随着科技技术的更新进步，企业对应的需求也随着产生变化，对技术人才的技能也不断提成了新的要求，广州猎头公司亨德森认为，2024年最受欢迎的5个技术职位有如下：

1人工智能(AI)岗位：随着AI技术的快速发展，AI岗位在整体互联网降薪的背景下逆势涨薪，特别是以ChatGPT为代表的生成式AI领域，相关岗位人才需求火热。

为什么人工智能(AI)岗位需求大?

人工智能（AI）岗位需求之所以大，是因为多个因素共同作用的结果。首先，技术进步在AI领域尤为显著，特别是在机器学习、深度学习、自然语言处理等方面取得了显著的进展，这些进展不仅推动了技术的革新，也催生了对专业人才的大量需求。

其次，AI技术的应用已经渗透到医疗、金融、零售、制造业、交通运输等多个行业，这些行业通过AI技术提高了生产效率，创造了新的业务模式，从而对AI专业人才产生了广泛的需求。

企业为了降低成本、提高效率和加快市场响应速度，正寻求通过AI实现业务流程的自动化。同时，数据已成为企业的重要资产，AI技术能够帮助企业从海量数据中提取有价值的洞察，支持更精准的决策制定。

AI技术也是推动创新的关键因素，企业利用AI技术开发新产品、服务和解决方案，以维持和增强市场竞争力。此外，全球范围内对AI人才的争夺日益激烈，各国政府和企业都在通过各种措施积极培养和吸引AI领域的专业人才。

技术融合也为AI岗位需求的增长提供了机遇。AI技术与物联网（IoT）、大数据、云计算等其他技术的结合，正在创造新的职位和职业机会。同时，消费者对智能化产品和服务的需求不断上升，推动了AI在产品设计和开发中的广泛应用。

随着AI相关的教育和培训机会增多，越来越多的人开始具备进入AI领域的知识和技能。然而，对高级人才的需求依然旺盛，表明专业人才的培养还需要进一步加强。

AI技术的普及也带来了对伦理、法律和社会影响处理的专业人才的需求。同时，AI技术在解决全球性挑战，如气候变化、医疗健康、城市发展等方面展现出巨大潜力，这也增加了对AI专业人才的需求。

风险投资和私募股权对AI领域的创业公司投资不断增加，这进一步推动了对AI专业人才的需求。最后，随着对AI在未来工作场所中角色认识的加深，企业和政府都在积极准备，通过培养和吸引AI领域的人才来适应未来的工作趋势。

对应AI人工智能，以下技能是优先需要考虑的:

编程能力：熟练掌握至少一种编程语言，如Python、Java或C++，因为这些语言在AI开发中广泛使用。

机器学习算法：理解并能够实现各种机器学习算法，包括监督学习、非监督学习、强化学习等。

统计学知识：具备扎实的统计学基础，能够进行数据分析和概率推理。

数据预处理：能够处理和清洗数据，包括数据规范化、缺失值处理、异常值检测等。

深度学习框架：熟悉深度学习框架，如TensorFlow、Keras、PyTorch等，用于构建和训练神经网络。

数学基础：包括线性代数、微积分、数值优化等，这些是理解和设计AI模型的关键。

软件工程实践：了解软件开发的生命周期，包括版本控制、代码审查、自动化测试等。

云计算平台：熟悉至少一种云计算服务，如AWS、Azure或GCP，用于部署和扩展AI应用。

自然语言处理（NLP）：对于专注于语言处理的AI岗位，需要掌握NLP技术和文本分析方法。

计算机视觉：对于图像和视频分析相关的岗位，需要了解计算机视觉的原理和工具。

数据可视化：能够使用数据可视化工具，如Matplotlib、Seaborn或Tableau，来展示数据分析结果。

2集成电路领域岗位：集成电路领域自主化浪潮中，具有大型芯片项目研发主导经历及实际流片经验的人才非常受欢迎。

为什么集成电路领域岗位需求大？

集成电路领域岗位需求之所以大，是因为这个领域正处于快速发展和技术革新的阶段。随着电子设备和系统的日益普及和复杂化，对高性能、低功耗的集成电路的需求不断增加。这些芯片是现代电子设备的核心，被广泛应用于计算机、移动设备、医疗设备、汽车、军事和航空航天等多个行业。随着智能手机、平板电脑和其他移动设备的普及，对更小、更高效、更强大的芯片的需求推动了集成电路设计和制造技术的不断进步。这些设备需要集成电路来提供更快速的处理能力、更好的能源管理和更小的尺寸。云计算和大数据的兴起也增加了对高性能计算芯片的需求。数据中心需要大量的存储和处理能力来处理和分析海量数据，这就需要依赖先进的集成电路技术。此外，随着物联网（IoT）的发展，越来越多的设备和系统被连接到互联网上，这些设备通常需要定制的集成电路来实现特定的功能，如传感器、执行器和通信模块。

汽车行业也对集成电路领域岗位有着巨大的需求。现代汽车越来越依赖电子系统来提高性能、安全性和舒适性。从发动机控制单元到先进的驾驶辅助系统，集成电路在汽车中的应用无处不在。随着全球对环境问题的关注，绿色能源和可持续发展成为重要议题，集成电路在提高能源效率和开发新能源技术方面发挥着关键作用。所有这些因素共同作用，导致了对集成电路设计、制造、测试和应用开发等领域专业人才的大量需求。随着技术的不断进步和新应用的出现，预计集成电路领域的岗位需求将会继续增长。

3新能源汽车相关岗位：新能源汽车的“智能化”基因催生了智能网联板块人才缺口，智能驾驶、智能座舱类岗位持续热需。

为什么新能源汽车相关岗位需求大？

新能源汽车相关岗位需求之所以大，是因为全球汽车行业正处于一场深刻的转型之中，这场转型的核心就是向新能源汽车的转变。随着环境保护意识的增强、化石燃料的日益稀缺以及政府对减少温室气体排放的承诺，新能源汽车，包括电动汽车、插电式混合动力汽车和燃料电池汽车，已经成为汽车产业发展的重要方向。为了应对气候变化和推动可持续发展，许多国家出台了鼓励新能源汽车发展的政策，包括补贴、税收优惠和严格的排放标准。这些政策极大地推动了新能源汽车的研发、生产和销售。技术进步使得新能源汽车的性能不断提升，成本逐渐降低。电池技术的突破，尤其是能量密度的提高和成本的降低，极大地增加了新能源汽车的市场竞争力。这促使汽车制造商加大在新能源汽车领域的投入，从而增加了对相关岗位的需求。随着消费者对新能源汽车认知度的提高和接受度的增加，市场需求不断扩大。消费者对环保、节能和高科技产品的追求，促使汽车制造商推出更多型号的新能源汽车，以满足市场需求。此外，新能源汽车的智能化和网联化趋势也为相关岗位带来了新的需求。智能驾驶、车联网技术的发展需要大量的软件工程师、数据科学家和系统分析师等专业人才。

随着新能源汽车市场份额的增长，相关的充电基础设施建设也成为迫切需求。这不仅需要硬件工程师来设计和部署充电站，还需要规划师、项目经理等来推动基础设施的建设和运营。

4云工程师：企业正在招聘云、DevOps、数字化转型等领域的专业人才，云工程师是需求量很大的工作之一。

为什么云工程师需求大？

云工程师需求之所以大，是因为云计算已经成为现代企业数字化转型的核心。随着企业对云计算的依赖日益加深，对云工程师的需求也随之增长。

首先，云计算提供了一种灵活、可扩展且成本效益高的计算资源管理方式。企业可以通过云服务快速部署应用程序，处理大量数据，而无需投资昂贵的本地硬件。这种灵活性和成本效益吸引了各种规模的企业转向云计算，从而增加了对云工程师的需求。

随着企业对数据的依赖增加，数据安全和合规性成为了关键问题。云工程师不仅需要具备技术能力，还需要了解数据保护法规和最佳实践，以确保企业数据的安全和合规性。

云计算技术的快速发展带来了新的服务和工具，企业需要云工程师来评估、选择和实施这些新技术，以保持竞争力。云工程师需要不断学习最新的云技术和服务，以帮助企业优化其云基础设施。

同时，随着企业业务的全球化，云工程师需要具备跨地域部署和管理云服务的能力。他们需要能够设计和实施全球性的云解决方案，以支持企业的国际业务。

最后，云计算的普及也带来了对云服务管理的需求。云工程师需要具备成本管理、性能优化和资源监控的能力，以确保云服务的高效运行。

云工程师需要什么要求?

云工程师负责监督组织的网络和云基础设施，以及开发和实施网络和云应用程序，云工程师应具有调试云堆栈、保护云中的应用以及创建基于云的解决方案的经验。他们还应该具有安全实施、网络基础设施、故障排除、分析技能方面的经验，以及 SysOps、Azure、AWS、GCP 和 CI/CD 系统的知识。该职位还需要软技能，例如强大的沟通、协作和客户管理技能。

了解 AWS、Azure 和 GCP 等云平台Python、Java 和 R 等语言的编程技能了解 DevOps、API 和 Web 服务

相关认证包括 Cisco CCNA、CCNP 和 CCIE 认证，以及 AWS 认证解决方案架构师和 Microsoft Azure 认证等云认证。

5大数据工程师

随着数字化转型的推进，不同行业的企业都在寻求利用数据来增强竞争力，这导致了对数据科学家的需求跨越了多个领域，包括金融、医疗、零售、科技、教育等。数据科学家不仅需要具备强大的技术技能，如编程、统计学、机器学习等，还需要具备商业洞察力和沟通能力，以便能够将复杂的数据分析结果以易于理解的方式传达给非技术背景的利益相关者

企业越来越依赖数据分析来优化运营、改善客户服务、开发新产品以及制定市场策略。大数据工程师能够设计和实施处理大数据集的解决方案，帮助企业从数据中获得洞察。另外云服务的普及为大数据提供了更多的处理选项和灵活性。大数据工程师需要具备在云环境中设计和部署大数据解决方案的能力。

大数据工程师负责构建、设计和维护分析和处理企业中大型数据集所需的工具和软件。它是维护企业中数据的重要角色，重点是确保数据工具在整个组织中具有可扩展性、可靠性和安全性。

要求候选人通常需要至少拥有计算机科学、IT、计算机工程、数学或相关领域的学士学位——更高级的职位可能需要硕士学位。寻找数据处理、软件开发、数据库管理和基于云的数据处理方面的经验。

认证： 招聘经理还需要留意相关认证，例如 AWS Certified Data Analytics、Cloudera Data Platform Generalist 和 Google Professional Data Engineer。

需要寻找的技能和经验：

具有多云计算、数据可视化、机器学习和人工智能以及 NoSQL 方面的经验

了解 Python、Ruby、Apache Spark 和 Rust 等编程语言

了解自动化、脚本编写和企业架构

亨德森认为，对于技术行业的求职者和企业在这几个技术领域都应多于关注，在以后几年的用人需求都会有所增长。