尋找其規律的技術。數據挖掘是一種決策支持過程，它主要基于人工智能、機器學習、模式識別、統計學、數據庫、可視化技術等，高度自動化地分析企業的數據，做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，幫助決策者調整市場策略，減少風險，做出正確的決策。

數據挖掘專家或者說數據挖掘工程師掌握的技能，能夠為其快速創造財富。當年亞馬遜的首位數據挖掘工程師大衛·賽林格(David Selinger)創辦的數據挖掘公司，將類似于亞馬遜的產品推薦引擎系統銷售給在線零售和廣告銷售商，而這種產品推薦引擎系統，也成為亞馬遜有史以來最賺錢的工具。數據挖掘的價值由此可見一斑。

四、咨詢顧問(專家)

任何業務部門和任何行業企業，都有IT系統在背后默默無聞地支撐著。在云計算大數據時代，業務面臨的挑戰和機遇也會給IT系統帶來更多要求。在這種情況下，IT系統的規劃部署和運維，都要有更為精通的專業人士才能勝任，并滿足面向未來大數據分析、云計算服務應用的需要。

紐約蒙特法沃醫療中心(montefioremedical center)的副主席杰克-沃夫(JackWolf)曾經表示，他尋求不僅會建立和使用系統而且還會給予其他員工技術支持的新員工，他說："新的系統意味著你必須有更多的咨詢臺來處理更多的咨詢量。"當然，這里體現的主要是某個系統的技術支持的功能，但管中規豹我們不難發現，無論是部署初期的物料采購還是運維過程中的金玉良言，都凸顯出這種技術咨詢顧問的重要性。

五、網絡工程師

網絡工程師可以說是一個“綠色長青”的職業，網絡技術一直以來就處于急需之中，美國人力資源公司羅勃海佛國際(Robert Half International)第三季度IT招聘指數和技能報告指出，網絡管理占總需求技能排名中的第二位。對于云計算時代來說，網絡在云資源池中(計算、存儲、網絡)更是扮演著更為重要的作用。

另一方面，IPv6標準、物聯網、移動互聯等蓬勃發展，使得對于網絡工程師尤其是新型網絡工程師(移動、IPv6、云計算方向)的人才和技能要求也越來越多。網絡工程師也因此而可以細分成多個發展方向，相應的技能要求其側重也有所不同。比如網絡安全、網絡存儲、架構設計、移動網絡等等。

六、移動應用開發工程師

移動應用開發，會隨著移動互聯網時代的到來變得更受追捧。截至2012年底我國已經有10億手機用戶，移動智能終端用戶超過4億，在移動支付、移動購物、移動旅游、移動社交等方面涌現了大量的移動互聯網游戲、應用和創業公司。

移動平臺智能系統較多，但真正有影響力的也不外乎iOS、Android、WP、Blackberry等。大量原來PC和互聯網上的信息化應用、互聯網應用均已出現在手機平臺上，一些前所未見的新奇應用也開始出現，并日漸增多。

移動應用開發，由于存有多個平臺系統，因此不同的平臺開發者其所面臨的機遇和挑戰也不盡相同。一個很明顯的例子就是，當初由Google公司和開放手機聯盟領導及開發的基于Linux的安卓系統，在開源之后就給廣大開發者(商)帶來巨大商機，而堅定選擇iOS平臺的的開發工程師，也通過蘋果生態系統的不斷擴建和智能設備的高市場占有，使得較早的一批開發者都賺得盆滿缽滿。不過在國內由于用戶習慣、產業環境和版權保護的問題，移動應用開發者并沒有因此而獲得相應的收益。

七、軟件工程設計師

近年IT業界逐漸涌現出一股軟件定義網絡(SDN)、軟件定義數據中心、軟件定義存儲(SDS)和軟件定義服務器(MoonShot)等浪潮，大有軟件定義未來一切IT基礎設施的趨勢。

PaaS、SaaS、數據挖掘和分析、數據管理和監控、虛擬化、應用開發等等，都是軟件工程師大展身手的好舞臺。相應的，這些技術領域也對軟件工程師的要求會更高，尤其是虛擬化和面向BYOD、云計算、大數據等應用的開發和管理，都需要有更高深的技術支撐。

和算法工程師有點類似的地方在于，軟件工程師也需要注重設計模式的使用，一位優秀的工程師通常能識別并利用模式，而不是受制于模式。工程師不應讓系統去適應某種模式，而是需要發現在系統中使用模式的時機。

八、數據庫開發和管理

數據庫開發和管理在大數據時代顯得尤為重要，相關的數據庫管理、運維和開發技術，將成為廣大BI、大型企業和咨詢分析機構特別看重的技能體現。代表著更多類型(尤其是非結構化類型)的海量數據的涌現，要求我們實時采集、分析、傳輸這些數據集，在對基礎設施提出嚴峻挑戰的同時，也特別強調了數據庫開發和管理人員的挑戰。