科技行业裁员分析：哪些技能仍然需求旺盛

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前言

在过去的一年里，据国外数据统计，超过15.2万名名科技员工失业。根据 Layoffs.fyi 的数据，仅到2025年2月中旬，就有近1万名名科技员工被解雇：

我只想说，如果统计上国内的，那这个数据要翻十倍不止！

科技公司评审背后的关键因素

是什么导致了这种情况的发生？

• 经济通胀  和 通货膨涨给全球企业带来财务压力。
• 许多公司在疫情期间雇佣了太多员工  ，现在无力留住他们。
• 人工智能 正在逐渐普及，使重复性工作实现自动化。

适应不断变化的技术格局

尽管经过评审，但拥有适当技能的人的生长机会。保持补偿的关键是不断学习和适应。有些技能变得不那么重要，而另一些技能则需求旺盛。

下面将重点介绍当今最有价值的技能以及职业发展的实用步骤。

需求旺盛技术技能

这里列出的技能顺序不是重要性的排名，而是相关领域的逻辑分组。当然，你不需要了解所有这些技能！浏览一下，选择你最感兴趣的技能。

1.人工智能（AI）

它的意义：

人工智能 是指能够执行需要类似人类智能的任务的系统，例如决策、模式识别和自动化。人工智能工程师通过开发模型、在数据上训练算法以及将人工智能解决方案集成到应用程序中来设计、构建和人工智能部署系统，以实现自动化、分析和决策支持等任务。

为什么重要：

越来越多的公司开始使用人工智能来加快工作速度、改进产品并节省成本。人工智能在自动驾驶汽车、推荐系统、机器人和预测分析领域有着广泛的应用。

入门所需的关键技能：

• 数学和统计学： 线性代数和 概率。
• 编程：  Python 是使用最广泛的语言，拥有 TensorFlow 和 PyTorch等库。
• 算法和数据结构：了解 搜索算法、 图论和数据结构至关重要。
• 数据处理：处理大型数据集、 数据预处理和 特征工程。
• 人工智能伦理与偏见意识：了解 道德人工智能设计 并避免有偏见的模型。

2.机器学习（ML）

它是什么：

机器学习 是人工智能的一个子集，它使计算机无需明确编程即可从数据中学习模式。它包括 监督学习 （分类、回归）、 非监督学习 （聚类、异常检测）和 强化学习等技术。

为什么重要：

您可以在医疗保健、金融和制造业的个性化推荐和预测性维护中找到机器学习。它可以帮助专业人士创建更智能、更高效和自动化的解决方案。

入门所需的关键技能：

• 概率和统计：对于理解 决策树、 贝叶斯网络和支持向量机（SVM）等模型至关重要。
• 机器学习算法：回归、 神经网络和 集成方法的知识 。
• 模型评估和调整： 超参数调整 和 交叉验证。
• 大数据工具：具有使用Apache Spark等框架  开发大规模 ML 应用程序的经验。

3.自然语言处理（NLP）

它是什么：

NLP 是人工智能的一个分支，它使计算机能够理解和处理人类语言。它使用规则、统计数据或机器学习来处理文本。

为什么重要：

NLP 帮助我们通过语音助手（例如 Siri）和聊天机器人（例如 Pi）与技术互动。它还可以帮助医疗保健和客户服务等行业改善沟通并检测欺诈行为。

入门所需的关键技能：

• 语言学和文本处理： 标记化、 词干提取、 词形还原和命名实体识别 ( NER )。
• 用于 NLP 的深度学习：与 transformer（例如 BERT)、  GPT）和 RNN / LSTM协同工作。
• 矢量化技术：词嵌入，如 Word2Vec、  GloVe和 TF-IDF。
• 语音和音频处理：像Whisper这样的语音识别工具 。
• NLP 库：具有spaCy、  NLTK和 Hugging Face Transformers 的实践经验 。

4. 生成式人工智能

它是什么：

生成式人工智能 是人工智能的一个子集，它使用生成模型来创建新内容，例如文本、图像、音乐甚至代码。它支持 ChatGPT、  Copilot、  Gemini、  Stable Diffusion、  Midjourney和 DALL-E等工具。

为什么重要：

生成式人工智能可帮助公司节省时间和金钱，并保持竞争力。它推动内容创作创新，实现任务自动化，并支持更好的决策。

入门所需的关键技能：

• 深度学习架构：了解 变换器)、  GAN、  VAE和 扩散模型。
• 神经网络训练：微调大型模型并优化性能。
• 提示工程：  为 LLM设计有效的提示 以生成有用的输出。[](https://en.wikipedia.org/wiki/Large_language_model)

5. 数据科学、分析与工程

它是什么：

所有这些字段都有助于从大型数据集中提取价值。但是，它们有不同的用途：

• 数据分析 检查历史数据以发现趋势、模式和见解。分析师使用 SQL、Excel 和可视化软件等工具来解释数据以做出决策。
• 数据科学 应用统计方法、机器学习和预测模型来分析和预测趋势。它结合编程、数学和领域知识来构建数据驱动的解决方案。
• 数据工程 收集、清理和构建原始数据以供分析。工程师构建可扩展的数据管道、管理数据库并优化数据存储以提高性能。

为什么重要：

数据驱动的决策在各个行业都很重要，例如：

• 零售和电子商务：数据科学改进产品推荐（例如亚马逊）。
• 财务：数据分析有助于欺诈检测和风险评估。
• 医疗保健：预测分析有助于早期疾病检测和资源优化。
• 营销：客户细分和情感分析推动营销活动。
• 技术和人工智能：人工智能应用依赖于结构化数据。

入门所需的关键技能：

• 基础数据技能：学习 SQL 来查询和管理数据库。使用 Excel 进行基本数据操作和可视化。
• 编程语言和工具：  Python 在数据领域很受欢迎。R 是另一种 选择，尤其是用于统计分析。学习 Pandas等库 进行数据处理，学习 NumPy等 库进行数值运算。
• 统计和分析概念：熟悉概率、假设检验和回归分析。
• 使用真实数据：在开放数据集上练习（例如 Kaggle和 Google 数据集搜索）。构建个人项目（例如分析销售趋势）。
• 可视化和商业智能工具：学习 Tableau、  Power BI或 Python 可视化库（Matplotlib / Seaborn）。

6.网络安全

它是什么：

网络安全 保护系统、网络和数据免受黑客攻击、恶意软件、网络钓鱼和勒索软件等网络威胁。这些攻击旨在窃取敏感信息、破坏运营或索要赎金。安全包括加密和防火墙等措施。

为什么重要：

网络攻击越来越频繁，也越来越复杂。一次入侵可能造成巨大损失，损害公司声誉，并引发法律问题。经验丰富的网络安全专家可帮助预防这些风险。

入门所需的关键技能：

• 网络和安全基础知识：了解 TCP/IP、加密、防火墙和身份验证。
• 实践练习：使用Wireshark、  Metasploit和 Snort等安全工具  来分析威胁。
• 渗透测试：使用TryHackMe等平台  进行道德黑客攻击。
• 获得认证：例如 CompTIA Security+、  CEH或 CISSP。

7.云计算

它是什么：

云计算 让您可以在线存储和访问数据和应用程序，因此您无需投资昂贵的硬件。它允许您只按使用量付费。流行的云服务包括 SaaS、  PaaS和 IaaS。以下是 解释它们之间差异的细分 。

为什么重要：

大多数公司都转向云计算，因为它具有灵活性、可扩展性和节省成本的特点。云服务使人们能够从任何地方轻松访问数据。例如，Netflix 使用 AWS 在全球范围内传输内容。

入门所需的关键技能：

• 了解云环境：  AWS、  Azure和 Google Cloud。
• 核心概念：虚拟机的使用（EC2、  Azure VM）、存储选项（S3、  Azure Blob）、网络（Amazon VPC、  Azure 虚拟网络）和安全性（IAM、  Cloud Identity）。
• 热门认证：  AWS 认证解决方案架构师、  Microsoft Azure Fundamentals或 Google Cloud Associate。

8. DevOps 和自动化

它是什么：

DevOps 集成了软件开发和 IT 运营，以改善协作、自动化工作流程并加快软件交付。它包括 CI/CD 实践。自动化取代了测试、部署和系统管理中的手动步骤。

为什么重要：

公司需要更快地交付软件，同时保持良好的质量。例如，Google 应用站点可靠性工程 ( SRE ) 来在大规模部署变更的同时保持服务稳定。

入门所需的关键技能：

• 核心 DevOps 工具：  Docker、  Kubernetes、  Terraform、  Ansible。
• 实际使用 CI/CD 工具：  GitHub Actions、  GitLab CI或 Semaphore CI。
• 云环境：了解 AWS、Azure 和 Google Cloud 等云平台的工作原理，类似于云计算。
• 有用的学习资源：这个 DevOps 路线图提供了项目想法，并与 Semaphore CI 的CI/CD 学习工具 中的学习路径很好地结合 。

9.区块链开发

它是什么：

区块链开发涉及创建和维护区块链网络和去中心化应用程序（dApps）。它包括两个主要领域：用于设计区块链协议的核心区块链开发和用于构建去中心化应用程序的智能合约开发。

为什么重要：

区块链在多个行业都有应用：

• 金融：银行和金融科技公司使用区块链处理数字资产（例如 摩根大通的 Kinexys）。
• 医疗保健：区块链保护医疗记录并提高数据隐私。
• 供应链：沃尔玛等公司  使用区块链来追踪食品安全。

入门所需的关键技能：

• 了解区块链基础知识：分布式账本、共识机制、加密安全。
• 探索平台： 以太坊 （智能合约）、  Solana  （快速交易）、  Hyperledger。
• 学习区块链编程：  Solidity、  Rust、  Go。
• 使用区块链开发工具：  Hardhat 和 Truffle 用于测试和部署，  Ethers.js 和 Web3.js 用于区块链交互。
• 构建项目：创建智能合约、  ERC-20 代币或去中心化应用程序。

热门技术职位

根据领英的“新兴工作”报告，2025 年最受欢迎的技术工作包括 人工智能专家、 数据科学家、 软件工程师和 网络安全专家等职位。

此外，云架构师、DevOps 工程师、区块链开发人员和 人工智能伦理专家等职位  也越来越受欢迎。

热门编程语言

随着技术的发展，某些编程语言仍然需求旺盛。根据 2024 年 Stack Overflow 开发者调查
，以下语言至关重要：

• JavaScript  (62%) – Web 开发的关键。
• Python（51%）——广泛应用于数据科学和人工智能。
• SQL (51%)——对于管理数据库至关重要。
• Java)  – 在企业应用程序中很常见。
• C#)  – 对于游戏开发和商业应用很重要。
• Go 和 Rust——在云计算和系统编程领域越来越受到关注。
• Kotlin 和 Swift—— 移动应用程序（Android 和 iOS）的首选。

学习其中一些语言可以带来新的职业道路。

人工智能时代软技能的重要性

随着人工智能的发展，人类技能似乎变得不那么重要了。然而，软技能将比以往任何时候都更加重要。虽然人工智能可以快速处理任务，但我们的人类素质将推动创新，并让我们有别于机器。

以下是需要重点关注的五大软技能：

1.批判性思维

人工智能生成大量信息，但我们需要评估、分析并做出合理决策。批判性思维有助于我们区分事实和观点，避免偏见。

增强批判性思维的方法：

• 在日常工作中多问“为什么”。
• 从不同角度看问题。你可能错过了什么？
• 考虑一下相反的观点。另一方是否有合理的论据？
• 将大问题分解成小问题。你可以先做哪一部分？在继续之前，需要回答哪些小问题？

2.情商（EQ）

情商是指理解和管理情绪的能力。情商高的人往往是更好的领导者和队友，因为他们沟通更有效。

提高情商的方法：

• 先听后说：在表达自己的想法之前，先倾听同事的担忧。这有助于建立信任，让其他人感到被重视。
• 观察压力线索：如果队友看起来不知所措，询问你可以如何提供帮助。
• 提供帮助：不要假设别人需要什么，而是问“我能为您做些什么？”
• 反思错误：沟通出现错误后，问问自己：“下次我该如何以不同的方式进行对话，以确保更好地理解？”

3.创造力

创造力是人类独有的力量，人工智能无法复制。跳出固有思维模式使我们能够以创新的方式解决问题并产生新的想法。

提升创造力的方法：

• 保持好奇心：探索新话题、提出问题并经常阅读。阅读越多，您就会想出越多的想法。
• 休息一下： 远离 棘手的问题，然后带着新的想法回来。
• 头脑风暴：与他人讨论想法以获得新的见解。
• 不要害怕失败：并非每个想法都会成功，但从错误中吸取教训可以得到最宝贵的教训。

4.适应性和持续学习

您今天使用的工具明天可能就过时了。变化是永恒的，快速学习的能力让您保持价值。

促进适应性和学习的方法：

• 探索新领域：通过探索新角色或新项目来挑战您的舒适区。参加在线课程以培养新技能。 
• 保持积极：对变化持积极态度，而不是将其视为威胁。
• 实践：利用新技能改进当前的工作流程。

5. 态势感知

情境意识可以帮助您了解周围发生的事情以及它们如何影响您的目标。它使您能够发现潜在问题并抓住机遇。

培养态势感知的方法：

• 集中注意力参加会议并积极听取最新进展。
• 与团队外的人交谈以了解不同的观点。
• 关注公司新闻和重大决策。
• 注意当事情感觉“不对劲”时——比如项目的突然变化或团队压力。
• 每天花几分钟查看您所在行业的最新动态。
• 当您真诚地相信自己能够帮助别人时，请主动提供帮助！

技能提升策略

采取以下可行的步骤来获取知识：

• 多样化您的技术技能：不要把所有鸡蛋都放在一个篮子里。例如，如果您是后端开发人员，请学习一些 DevOps 实践。寻找可以增强您已知知识的技能。
• 追求认证：参加知名课程（Microsoft、  PluralSight、  Coursera、  Udemy）。选择教授实用技能的课程。
• 创建强大的技术组合：在 LinkedIn 或 GitHub 上分享您最好的项目以展示您的知识。
• 参与技术社区：通过网络研讨会了解最新动态，并在 Stack Overflow、  Dev.to、  Reddit和 Discord等技术论坛上交流。解决实际问题以帮助他人。

保持一致——定期留出时间来不断学习和提高。

结论

我们已经看到，技术评审很艰难，但这并不意味着道路的极限。通过专注于技术和软技能，您可以在不断变化的环境中保持竞争力。

请记住，你今天在成长上投入的越多，明天你的事业就有了。未来属于那些适应的人——不断学习，不断成长！

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