一連多日都在聊機器學習演算法相關的內容，今天讓我們聊個輕鬆的話題：大資料行業的從業者究竟該如何規劃自己的職業道路。筆者自己雖然經驗也有限，但究竟是在行業裡摸爬滾打了8年有餘，在業務前台的商業分析、後台的風控分析都有幾年的摸索，可以聊下自己的一些感想，以期給到年輕的讀者一些有益的參考資訊（或者說避坑指南）。
大資料領域可以選擇的崗位空間還是比較多樣的，例如資料開發工程師、商業分析師、演算法工程師等。應屆生對於不同的崗位職責與發展路徑往往並不清楚，很容易根據字面意思去理解，尤其是「資料開發工程師」，這個崗位在學校裡鮮有人知具體是做什麼的，很多應屆生入職之後才知道，哦，原來是這樣啊。有些人則因為興趣不符合還會面臨是不是要轉崗的糾結。所以，在求職前對於不同的發展方向做一些調研功課，還是很有必要的。
其實不同的崗位並沒有絕對的好壞優劣，重要的還是結合自身的興趣點與能力項來做出最適合自己的選擇。下面我們聊聊筆者以上幾個不同的崗位的認識。
資料開發工程師
很多公司的該崗位名稱也會稱為「資料倉儲開發工程師」，「etl開發工程師」，其實只有中等規模以上的公司才會有此崗位設定，因為小公司直接使用關係型資料庫來管理資料就夠了，不需要建設龐大的資料倉儲。但越是依賴資料化生存的公司，就越重視資料倉儲的建設。那麼什麼樣的同學更適合此型別的工作呢？經筆者觀察，具有以下性格畫像的同學可以考慮往這個方向發展：細心、沉穩、做事有條理。因為資料倉儲是一項基礎建設，它要做的是把企業裡各種業務系統產生的原始資料匯聚、清洗、加工。需要有耐心和細心去梳理每一層的資料邏輯。在大公司裡，這個崗位還是有比較長的發展通道的。
資料分析師
有的公司也稱該崗位為商業分析師，bi。這個崗位主要面向業務部門，提供取數，諮詢，報表開發，專題分析，管理決策支援等服務。這個崗位的門檻相對較低，對硬技能的要求比較少，軟技能方面的要求更高一些。那麼哪些同學適合這個崗位呢？經筆者觀察，思路活躍，交流溝通能力好，愛琢磨個事兒，對數字比較敏感的人，會在這個崗位找到歸屬。如果是喜歡研究技術原理，不學點硬技能就不踏實的同學，最後繞開這個通道，否則會覺得有點虛。這個崗位上很多人做了幾年之後就開始感覺空間變窄，有些人轉做資料產品經理，有些人去做業務。當然，也有nb的人在這個通道也能一路殺怪，這種人往往是情商極高的人。
演算法工程師
這個崗位的發展空間相對來說比較樂觀，從小公司到大公司都有很大的崗位需求量。但是對硬技能的要求也是比較高的。這裡面又分為研究型演算法團隊與應用型演算法團隊。研究型往往需要博士學歷，從事一些演算法創新，改造開源演算法框架等工作，門檻較高。應用團隊的崗位更多是應用演算法來解決實際業務問題，不一定會有很多時間去改造演算法。那麼什麼型別的同學更適合該崗位呢？數學基礎好，對資料結構與演算法原理都有發自內心的興趣，計算機程式設計的能力也需要較好。一般來說，這個崗位在上述三個中薪資待遇相對高一些。當然門檻也是最高的。由於現在機器學習的工具包非常成熟，僅僅會使用演算法是不夠的，最好能有能力閱讀**，並可以適度改造演算法。
再說說資料產品經理。
筆者本人沒有這方面的經驗，但是觀察身邊的此類崗位人員，可以看出不少人是其他通道轉型而來，比如從資料分析師，技術開發轉型而來等。這個崗位在不同型別的業務團隊中，角色也比較多變，有的人做的事情其實更偏運營，有的則就是報表設計師而已。市場上不是流傳人人都是產品經理的說法嗎，一方面說明產品經理的很多能力模型已經成為各崗位都需要具備的能力，另一方面也側面說明該崗位門檻不高。但是真正做的好的，也還是有的。
囉囉嗦嗦說了這麼多，希望對年輕的朋友有所裨益。崗位不分貴賤，勞動光榮，但是最好能結合自身的特質來選擇最適合的發展道路。出色的人，往往並不在意自己有什麼短板，而是盡力把自己的長板發揮到極致。還有，開心就好了，人生短暫，沒必要為了謀生把自己搞得太擰巴，只有喜歡某乙個工作，才有可能做到那個崗位上的優秀水平。
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