数据科技有限公司都有哪些职务

㈠ 大数据有哪些职位

1、首席数据官(CDO)

首席数据官的工作内容非常多，职责也很复杂，他们负责公司的数据框架搭建、数据管理、数据安全保证、商务智能管理、数据洞察和高级分析。因此，首席数据师必须个人能力出众，同时还需要具备足够的领导力和远见，找准公司发展目标，协调应变管理过程。

2、营销分析师/客户关系管理分析师

客户忠诚度项目、网络分析和物联网技术积攒了大量的用户数据，很多先进公司已经在使用相关策略来支持公司的发展计划。尤其是市场部门能够运用这些数据进行更有针对性的营销。营销分析师能够发挥他们在Excel和SQL等数据分析工具方面的专业特长，对客户进行细分，确保数字化营销能够到达目标客户群体。

3、数据工程师

随着Hadoop和非结构化数据仓库的流行，所有分析功能的第一要务就是要得到正确的数据。高水平的工程师需要掌握数据管理技能，熟悉提取转换加载过程，很多公司都急需这样的人才。事实上，很多首席数据官甚至认为，数据工程师才是大数据相关行业中最重要的职位。

4、商务智能开发工程师

商务智能开发工程师的最基本职能，是管理结构数据从数据库分配至终端用户的过程。商务智能(BI)曾经只是商务金融的基础，现在已经独立出来，成为了单独的部门，很多商务智能团队正在搭建自服务指示板，这样运营经理就能快速且有效地获取高性能数据，评价公司运营情况。

5、数据可视化

随着指示板和可视化工具的增多，商务智能“前端”研发工程师需要更熟练掌握Tableau、QlikView/QlikSense、SiSense和Looker。能够使用d3.js在网络浏览器中制作数据可视化的研发工程师也越来越受到公司欢迎。很多大公司开出的年薪已经超过了7万5千英镑，平均日薪500多英镑。

6、大数据工程师

正如上文提到过的，数据工程师的工作是负责管理公司的数据，包括数据的收集，存储、处理和分析。大数据工程师需要能够搭建并维护大型异构数据框架，这些数据通常是在MongoDB等NoSQL数据库中。很多公司采用Hadoop框架和很多Hadoop次级软件包，如Hive(数据软件)，Pig(数据流语言)和Spark(多编程模型)。

㈡ 数据分析岗位有哪些

1、数据分析师

偏向商业化的数据分析，运营广告等活动效果分析，销售额或利润预测，用户特征描述等，需要较好的统计知识，需要懂1-2门数据分析工具如SAS、R等。

2、咨询顾问

面向客户，为客户提供数据抓取、数据分析、出数据报表、改进建议落实等咨询服务，需要有较好的沟通能力，需要懂1-2门数据分析工具如SAS、R等;(咨询顾问其实也分技术和非技术，技术类的主要是为客户搭建数据平台)。

3、数据产品经理

一般是互联网公司独有，数据量大的公司会有自己的数据产品，如阿里巴巴的数据魔方等，主要是针对数据产品从产品立项、提开发需求、跟进产品开发、测试一直到产品上线等工作。

㈢ 大数据有哪些工作岗位

1、大数据开发工程师

开发，建设，测试和维护架构，负责公司大数据平台的开发和维护，负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计与产品开发等。

2、数据分析师

收集，处理和执行统计数据分析;运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义，需要业务理解和工具应用能力。

3、数据挖掘工程师

数据建模、机器学习和算法实现;商业智能，用户体验分析，预测流失用户等;需要过硬的数学和统计学功底以外，对算法的代码实现也有很高的要求。

4、数据架构师

需求分析，平台选择，技术架构设计，应用设计和开发，测试和部署;高级算法设计与优化;数据相关系统设计与优化，需要平台级开发和架构设计能力。成都加米谷大数据培训机构，大数据开发，数据分析与挖掘。

5、数据库开发

设计，开发和实施基于客户需求的数据库系统，通过理想接口连接数据库和数据库工具，优化数据库系统的性能效率等。

6、数据库管理

数据库设计、数据迁移、数据库性能管理、数据安全管理，故障检修问题、数据备份、数据恢复等。

7、数据科学家

数据挖掘架构、模型标准、数据报告、数据分析方法;利用算法和模型提高数据处理效率、挖掘数据价值、实现从数据到知识的转换。

8、数据产品经理

把数据和业务结合起来做成数据产品;平台线提供基础平台和通用的数据工具，业务线提供更加贴近业务的分析框架和数据应用。

㈣ 大数据工作岗位有哪些 就业方向是什么

大数据技术的热门工作岗位主要有大数据开发工程师、大数据分析师、数据挖掘工程师、大数据可视化工程师等。这些岗位都凳扒是迟粗洞企业的核心技术岗位，有很大的需求，工资待遇也非常可观，可以说学好了大数据技术，高薪职业任你选择。

大数据技术的岗位

1、大数据开发工程师

大数据开发工程师，很多公司都在招聘的热门技术人才，工资也是相对于其他方向更高一些。想要成为大数据开发工程师需要掌握计算机技术、hadoop 、spark、storm开发、hive 数据库、Linux 操作系统等知识，具备分布式存储、分布式计算框架等技术。

2、大数据分析师

大数据分析师需要对海量的大数据做分析、挖掘和展现，并且将其中有价值的信息提取出来为决策提供支持，而大数据分析师实际上就是从事这类工作的从业人员。大数据分析师不仅要具备数据分析知识，作为高级大数据分析师，还要掌握大数据技术相关知识，如Hadoop、Python等，具备更为综合的大数据知识体系。

3、数据挖掘工程师

做数码枯据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C ，我自己用Python或者Java比较多。有时用MapRece写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合。

大数据就业方向

Hadoop大数据开发方向：市场需求旺盛，是大数据培训的主体，目前IT培训机构的重点。对应岗位有大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师等；

数据挖掘、数据分析&机器学习方向：学习起点高、难度大，市面上只有很少的培训机构在做。对应岗位有数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等；

大数据运维&云计算方向：市场需求中等，更偏向于Linux、云计算学科。对应岗位有大数据运维工程师等。

㈤ 大数据可以从事哪些职位，大数据就业方向有哪些

大数据行业就业指南：三大方向 ，十大职位。

大数据主要的三大就业方向：大数据系统研版发类人才、大数据应用权开发类人才和大数据分析类人才。

十大职位：一、ETL研发；二、Hadoop开发；三、可视化（前端展现）工具开发；四、信息架构开发；五、数据仓库研究；六、OLAP开发；七、数据科学研究；八、数据预测（数据挖掘）分析；九、企业数据管理；十、数据安全研究。

㈥ 科技公司十大高薪职位都有哪些

科技公司一向是先进科学技术的发源地。因此他的高薪也是大家有目共睹的。那么究竟在科技公司有哪十大高薪职位呢？

8.企业架构师。负责维护和部署企业内部服务器。提出和推动企业IT计划战略。

9.开发与运营工程师。就是我们日常称之为的程序员。负责科技公司内部，内部代码及编程处理。

10.信息安全工程师。顾名思义，就是科技公司内部负责，保护公司数据。防范黑客以及，其他恶意方对公司系统的引入，及时发现公司系统内部的漏洞并及时修复。

以上就是科技公司10大高薪职位。

㈦ it行业有哪些职位

IT行业的职业有以下几种：

1、WEB前端

前端开发是创建Web页面或app等前端界面呈现给用户的过程，通过HTML，CSS及JavaScript以及衍生出来的各种技术、框架、解决方案，来实现互联网产品的用户界面交互。

2、硬件工程师

硬件工程师要求熟悉计算机市场行情；主要工作为：制定计算机组装计划、选购组装需要的硬件设备、合理配置和安装计算机以及外围设备、安装和配置计算机软件系统等。

3、硬件测试工程师

主要负责硬件产品的测试工作，保证测试质量及测试工作的顺利进行；编写测试计划、测试用例；提交测试报告，撰写用户说明书；参与硬件测试技术和规范的改进和制定。

4、软件工程师

软件工程师是一个广义的概念，包括软件设计人员、软件架构人员、软件工程管理人员、程序员等一系列岗位，工作内容都与软件开发生产相关，是IT行业中较为基础的职业。

5、云计算工程技术人员

云计算是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。

而云计算工程技术人员是指从事云计算技术研究，云系统构建、部署、运维，云资源管理、应用和服务的工程技术人员。

㈧ 大数据就业岗位有哪些

大数据就业的岗位：ETL研发、Hadoop开发、信息架构开发、数据安全研究。

1、ETL负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。

3、信息架构文件是统筹安排信息的基础，这些统筹安排主要集中在搭建某个特殊产品、一套产品或单个产品的信息架构。除了信息架构和信息规划外还有信息设计，它主要就是为支持信息架构和规划而进行的实际操作活动。

4、数据安全研究：数据安全这一职位，主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作，并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施。

㈨ 大数据这个行业里面的全部岗位都有什么_要全部的

细分的有20多个
大数据在全球范围内的IT就业市场占有越来越重要的影响。根据Gartner公司提供的数据，截至到2015年将有440万的IT工作来支持大数据，仅美国就会有190万的IT工作产生。看看我们列出的排名前20位的大数据职位及其职责列表。

首席数据官Chief DataOfficer
职责：
a. 与行政人员，数据所有者和数据管理员共同为内部和外部的客户创建数据管理策略并且实现数据的准确性和制定工作流程的需求目标。
b. 引导EIM程序，业务数据管理员和数据服务供应商提供数据管理活动。
c. 建立数据政策，标准，组织并且督促EIM概念的组织成立。
b. 监督组织内的数据质量工作的监管，并且为不能被数据治理委员会解决的数据管理问题提供几种治理。
e. 建立数据供应商管理策略，并通过CIO/CTO和IT组织的协调来监督完善EIM项目。
f. 领导创建程序的业务定义，数据管理目标和EIM计划执行的原则。
g. 负责企业的信息/数据管理预算和数据相关的系统活动。

数据分析师Data analyst
职责：
a. 协调客户和员工之间的关系，提供所有的数据分析和支持。
b. 对所有结果进行数据分析，并为客户准备演讲。
c. 对数据进行审核并且为客户解决业务相关的问题。
d. 与工程和产品管理团队进行协调，并确定所有交接的准确性，并准备好总结。
e. 进行数据分析并且传递给终端客户。
f. 监督所有的客户问题，并为经理和主管的协调和交接提供帮助。
g. 监督和管理所有和客户发票并且对所有的支付问题进行及时的评价。
h. 管理客户发票的所有数据，并提供公司的指标。
i. 监督并解决所有客户的发票数据问题，并和各供应商协调和管理所有以前的平衡合作关系。
j. 管理所有的数据消耗异常状态，确定数据的漏洞后准备相应的决议。
k. 监督流程管理工具，并确保遵守所有周期的指导方针。
l. 维护和管理发票文档库，并解决所有问题。
m. 执行内部设计和准备所有的发票，并确定更进流程的质量。

大数据观察员Big DataVisualizer
职责：
a. 通过可视化软件给商务提供价值增值分析来指导分析和借鉴分析带来的影响，综合成清晰的沟通。
b. 理解数据如何在不同的系统中运作来提供有关要求来确定正确的数据输入组织报告/分析。
c. 与数据质量团队之间紧密合作，以确保数据的完整性。
d. 发展业务需求为报告流程去推动功能规范化。
e. 在业务和跨职能团队的合作下，完整地记录报告流程和系统。
f. 收购，管理和文档的数据（包括地理空间数据）。
g. 与客户/客户服务团一起进行工作计划，并进行数据分析。
h. 参与提案撰写，客户交付成果和研究论文。
i. 对数据、GIS数据分析创建可视化从而列入建议书，报告，论文和多媒体项目数据。

大数据解决方案架构师Big DataSolutions Architect
职责：
a. 对Hadoop解决方案的整个生命周期进行引导，包括需求分析，平台选择，技术架构设计，应用设计和开发，测试和部署。
b. 在一个团队中，设计并卡发开创性大规模集群的数据处理系统提供了技术和管理的领导。
c. 帮助Xtremeinsights客户指定战略，最大限度地发挥数据的价值。
d. 帮助Xtremeinsights在大数据空间通过促进白皮书，技术评论对社区建立思想领导。

大数据工程师Big DataEngineer
职责：
a. 收集和处理大规模的原始数据（包括脚本编写，网页获取，调用APIs，编写SQL查询等）。
b. 和我们的工程团队密切合作，并以惊人的创新和算法与我们的生产系统相结合。
c. 将非结构化数据处理成适合分析的一种形式，然后进行分析。
d. 根据所需要的和专案分析商业决策。

大数据研究员Big DataResearcher
职责：
a. 从多种关系数据库中提取数据，操作，使用定量，统计和可视化工具研究数据。
b. 告知适当的建模技术的选择，以确保使用严格的统计过程的测试模型进行开发。
c. 建立和维持有效的流程来验证并更新预测模型。
d. 分析，建模，预测卫生服务的利用模式/趋势和创造能力来为医疗保健服务模式模拟假设的情景。
e. 与内部业务，分析和数据战略合作伙伴共同合作，从而提高效率，为核心的软件产品增加预测模型的适用性
f. 帮助管理分析的创新性，形成的见解，主张整合新概念到现有的客户端工具中，帮助翻译即席分析到可扩展的软件解决方案。

数据仓库管理员Data warehousemanager
职责：
a. 指定并实施信息管理策略。
b. 协调和管理的信息管理解决方案
c. 多个项目的范围，计划和优先顺序安排
d. 管理仓库的各个方面，比如数据外包，移动，质量，设计和实施。

数据架构师Data architect
职责：
a. 通过采用最佳实践和工具，包括SOL,SSIS,SSRS和OLAP来设计数据库，数据模型，ETL过程，数据仓库应用和商业智能（BI）报告。
b. 根据现有的标准和准则来提供高品质（DA）的相关结果，包括ETL过程，数据仓库设计和数据系统的改进。
c. 通过提供对数据仓库的方法和途径的建议解决程序（DA）的相关问题与业务分析师和技术团队。
d. 分析（DA），相关业务需要，可与项目工作人员对（DA）的发展未来做出决定和建议。

数据库管理员Database manager
职责：
a. 提高数据库工具和服务的有效性。
b. 确保所有的数据符合法律规定。
c. 确保信息得到保护和备份。
d. 与工作团队做定期报告。
e. 监控数据库性能。
f. 改善使用的技术。
g. 建立新的数据库。
h. 检测数据录入程序。
i. 故障排除。

商业智能分析员Businessintelligence analyst
职责：
a. 就工具，报告或者元数据增强来进行传播信息。
b. 进行或协调测试，以确保情报的定义与需求相一致。
c. 使用商业智能工具来识别或监测现有和潜在的客户。
d. 综合目前的商业只能和趋势数据，来支持采取行动的建议。
e. 维护或更新的商业智能工具，数据库，仪表板，系统或方法。
f. 及时的管理用户流量的商业情报。

数据仓库分析员Data warehouseanalyst
职责：
a. 了解企业用户的需求信息，并将其传送到数据仓库团队的其他成员。
b. 指导并实施面试任务。
c. 指导并收集采访资料。
d. 协助DW数据分析师分析现有的报告并确定整合指标。
e. 指导数据库需求文件的准备。
f. 协助数据分析师测绘任务。
g. 分析现有的报告。
h. 引导业务指标的鉴定和文献。
i. 在合适的资源系统专家的指导下确定系统的记录。
j. 帮助识别潜在的数据来源，数据库。
k. 负责数据采集过程的试验和实施。
l. 担任ETL和前端程序员的顾问。

数据建模师Data modeler
职责：
a. 为标准命名约定和编码实践指定最佳的训练方案，以确保数据模型的一致性。
b. 推荐在新环境中的数据模型的重复使用机会。
c. 对数据库和SQL脚本执行的物理数据模型进行逆向工程。
d. 评估数据模型和物理数据库的差异和矛盾。
e. 验证业务数据对象的准确性和完整性。
f. 分析数据相关的系统的挑战，并提出相应的解决方案。
g. 根据公司标准制定标准的数据模型。
h. 对系统分析员，工程师，程序员和其他人在项目的限制和能力，性能要求和接口进行指导。
i. 审查修改现有软件，以提高效率和性能。

数据库开发员Databasedeveloper
职责：
a. 设计，开发和实施基于客户需求的数据库系统。
b. 优化数据库系统的性能效率。
c. 准备设计规范和功能单证的分配数据库的项目。
d. 对数据库系统进行空间管理和容量规划。
e. 建立数据库表和字典。
f. 参与数据库设计和架构，以支持应用程序开发项目。
g. 执行数据备份和档案上定期。
h. 测试数据库，并进行错误修正。
i. 及时解决数据库相关的问题。
j. 制定安全程序，以保护数据库免受未经授权的使用。
k. 评估现有的数据库，并提出改进建议的执行效率。
l. 开发用于数据库设计和开发活动的最佳实践。

门户网站管理员Portaladministrator
职责：
a. 制定所有门户网站的布局和维护网站的所有功能。
b. 监督所有页面内容，并提供给所有工作人员和外部组织的帮助。
c. 整合新的技术体系为门户和网络管理员的协调工作。
d. 维持对所有门户项目的现状，并协助解决新的和现有渠道的所有问题和自动化的所有进程。
e. 在所有配置进行测试和升级过程中，实现所有的目标，并保持对所有门户环境的新技术维护。
f. 确定网站的所有长期目标，并根据指引，建议改进所有内容。
g. 保持高效的门户网站的文档系统，并协助安装所有Web中心互动系统。
h. 分析所有系统的升级和应用程序，并确保遵守所有计划要求，设计了新的门户网站所有的解决方案，并协助解决所有的生产问题。
i. 监测和分析所有门户网站的系统指标，并保持最佳性能。
j. 与管理人员和社区成员协调落实各项业务活动，并确定所有的web服务器配置。
k. 管理和配置所有的门户应用程序。
l. 保留所有门户网站的市场和不断变化的行业知识。
m. 对全业务运营提供支持，并确保所有的利润优化。

数据库管理员Databaseadministrator
职责：
a. 选择合适的软件和硬件
b. 管理数据安全和隐私
c. 管理数据完整性
d. 数据备份
e. 数据库恢复
f. 优化数据库性能
g. 提高查询处理性能

首席数据分析师Chief DataAnalyst
职责：
a. 为一部分的基础整体研究程序员开发新的分析项目
b. 团队的其他成员来提供技术投入研究项目的发展。
c. 为分析员提供大型调查的收集，编制和分析。
d. 在适当的时候使用Excel，SPSS或者STATA和先进的技术进行统计分析。
e. 对政策专家，相关的投资方和学者进行基础的增长。

业务系统分析员Business SystemAnalyst
职责：
a. 确定通过研究业务职能业务目；收集信息；评估输出要求和格式。
b. 设计通过分析要求的新的计算机程序；构建工作流程图和示意图；研究系统的能力；书写规范。
c. 提高通过研究当下实践系统进行设计修改。
d. 通过识别问题来对控制提出建议，提高写作流程。
e. 通过定义项目里程碑，阶段和要素来形成项目团队，建立项目预算。

数据挖掘分析师Data mininganalyst
职责：
a. 对优先考虑的账户进行统计分析，从而最大限度的成功化。
b. 与主管或客户端沟通行动计划，并找出需要改进的地方。
c. 执行战略数据分析和研究，以支持业务需求。
d. 找准机会从而通过复杂的统计建模提高生产率。
e. 浏览数据来认准机会并提高业务成效。
f. 指定业务流程，目标和战略的理解，以提供分析和解释。
g. 通过内部讨论的理解，在适当情况下获得业务需求和必要的分析。

数据策略师Data strategist
职责：
a. 定义大数据战略，包括设计多阶段实施路线图。
b. 独立工作，或作为一个团队的一部分，设计和开发的大数据解决方案。
c. 异构数据的数据错误，探索和发现新的见解。
d. 知道分析，架构，设计以及数据仓库和商业只能解决方案的发展。
c. 指导年轻的团队成员。
f. 协助业务开发团队提供售前活动和招标书。
g. 帮助评估和计划项目。

业务数据分析师Business DataAnalyst
职责：
a. 与关键投资者的业务分析师和高级管理人员紧密合作，了解他们的经营策略和问题，确定研究需求，帮助设计实验，并根据结果提出建议。
b. 通过客户细分，从多个来源的定量和定性派生的发展和应用进行影响的决定。
c. 调整利益相关者和分析师对如何使用研究和分析的想法，以支持业务计划和战略的优先试图（分析路线图）。
d. 传动复杂的分析项目，需要分析或利益相关者从开始到结束之间的多团队协作。
e. 有效地管理多个在建设的项目，确保目标和时间获得满足。确定在短期和长期间的权衡和平衡所有投资者的需求。
f. 领导和参与业务讨论，提供意见，需要的时候进行一些变革。
g. 关键指标与解释器的讨论，推测并提出行动。
h. 与业务伙伴的投资者在制定和优先的业务问题上考虑短期和长期的潜在影响，解释结果，量化的机遇，并提出了一个观点合作数据的专家来执行分析操作。
i. 在企业领导的重视下积极主动地带来新的商机。
j. 知道分析师和股东对事物的知识和流程上，确保它们是可重复的，可持续的和可扩展的。
k. 在所有阶段上与多个项目组合作。

㈩ IT公司里有哪些职位

• IT行业的岗位大概分为研发类、市场类、技术支持类、生产类、管理类，到招聘会时，可以按照这个分类问问面试官，你们这个职务，是研发职务还是生产职务，可能某些小公司的面试官会被你问住：）

1. 研发类岗位

   包括软件研发和硬件研发，在一个公司里面完成项目开发，或者定制产品，一般说来，软件研发基本上就算产品的设计者和制造者，硬件研发，只能算设计者。因为后面还有生产环节。

   通常研发岗位包括RD，QA，以及配置管理员，架构师，小组长，项目经理，研发助理等，就是研究部分所有的职位。部门经理一般没有计算在内，部门经理管人，应该算管理岗位。不过有些小公司，部门经理和项目经理，甚至架构师，都不分，因此需要具体情况具体分析。

   其中RD，就是我们说得最多的设计人员了。

   RD 这个词有讲究，就是设计和实施，是两个意思，设计，是决定一个东西怎么做，实施是把它做出来，我们刚开始，可能都是先做实施，慢慢走到设计，模块设计，系统设计等等，如果做得好，以后慢慢专门做设计，就是架构师了。

   软件人员一般RD不分，设计者通常就是实施者，因为基本上程序敲完，产品也就出来了。硬件人员则不同，一般就是设计者，以及第一轮白盒测试的QA，自己测，当产品测试稳定、定型，就可以交给中试部进行产品测试，最终上线贴片生产。

   QA 这里面一般细分为软件测试和产品中试，像华为、迈普这类大中型企业，以生产硬件产品为主的公司，都有自己的中试部，中试部简单说，就是专门测试硬件的，比如各种静电测试，温度测试，跌落、震动测试等，为产品最终上线做准备。

   软件研发通常还有个角色很重要，就是配置管理员，一般小公司没有这个角色，由负责的测试人员兼任，大公司会专门设置这个角色，并且这个角色还有商业秘密保全的功能。

   人员开发的产品，在自己的机器上，一般叫测试版，只有提交到CVS或SVN等版本管理系统，才叫产品，测试部不是从软件人员手里拿软件去测，而是由配置管理员在中心服务器上，将软件产品从源代码编译成可执行文件，生成安装程序包，然后发给测试部，测试部测试完毕，返回测试报告，公司领导签字后，以后软件产品的发货，就是配置管理员负责发货。

   在大公司，软件一旦投测，如果RD发现有个小bug，小公司可能打个招呼就改了，项目控制流程上看不出来，但在大公司，必须发文，说明上一版本作废，然后重新发测试申请，重新提交代码走流程，项目流程上就记录，废版一次，以后就是扣工资的依据。因此，大公司的程序员一般比较严谨，发版测试很谨慎，就是怕出现这类bug，这样的缺点是对市场的反应不够灵敏，可能客户提交一个bug，RD改只要几分钟，但是流程要走一两天，但是好处是产品质量有保证，每个人的工作结果都记录在案，便于管理，且程序外泄几乎不可能。

   国外很多程序员，可能在一个公司工作一辈子，都没有见过自己服务的计算机，RD都在终端工作，自己本地测试好了，提交到中心服务器，由配置管理员负责最后的编译和提交。

2. 市场类岗位

   这大约是最多的，往低里说，电脑城的谈单员，就是市场，往高里说，华为、Cisco的地区总裁，其实也是市场角色。市场根据个人经验，又分为Sales和Marketing，前者是简单的客户成交服务者，即客户准备购买，完成买卖手续，协助送货什么的，Dell那边的电话销售小姐，大约就是这个角色，由于Dell是定制，因此她们还需要下订单。后者就是属于较高层级的销售人员了，可以引导市场，引导客户，促成交易。

   一般说来，市场其实也是个技术活，很少有朋友是天才，上来就可以做到Marketing的，都是从Sales先入手，慢慢练，这个过程，可能比一个程序员走到架构师还难，很多销售人员，做一辈子，都做不到Marketing的，不信，去商场看看售货员，公交车的售票员，都是Sales。

   我们经常说，每个行业都有英雄，其实市场中，Marketing就是英雄，一般说来，走到这一步，就可以站在这个行业的巅峰，出去讲课，拿最高的佣金，享受猎头挖角的快感等等。不过，很难的，有句话请大家注意，“这个世界上，99%的销售人员，都不知道自己在干什么，说的就是这个问题”，那1%才是Marketing。

   通常情况下，开发人员瞧不起市场人员，总觉得对方是耍嘴皮子的，但市场人员同样也瞧不起开发人员，总觉得这帮书呆子不创造价值。呵呵，大家别生气，大多数公司，把研发单位，看做最大的成本单位，只花钱，不创造价值的，虽然我们设计了产品，但公司的财务上，这部分是没有价值的，产品价值是在销售出去以后才体现出来，因此，财务上看，研发部门总是赤字一片。

   其实，真正厉害的市场人员，我们研发人员还是要尊重的，要知道，一个研发人员要成名成家，其实很容易，随便什么东西，攻克一个难点，出几篇论文，出一个产品，这个研发人员就可以在公司里面牛起来了，一个研究院，至少20%~30%都是这种牛人。但是，市场要能做到Marketing，前面说过，1%，可能都不到，你说这帮人算不算精英？

3. 技术支持类岗位

   技术支持，往低里说，电脑城的拼机器的，也是技术支持人员，通常由谈单员兼任，谈单员通常由大学生勤工俭学兼任，呵呵，一起练了。再往上，客户那边送货，把包装拆开，技术，联网，技术，调试网络，技术，再大了，这里说句话，希望大家不要见怪，网络管理员，其实也是技术支持。

   以前有段时间，MCSE很流行，后来发现，研发单位招人，根本不看这个，因为这个学习的是如何操作机器，而研发是设计机器以及操作模式，让别人操作。CCIE也是啊，因此，当时很多说法其实是有点误导，说学了这些证书可以不上大学，成都还出现过一个娃娃，高三毕业考过了MCSE，就不上大学了的事情，现在不这么说了，因为毕竟上大学才是王道。光靠这个证书，是吃不了一辈子饭的。

   在华为，迈普，技术支持是一个专门的职业，负责给客户送货，因为他们出路由器，安装配置有一大堆事情，电信局又是大牛，人家才不会去管这个事呢，厂家来人解决。顺便说一句，电信局守机房的，也是技术支持。

   原来没这个职业，就要研发人员兼任，因为这毕竟是个技术活，不过，久了研发人员不干了，天天出差，还做什么研发，老板也不干了，因为研发人员工资高，在大家看来，连连线，配置几个IP地址，这不复杂，如果用研发人员干，成本太高了。

   喏，就这样，一个独有的职业，技术支持，在IT企业被定义出来，许多年轻的朋友，希望进入IT业，没有本钱，不会做老板，也进不去一些大型公司的门，一般选择，就是在电脑城做技术支持起步。

   现在很多系统集成公司，他们定义的项目经理，和研发单位的项目经理不太一样，其实也是技术支持，这类公司一般都是经销商，不是制造商，自己没有产品，靠代理别人的产品再销售来获取利润，一般说来，渠道这个词，就是指这类公司。这些公司的技术支持人员，主要工作就是看，我代理了哪些产品，哪些产品利润高，我怎么给客户报方案，把利润高的产品设计进去，等等。

   这里面其实也有设计工作，但是，显而易见，这部分设计工作和前面的研发架构师的设计，是两个层面。

   当然，这里有两个特例，一个是目前很多中小型，做网络应用的架构师，他们也有这个设计部分，这些企业一般都是项目制，没有自己的产品，每一单都要定制开发，这类和前面的系统集成设计有一定类似，因为很多项目包括了设备采购什么的。

   另外一个特例就是系统集成设计，通常就是Marketing的活，因为自从IBM提出卖服务的概念以后，给客户交钥匙工程成为主流，大家都说自己是解决方案提供商，因此，Marketing通常就是采集需求，利用本公司产品或者代理的产品，组成解决方案，一体化提供给客户。

   因此，从职业发展途径，技术支持一般说来，也可以走到Marketing。通常Marketing有两个产生渠道，Servicer技术支持，或Sales销售。

   当然，这里也看出技术支持这个职业的短板，因为Marketing毕竟是销售为主，因此，销售能力占主导，技术支持人员由于长期和机器打交道，因此，恐怕也是机器脸居多，卖东西能力很差，因此，技术支持能转成Marketing的，更少。

   当然，也有技术支持人员转回来做研发的，不过，也很少。

4. 管理类岗位

   一般说来，管理本身是抽象的，并不是IT业的管理，一定只能从IT业产生，或者一定只能管IT业，IBM的总裁郭士纳，就不是IT业出生，管理的英雄们，例子就太多了，他们有个统一的称呼，职业经理人。

   前面说的几种，总的来说，都可以最终成长为管理，不过，管理也是最难的，一来人是最复杂的，不像机器那么好打交道，二来，管理要看运气，单纯说水平不行，得老板看得上才行，你说是吧？

   因此，研发，销售，技术，要想成为管理，这个成功率，一般不高于1%的，不信，数数你们公司管理人员和普通员工的比例，或者，学校里面老师和学生的比例，虽然这不准，但基本能说明一点问题。

5. 生产类岗位

   这个岗位其实各公司都有，不过大多数老板不承认，员工也不愿意承认，呵呵。

   大型公司，如华为、迈普，Intel等，以生产硬件产品为主的，基本上都有生产部，记住啊，这个生产部很重要，生产，仓储，物流，基本都在这一块。

   千万别小看生产，目前生产线上的工人，由于要开贴片机什么的，基本上都要大专学历，还要培训的，有些目前找工作特别困难的同学，不妨考虑一下这类大型企业的生产岗位。

   大型制造业，如美的，海尔等，他们很多管理层都是生产线上下来的，生产线上也不都是工人岗位，很多生产工艺师，工装设计师什么的，都需要设计这门工作，如果一个学历较高的人进入这个部门，只要自己肯努力，其实也很容易出头，毕竟周围的竞争对手太低了，呵呵，比起研究院来说，要容易得多。

6. 其他类岗位

   这就太多了，老板就属于其他了，呵呵，创业也属于其他，由于这部分不带普遍性，就不多说了。各级行政人员，如财务，秘书，都算其他吧。