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之前想過寫一篇長文來闡述這個問題，因為要上班，所以寫了兩天才慢慢看完，很多觀點受限于個人知識水平，如有錯誤還請大家不吝指正，或者也可以寫下自己對這個行業的理解。最后希望本文能給對大學一二年不太了解的高考生或者應屆生或者對計算機專業有興趣的人一份入門指南。接下來我會從就業角度，知名公司，產品代表，門檻，工具，技能，行業現狀，發展前景等角度描述軟件和硬件兩大方向，至于產品，推廣，運營等非技術方向，我了解不多，不敢多言，請大家積極分享，多提建議。先從思維導圖開始吧。

＃＃ 硬件

硬件工程師

指計算機領域需要接觸底層電路的工程師。其實在電氣領域，電氣方向又分為強電和弱電，強電指高壓輸電、電機等大電流作為能源和動力的領域，弱電指微電子方向的信息處理領域。計算機硬件工程師的工作范圍是弱電，主要內容有PCB設計（印刷電路板）、IC（芯片）設計、FPGA工程師，也包括針對具體硬件進行系統開發和維護的嵌入式工程。

#### PCB工程師、FPGA工程師、IC工程師

這些專業術語可能大家不太明白，我來給大家舉幾個每個類型工程師對應的工程產品的例子。

PCB工程師的工作就是設計一個高速且堅固的傳輸網絡來連接電路板上不同功能的模塊，他們的工作環境如下圖所示。

FPGA全稱是現場可編程邏輯陣列，理解就是可編程的硬件。傳統的集成電路都是定制化的，針對特定需求設計特定的電路板。而FPGA可以通過熔斷機制，動態修改電路的結構，達到動態編程的效果。簡單來說，對于一個FPGA來說，你可以把它燒錄成一個視頻編碼器，或者一個無線wifi通訊模塊。雖然這些算法都可以通過軟件來實現，但是硬件實現的算法成本更低。常用的開發語言有VHDL（硬件描述語言）。

IC工程師負責設計一個高效的計算大腦，這涉及到流水線機制、超頻，最重要的是解決納米級的電流擾動問題，而最大的制約因素也是材料工藝問題。

以上三個崗位其實都是現代學術分支中EE的子類別，其實從事這個方向的大多是學電子電路工程的學生。這個專業的特點就是強者通吃，全球只有兩家芯片公司，Intel和AMD，而他們的核心競爭力并不在芯片設計能力，而是在制造工藝上。現在在移動終端，也有英國Acorn公司設計的ARM芯片，它只提供一個方案和設計圖，具體制造還得華為、三星自己去搞。但同時也有很多小眾領域，比如無人機、安防門等，需要做專門的PCB設計，所以硬件工程師也有市場需求基礎，但不是很多。從技能要求上看，需要扎實的數學知識，嚴謹的邏輯，更多的電子電路知識，類似的工具就沒那么重要了。從未來的發展前景來看，隨著智能硬件物聯網的推廣，會有很大的加成。

職位要求：IC>FPGA=PCB

#### 嵌入式工程師

**系統級嵌入**

主要是針對具體的硬件移植一個操作系統，類似Linux，VxWorks等，甚至開發一個只能滿足需求的未知系統，需要讀管腳信息，讀時序。不過大部分人還是采用成熟的系統移植，自己寫系統太慢，而且坑肯定也不少，相對來說這個級別的人都是高手，或者做一些驅動開發。比如每年讓無數游戲極客入手的最新款NVIDIA顯卡，就需要這個級別的工程師來制作對應的顯卡驅動。

薪資水平絕對高，起薪百萬級別，入行門檻也絕對高，行業內最強的不在研究所，而在公司。

**應用層嵌入**

基于一個已經運行的機器做開發，比如操作系統已經提供了最基本的文件管理，內存管理，CPU管理。你在這個基礎上開發具體的應用。常用的語言工具是C。我的實驗室其實就是這個方向，做過一些軍工、國企的項目。從這個層面往上，在成為架構師之前，至少接觸過一些。可以談談自己的感受，而不是去查資料。

嵌入式應用開發最煩的不是開發而是調試。在這個層面上開發會出現各種各樣奇怪的問題。比如，你的應用昨天還運行良好，今天可能就崩潰了。可能是硬件問題，比如虛焊？電容擊穿？電路板電流擾動？也可能是軟件問題，比如野指針（很少有系統有虛擬內存，你的所有操作都是在實際的內存空間上進行的）或者內存溢出。

薪資方面，起薪比較低，今年華為的薪資還算不錯，最高16K，不過隨著對業務越來越熟悉，薪資就沒有上限了，最終的晉升身份是系統級嵌入式工程師。

＃＃ 軟件

### 桌面編程工程師

傳統的桌面應用軟件類似office，瀏覽器，以及在PC上運行的軟件，主流的開發框架有Qt，MFC，.NET等，桌面應用領域現在還比較強勢的有微軟的office，桌面游戲公司，以及基于微軟的C#開發的應用，還有基于QT的C++開發的應用。其他的我不太了解，但是感覺這個市場不是很活躍，招人少，認識的人也沒有一個是走這個路線的。據朋友私信說，這個行業工資隨著互聯網的浪潮并沒有大幅上漲，朋友在.NET平臺用C#開發，有5年經驗，15年工資水平在11k左右，后來轉行做了Android。當然這可能只是個別案例，還有很多厲害的人我們可能不知道。提前謝謝這位朋友。

### 網絡應用工程師

從Google崛起以來，幾乎所有的新興巨頭公司，比如Facebook、BAT、亞馬遜，都是靠著互聯網的發展，靠著這群互聯網應用工程師，也就是互聯網上自稱Coder的那群人，這個群體應該占到了計算機領域研發人員的70%以上。

前端開發

前端從廣義上來說是指呈現在用戶視覺中、能被用戶直接感受到的領域，又可以細分為Web端、Android端、iOS端。

#### web前端（h5前端）

Web前端是指運行在瀏覽器（包括移動端和PC端瀏覽器，或者webview控件，甚至任何配備了JS引擎的環境）上的一系列應用程序。

傳統的前端主要是指網頁，HTML，CSS，JS，或者HTML5，CSS3。然而，近年來前端發生了許多變化。

這個方向是近幾年的熱門，隨著機器性能的提升和V8引擎的普及，雖然JS的計算效率還遠遠落后于C和Java，但是對于內容的呈現和展示基本已經足夠了。因此近幾年出現了各種叛逃，比如游戲用的cocos2d-js，客戶端用的react-native。同時隨著大量人才的涌入，尤其是近兩年，大量的前端框架和解決方案讓你感覺已經過時了。說實話兩年前還是JQuery一統天下，現在你不知道Vue和Angular都不好意思跟你打招呼。同時由于機器性能的提升和V8引擎的強大，腳本語言還有一個優勢就是不需要編譯運行，這使得它能夠實現其他語言做不到的事情---動態更新。無需發布應用程序即可動態地進行大幅更改，這進一步增加了對 JS 的需求。

薪資相比前兩年漲了不少，市場需求也巨大，基本上沒有一個應用是完全脫離web框架的，門檻不高，但是深入的話還是有很多東西需要學習的。

#### Android 和 iOS

Android 是基于 Linux 內核的開源手機操作系統，由 Google 創立的開放手機聯盟（OHA）主導開發，主要針對智能手機、平板電腦等觸屏移動設備而設計。iOS（原名 iPhone OS，iOS 4 后改名為 iOS）是 Apple 為移動設備開發的閉源操作系統，支持的設備包括 iPhone、iPod touch 和 iPad。

目前在智能手機市場，Android 占有四分之三以上的市場份額，iOS 占有五分之一左右的市場份額，剩下的就是 Symbian 和 Winphone。我們不應該考慮它們，而且你可能也不想這么做。雖然 Android 和 iOS 的市場份額差別很大，但 Android 工程師和 iOS 工程師的數量基本相同，所以如果你想從事移動終端開發，就業市場并沒有太大的區別。

從技術層面上來說，二者其實還是比較相似的，主要的區別其實還是生態系統的比較。

相應的，Android的入門成本門檻可能比較低，Java相較于Object-C、Swift還是比較受歡迎的。同時，相較于iOS的1.5萬元起步投入（Mac電腦+蘋果手機+一年100美元的開發者賬號），Android的競爭可能更加激烈。

由于Android的開放性，基于開源Linux開發，所以業界很多公司都會針對Android做所謂的“深度定制”，“適合中國人的智能手機”等等，這就導致了Android的種類繁多。不同的手機廠商對某些細節的理解也不同。Android開發最大的問題就是適配，同時由于Android的權限開放性，也有很多可以被黑客攻擊的地方，針對Android的木馬病毒也很多（360管家），你要考慮的東西很多。不過目前Android隨著每個版本的發布，安全性越來越好貝語網校，權限管理也越來越規范，以后會越來越好。iOS的封閉性，發現的漏洞相對較少（不是很少，個人覺得肯定比Android多），但每次爆出都是大新聞，它的發展相對規范，也有很多成熟的解決方案，它的主要問題其實是iOS的審核。大多數公司都有過應用程序被應用商店拒絕的經歷。

另外，蘋果最近也在大力推廣 Swift。如果要做 iOS，由于各種歷史問題，OC 不能完全放棄，但 Swift 也會成為你求職的一個考點或亮點。從同事們的反應來看，Swift 比 OC 好玩，他們也更愿意做 Swift。

后端開發

后端開發是指為前端提供數據支持的一大類，包括數據庫、業務邏輯處理、數據處理等。主要的開發語言分為兩個方向：一是編譯型語言，比如Java、C/C++等，它們的特點是運行效率高，在同樣的機器配置下可以支撐更大的訪問量，適合超高并發。比如淘寶后端是Java，網易游戲、騰訊游戲是C++。另一類是解釋型語言，比如PHP、Python等，它們的特點是開發效率高，不需要編譯，寫完就可以運行，主要針對一些計算量不大的中小型網站，比如你的個人博客、管理后臺等。

運營工程師

專門從后端拿出來，是因為它的開發任務比較少，但是也很重要，當數量達到一定量級，數據庫服務器有幾千臺的時候，就需要專業的人來做數據維護工作，它的工作也很辛苦，比如容災備份、熱替換等。而且現在的趨勢是服務化、組件化、虛擬化，也有各種各樣的問題等著你去解決。但是從市場需求來看，只有大公司才會招專業的運維工程師，創業公司和百臺以下服務器的小公司，一般都托管在各種云上，然后由后端工程師來承擔責任。

后端開發

也就是那些經常說自己是業務狗，認為不做架構設計很low的loser coder。他們主要的工作就是實現PM的工作要求。比如雙十一來了，PM說要加一個搶紅包的功能，然后后端業務狗就忙不過來了，解決死鎖，重復請求，帶寬，高并發下各種功能。當然前端也是需要的，但是前端不需要考慮復雜的并發問題。如果這些業務狗在處理高并發問題上做出成績，那么就可以一步步升為架構師了。到時候loser coder就可以從loser中除名了。

### 測試工程師

在產品或新功能上線前，必須進行全面測試。測試工程師其實分為兩種：純測試人員和他們的升級版——測試開發工程師，后者可以在測試過程中修復小的 Bug，而無需返工。優秀的測試開發工程師的薪水也可以比開發人員高。

不要小看測試，不要以為測試只是點點鼠標看看是否正確那么簡單。一個合格的測試工程師需要熟悉各種測試工具，能夠自己寫測試腳本，發現bug，并且理解bug產生的原因。這類工作通常只分配給大公司，對于小公司來說，開發人員通常是自己的測試員。

### 安全工程師

同樣，當一個產品或一個新功能需要上線時，不僅需要進行完整的功能測試，還需要進行安全測試。由于安全測試可能需要很多知識，因此會有單獨的工作。

或者你更喜歡叫他們黑客（壞孩子）或者白帽子（好孩子）。他們游走在法律的邊緣，或者行俠仗義，不為人知，或者調皮搗蛋，想搞個大新聞，更有甚者計算機類專業包括哪些，為了利益而違法。但必須指出的是，他們確實是互聯網圈最有創新精神和叛逆精神的人。當然我說的不是那些連腳本都不會寫的工具男孩，我指的是阿桑奇和中本聰（主要是技術和思維，但是沒做過什么好事），他們是真主、耶穌基督，IT圈的精神偶像。必須指出的是，想做安全工程師，首先要走在邊緣線上，想要有最好的防御，首先要知道別人是怎么進攻的。工資也不是特別有競爭力（黑產除外）。很多修煉人看到這些年好孩子越來越多了，但是中國整體的環境不是特別好（烏云被關了）。

### 建筑師

從這開始，你在程序員圈已經算是高富帥了，可以稱得上半個科學家了。架構師的工作幾乎完全和代碼脫離了，主要工具也從 vim、eclipse 變成了 word、ppt，主要思考技術選型和開發大容量高并發問題的解決方案。基本都是從后端工程師提拔上來的，好像聽說過業界也有前端工程師給 cto 提拔做架構的，但畢竟還是少數，node 的效率還是差很多。

### 算法工程師

這一類人基本上都是在大學期間在 ACM 競賽中拿過獎，或者邏輯思維程度很高，數學功底扎實，算法優秀。如果你是數學系或者物理系的優秀畢業生，想轉行做 IT，這可以作為你的主攻方向。這在建筑系算是學術型的學校了。畢業后可以直接達到這個級別，起薪也很高。

數據挖掘工程師

它的功能就是從一堆數據里挖出你想要的信息。比如給你2008年到2016年所有的房屋交易量、房屋交易價格、土地交易量、人口增長、銀行貸款利率變化等很多信息，讓你預測明年房價的變化。這就是他們做的事情。這個工作分為三個步驟：爬取數據、建模、寫算法驗證。

爬蟲工程師的工作就是從國家統計局各個網站以及鏈家網站爬取數據，并將其存儲為結構化數據。

數學建模，建立各類數據之間的影響關系及影響因素。

在編寫算法驗證時，大多數數據挖掘工程師似乎使用Python，因為它的工具更多，語法更簡單。

難的不是寫代碼，而是建模。如果設計一個有效的模型，把這些數據之間的關系量化，影響因素的權重就是他們生命的價值，所以他們會自豪地稱自己為“參數調整員”。顧名思義，他們每天都在調整參數，讓模型計算結果與實際情況相符。

工資很高，一般只有統計分析局或者大公司才會招人。而且可以自己創業，像知乎上那個大名鼎鼎的團委書記，那種能用數據打人臉的牛逼人物。

另外我來介紹一下量化交易。量化交易是指用先進的數學模型代替人的主觀判斷，利用計算機技術從龐大的歷史數據中篩選出多個能帶來超額收益的“大概率”事件來制定策略，大大降低投資者情緒波動的影響，避免在市場極度熱情或悲觀時做出非理性的投資決策。這是一個比較成功的新型工種，將計算機輸家與金融高富帥結合在一起。優秀的交易員建立理論交易模型，再由程序員實現代碼，這是數據挖掘領域比較直接的現金交易。著名的知乎英國五毛、Lightwing（李毅睿）就是從事這個方向的，他們的工資是按日發放的，關鍵在于模型建立，都是通過技術分析來保證盈利。比如價格從10元漲到10.1元，即使很有可能漲到11元，他們也可能賣出（算法策略），然后通過超高頻的買賣來保證盈利。比如雖然每筆交易只能賺1分錢，但他一天買賣幾十手，大部分都是盈利的，總盈利可能也有1塊錢，所以量化交易也叫高頻交易。

＃＃＃＃ 人工智能

我很久沒看過這方面的書了，可能理解錯了。大家經常看到的Siri或者chatbots都是這種東西。它的本質還是有限狀態機，在一個狀態，在很多因素的影響下，移動到下一個狀態。理論上，如果你把三維世界里你的所有輸入都考慮進去，定義好相應的輸出，就可以實現人工智能。但是這樣寫出來的程序會非常龐大??，計算機跑不起來。我個人的理解是，基于計算機簡單的01唯一性，真正的人工智能還是相當難實現的。比如非常火的李世石vs AlphaGo，在這個具體的應用中，輸入很簡單，圍棋上的棋子是16*16，狀態也很簡單，2的16*16次方。這個復雜度，肯定是無法一一列舉的，而且它們會有降維算法，會有各種算法來聚類它們的狀態。

深度學習

上面我們說的數據挖掘，會有一個調參的過程，而在深度學習領域，它會加入一個正反饋，讓你的參數被機器自動調整，讓它計算的結果自動跟實際結果吻合。這就是所謂的機器學習，就是讓機器自動完成人工調參的過程。

另外，人工智能、深度學習和數據挖掘并不是割裂的，它們之間有一定重疊，真正的難點在于各種降維算法、概率論、退火等數學領域，這也是為什么他們被稱為半個科學家。

#### 性能效率支持

這是互聯網里的算法工程師一般做的事情。比如我要求一個數的平方根，現在我們編程很簡單，只需要 sqrt() 就可以了，但是如果你看過這個的源碼，你會驚呼，有興趣的話自己去搜一下，它不是用牛頓的萊布尼茨公式做的嗎，它比牛頓厲害多了，能提高 100 倍的效率。這只是一個很簡單的例子，在實際的應用中，遇到計算量大的時候，就是他們出場的時候了。其實這部分功能大部分也是后端工程自己承擔的，但是不排除像 Google、Facebook 這樣的大公司會專門招聘 ACM 來提供算法支持，而且起薪很高。

這里要提一下效率工程的頭頭，游戲引擎工程師（目前國內主要用開源的unity3d）。主要做3D渲染，需要在計算機圖形學方面有很高的造詣，就好比是工業皇冠上的航天發動機。游戲開發只是往特定方向發展，還有客戶端、網頁端、PC端、后端、數據庫運維等等，沒必要單獨說。不過游戲開發工程師一般比較累，不過工資也高，陰陽師團隊今年拿100個月的年終獎我一點都不意外。

### 標準化組織協會會員

這也是事實。比如電子工程師學會、3GPP協會，他們主要制定各種標準化協議。這個層次太高了，在某個特定領域，全世界能做決定的大概也就幾十個人，他們大概不在乎工資多少。而且他們大部分都是國家或者公益組織資助的計算機類專業包括哪些，反正不是以盈利為目的。比如TCP/IP協議制定，5G協議制定，我不知道他們從哪里招人，可能是大學教授，也可能是行業領袖。

### 量子計算機工程師

這太酷了，這是一個先驅，是未來的計算機，至于他們做什么以及怎么做，不要問我，我不知道！！！