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面对近一年的裁员潮,以及 GPT 出现带来的 AI 颠覆潮流,各种话题出现:「前端已死」、「后端已死」、「Copy/Paste 程序员将被 AI 取代」。程序员行业是否还有发展空间?
这一两年的就业机会是因为经济衰落周期内造成的,不只是程序员行业不行,所有行业都出现危机,只是互联网行业一直在风口浪尖,每隔 5~10 年就会出现技术颠覆,技术人员必须跟上脚步,才能保证发展空间。
其实本质上,程序员的发展空间一直没变,职业发展路上持续前进本身就比较难。AI 减少的可能是低端重复的简单工作,是金字塔底部的工种;反而会增加金字塔顶部的机会,比如算法岗、AI 领域开发相关岗位。
1、深耕技术 在自己目前的领域技术上深耕,但需要跟进新技术,也不能脱离业务价值,做到极致。
2、业务管理 深入业务理解,进入纯管理路线。技术人员走这个方向可能是要到部门经理的级别,纯管理路线的会跟不上技术,离开熟悉的业务跳槽没竞争力,只能在管理和资源方面打出自己的优势能力。
3、技术管理 这个方向是结合 1、2 两个能力,类似研发经理、技术架构专家,属于技术与业务同行,辅助业务成功,证明技术价值。
多花时间学习
1、技术思维的转变 懂业务、技术,并有自己的视野,对待问题时,不能只从技术的角度看,这可能不只是一个技术问题。做好这个业务功能效果,最好的选择技术框架是什么,而不是只限于自己熟悉的老旧技术栈。
2、做好管理工作 团队沟通、跨团队沟通、向上管理、向下管理,解决问题,做出好结果。
3、应对技术 在技术上有自己的见解,但可以不需要全 hold 住,团队梯度上有较强的人 backup,对技术方案能有把控和点评。 最重要的能力是发现问题、分析问题、解决问题的能力。
以当下正火的 ChatGPT 为例,自然语言处理工具、人工智能领域是否会成为程序员的下一个风口?
自然语言处理工具和人工智能领域是当今技术领域中最具前景和发展潜力的领域之一。随着技术的不断发展和应用场景的不断拓展,这些领域将成为程序员的重要技能之一。
对于自然语言处理工具,越来越多的公司和组织正在探索和应用自然语言处理技术,例如机器翻译、语音识别、情感分析、智能客服等等。这些应用场景的不断涌现将为程序员提供越来越多的机会和需求。
在人工智能领域,深度学习、神经网络、机器学习等技术正在被广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理、智能推荐等领域。这些技术的应用场景越来越广泛,对于程序员的技术水平、创新思维和实践经验等方面提出了更高的要求。
因此,学习自然语言处理和人工智能领域的知识和技能将有助于程序员在技术领域中保持竞争优势,拥有更广阔的职业发展前景。
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面对近一年的裁员潮,以及 GPT 出现带来的 AI 颠覆潮流,各种话题出现:「前端已死」、「后端已死」、「Copy/Paste 程序员将被 AI 取代」。程序员行业是否还有发展空间?
这一两年的就业机会是因为经济衰落周期内造成的,不只是程序员行业不行,所有行业都出现危机,只是互联网行业一直在风口浪尖,每隔 5~10 年就会出现技术颠覆,技术人员必须跟上脚步,才能保证发展空间。
其实本质上,程序员的发展空间一直没变,职业发展路上持续前进本身就比较难。AI 减少的可能是低端重复的简单工作,是金字塔底部的工种;反而会增加金字塔顶部的机会,比如算法岗、AI 领域开发相关岗位。
除技术能力之外,哪些软能力比较重要?
程序员的发展三条主流路线
1、深耕技术
在自己目前的领域技术上深耕,但需要跟进新技术,也不能脱离业务价值,做到极致。
2、业务管理
深入业务理解,进入纯管理路线。技术人员走这个方向可能是要到部门经理的级别,纯管理路线的会跟不上技术,离开熟悉的业务跳槽没竞争力,只能在管理和资源方面打出自己的优势能力。
3、技术管理
这个方向是结合 1、2 两个能力,类似研发经理、技术架构专家,属于技术与业务同行,辅助业务成功,证明技术价值。
想走技术管理线的程序员应该具备哪些技能?
多花时间学习
1、技术思维的转变
懂业务、技术,并有自己的视野,对待问题时,不能只从技术的角度看,这可能不只是一个技术问题。做好这个业务功能效果,最好的选择技术框架是什么,而不是只限于自己熟悉的老旧技术栈。
2、做好管理工作
团队沟通、跨团队沟通、向上管理、向下管理,解决问题,做出好结果。
3、应对技术
在技术上有自己的见解,但可以不需要全 hold 住,团队梯度上有较强的人 backup,对技术方案能有把控和点评。
最重要的能力是发现问题、分析问题、解决问题的能力。
程序员的下一个风口
以当下正火的 ChatGPT 为例,自然语言处理工具、人工智能领域是否会成为程序员的下一个风口?
自然语言处理工具和人工智能领域是当今技术领域中最具前景和发展潜力的领域之一。随着技术的不断发展和应用场景的不断拓展,这些领域将成为程序员的重要技能之一。
对于自然语言处理工具,越来越多的公司和组织正在探索和应用自然语言处理技术,例如机器翻译、语音识别、情感分析、智能客服等等。这些应用场景的不断涌现将为程序员提供越来越多的机会和需求。
在人工智能领域,深度学习、神经网络、机器学习等技术正在被广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理、智能推荐等领域。这些技术的应用场景越来越广泛,对于程序员的技术水平、创新思维和实践经验等方面提出了更高的要求。
因此,学习自然语言处理和人工智能领域的知识和技能将有助于程序员在技术领域中保持竞争优势,拥有更广阔的职业发展前景。
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