科技的飞速发展
为全球金融系统注入了全新的动力
我们迎来了一个金融史上重要的变革：
科技革命
想要了解真实的科技领域？
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01
主要职能
科技（Technology）通常是科学和工程学的结果，尽管科技作为人类活动先于这两个领域。例如，科学可以研究的流动电子的电导体通过使用已经存在的工具和知识。
然后，工程师可以使用这种新发现的知识来创建新的工具和机器，例如半导体，计算机和其他形式的先进技术。从这个意义上说，科学家和工程师都可能被视为科技专家; 这三个领域通常被认为是一个用于研究和参考的领域。
科技给各个行业带来的巨大影响被称为“第四次工业革命（4IR）”。4IR结合物理、数字和生物领域的不同技术形成新兴技术，并在许多领域取得突破，包括机器人技术、人工智能、物联网等。具体的五大科技趋势包括：
物联网（IOT）
定义：通过物联网，所有技术设备都可以连接到互联网并相互连接以试图将物理世界和数字世界联系起来。
对行业的影响：不仅改变了开展业务的方式，还改变了整个商业模式。例如，随着新客户数据的出现，灵活的消费模式（也称为按使用付费模式）将越来越受各行业的欢迎。
机器学习（Machine Learning）
定义：机器学习本质上是计算机通过分析数据和跟踪重复模式自行学习的能力。例如，社交媒体平台使用机器学习来分析用户的点赞，分享和评论，再推送相关链接/内容。
对行业的影响：除了在社交媒体上塑造用户与朋友的日常互动之外，机器学习也改变了公司与客户之间开展业务的方式。例如，谷歌等公司正在移动设备上使用机器学习，且在离线状态下依旧能够发挥作用。
触感商务（Touch Commerce）
定义：将触屏技术与一键式购物相结合，触感商务使消费者可以通过手机轻松购买任何想要的东西。
对行业的影响：这是近年来电子商务界受欢迎的事情之一，且几乎所有行业的零售商都预计销售量将大幅增加。
认知技术（Cognitive Technology）
定义：认知技术包括自然语言处理（NLP）和语音识别等技术，将这些不同的技术结合起来，能够自动化和优化以前由人们完成的许多任务，包括会计和分析的某些方面。
对行业的影响：尽管认知技术具有广泛的应用，但先受到影响，且影响大的行业将是软件行业，预计到2020年，95％的企业软件公司将采用这些技术。
虚拟现实（VR）
定义：随着最近硬件和编程方面的改进，完全沉浸式数字体验即将成为可能，从零售到教育的几乎所有行业都会受到影响。
对行业的影响：
视频游戏的热门组成部分
企业即将采用这项技术来更有效地吸引客户并优化销售和营销工作
潜在的学习工具，并越来越多地被教育组织采用
AR vs VR vs AI
AR：Augmented Reality（增强现实）
定义：AR利用计算机技术来提升用户电流/真实环境。
举例：参观博物馆，不需要导游解释每个人工制品，在AR的帮助下，用户可以使用手机获取所有信息。
常见使用场景：GPS，军事用途，游戏等。
VR：Virtual Reality（虚拟现实）
定义：VR使用计算机技术来创建模拟环境，即：VR可以在几秒钟内将用户从现实世界中带出来并将重新置身于一个想象的世界。
常见设备有：头戴式显示器、手持式控制器等。
常见使用场景：游戏、医学、教育等。
AI：Artificial Intelligence（人工智能）
定义：AI是基于机器学习的概念，被定义为“在机器上模拟人类智能的技术”，即AI是可以像人类一样学习、思考、理解和行为的计算机系统，其编写方式使得机器可以在没有人类帮助的情况下自主学习和适应。
常见使用场景：自然语言处理、语音识别、医疗保健等。
除了上述科技趋势，科技和金融的结合还产生了一个新型行业 - 金融技术（FinTech）。FinTech是一种新技术和创新产物，其目的在于与金融服务中的传统财务方法进行竞争。美国加州的头部FinTech公司有：SizeUp、Cashflower、Trizic, Inc.等。
此外，区块链（Blockchain）也是FinTech的核心技术之一，区块链技术也被称之为分布式账本技术，是一种互联网数据库技术，其特点是去中心化、公开透明，让每个人均可参与数据库记录。
02
行业展望
薪资概况
根据Glassdoor的数据，美国的软件工程师年薪资在71K至145K美元之间，年均薪资为103K美元。其中，Google的年均薪资达到124K美元。
受产业集群的影响，不同地区的薪资水平也略有差异，例如，美国加州的薪资会略高于其他地区。
苹果公司软件工程师的岗位年薪可达150K美金。
linkedIn的机器学习工程师岗位年薪可达160K美金。
职业前景
随着新型科技的出现，许多岗位出现变化，如：前台岗位减少，中后台岗位增加；S&T部门传统的Trader越来越需要Quantitative Skills，近年来， Quant Trader（也可称为Desk Trader/Front office Trader）岗位需求量逐渐增大；
在保险公司中，Data Scientist和Risk Management的岗位需求量也逐步增加，且越来越多的保险公司在招聘时希望未来的Actuary可以像Data Scientist一样编程、写代码、操纵数据以及使用统计软件。
不同岗位，对技能和背景要求对比：
软件工程师（Software Engineer）
涉及设计、开发、维护、测试和评估计算机软件。常用Technical Skills：
Java、Python、C#/.Net、Mean、Ruby等
机器学习工程师（Machine Learning Engineer）
参与软件架构和设计。
常用Technical Skills：Python、C ++等
数据科学家（Data Scientist）
对数据进行复杂和系统的分析。
常用Technical Skills：R/Python、 SQL等
人工智能工程师（AI Engineer）
从各种来源有效地提取数据，构建和测试机器学习模型，并使用嵌入式代码或API调用来部署这些模型以创建AI注入的应用程序。
常用Technical Skills：Python、Java、Scala等
03
招聘要求
虽然Machine Learning、AI等技术发展迅猛，但就目前来看，招聘人数较多的岗位仍是Software Engineer-软件工程师。
常见的软件工程师的招聘要求如下：
教育背景（Education Background）
学历：本科及以上
专业：软件（Software）、数学（Math）、科学（Science）
技术技能（Technical Skills）
Java、C++等计算机语言
软技能（Soft Skills）
- 分析能力
- 注重细节
- 团队协作能力
Tips：科技岗对候选人的soft skills要求也较高。FLAG等大厂，会更偏向于招收内推渠道的候选人。因此，求职科技行业，也需要加强 networking skill，搭建人脉，获得内推机会。
下图是Google – Software Engineer岗位招聘信息：
从截图可以看出，求职software engineer，本科是最低学历要求，公司会更倾向招聘研究生学历。此外，沟通能力等软技能也是求职该岗位必不可少的技能。
04
可就职的公司
科技岗位是职能型岗位，只要公司有科技人才需求，就会招聘相应的科技人才。科技岗位较多的行业有科技、金融、医药等。常见公司如下：
美国
Facebook、linkedIn、Amazon、Google、Microft、Salesforce、Uber、Tesla、Apple、Airbnb、Twitter、Adobe、PayPal、Goldman Sahcs、J.P. Morgan、CapitalOne等
中国
阿里巴巴、腾讯、百度、京东、华为、建信金融科技、中银金融科技等
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