网上有很多关于高薪pos机销售代表,2018年高薪就业热门岗位预测分析的知识，也有很多人为大家解答关于高薪pos机销售代表的问题，今天pos机之家(www.poszjia.com)为大家整理了关于这方面的知识，让我们一起来看下吧!
本文目录一览：
高薪pos机销售代表
IT工程师
本人在各个热门技术领域对已经结束的2017年和2018年热门岗位做了一份技术分析和学习的可行性指导。只代表个人看法，勿喷谢谢
移动端开发 年薪8-30w
推荐指数：★☆☆☆☆
市场需求：★★★☆☆
学习门槛：★★☆☆☆
就业薪水：★★★☆☆
从2017年的数据来看，一直火热的移动端开发彻底平静了下来。
移动端开发的主要市场需求是互联网创业公司和传统行业。
有幸之前在互联网公司有过创业经历，从2012年人才难求到2017年一个招聘JD每天几百人在投，小编经历了移动端开发整个从蓝海到红海的过程。
一个移动端产品研发团队人员配比一般为：Android开发1~2名，IOS开发1~2名，配合3~10人的后台开发团队，1~2人的设计团队，1~2人产品团队等等....
前端开发工程师在整个团队的人员配比上来看，整个市场的就业空间就不是特别大。
由于前几年市互联网创业热潮，各大小公司上新APP，移动端开发人才稀缺，各个的培训机构填鸭式快速培养了一大批初中级开发人员迅速大量涌入市场，使整个本来需求就不是很大的移动端开发市场没多久就杀成一片红海。
随着2017年互联网app创业红利期彻底消失，移动端开发人员面临的处境是：
工作竞争压力大，一个岗位很多人竞争，不好找工作。
薪资水平下滑，同比没有竞争力；
可能过几年移动端开发要被前端开发取代了。
java开发 年薪20-40w
推荐指数：★★★★★
就业难度：★★☆☆☆
学习门槛：★☆☆☆☆
就业薪水：★★★★☆
java开发从2005年开始爆发，十几年来虽然热度稍有下降，但是作为一门标准化而且是被写进教科书的语言以及市场的认可和大量的岗位需求，在就业上还是比较容易的。
但是初中级程序员，每天面对重复的工作和面向百度编程的习惯，长期以来薪水迟迟提不上去。
尤其是在某些传统行业，对技术要求并不高的岗位上，每天被追赶进度，改需求，改bug，大量的时间投入在重复的工作上，技术水平无法得到提升。
想要在薪水上有突破，就得跟上主流技术的发展。
从项目构建管理 Maven、Git ，到严谨的开发规范、JVM调优，高性能并发编程开始提升自己。
小编总结了一些2017年互联网公司主流应用框架：
1.近时搜索系统ELK（ElasticSearch、Logstash、Kibana）技术栈
2.基于Nginx+lua+kafka+Storm + zookeeper+flume+ehcache+redis的多级缓存电商系统架构
3.微服务架构Spring boot + Spring cloud
4.分布式RPC服务 dubbo、dubboX、motan
5.分布式文件存储 FastDFS
6.消息中间件 ActiveMQ、RocketMQ、rabbitMQ
小编也是从java开发出身，从业十几年，个人觉得作为java程序员，要既能写的了后台还得做的来前端，但是我们的精力总是有限，要把有限的精力放在重要的点上来发力跟得上时代的发展，才能达到事半功倍快速提升自己的目的。
总的来说2018年Java这一行，市场还是打开的。对于刚入行的java程序员和多年瓶颈老码农想要升职加薪，一把向上的梯子就摆在这里，要不要上升就看自己了。
大数据开发 年薪20-40w
推荐指数：★★★★★
就业难度：★★☆☆☆
学习门槛：★★☆☆☆
就业薪水：★★★★☆
在2017年想必大家都能感受到大数据的火热，小编觉得这种热度在2018年还会持续升温。
随着科技的发展，人工智能越来越贴近人们的生活，大家熟知的一些人工智能算法，早在上个世纪五六十年代就已经产生，随着大数据存储，分布式云计算技术的成熟，使得原本需要中大型机才能执行的算法可以在廉价的pc机上很好的执行，无疑大数据领域是人工智能发展的催化剂，也对传统BI领域造成了巨大的冲击。
大数据岗位主要细分为两种岗位：
1. 大数据开发工程师
2. 大数据运维工程师
两种岗位薪资对比上来看级别差不多，传统运维人员学习大数据框架的一些底层知识，再加上一些自动化运维的手段之后，便可进入大数据领域，无疑是给了自己一条非常好的加薪路径。
大数据开发岗位对于刚入行IT领域的新人和在开发领域不得志的码农也是比较友好的，甚至可以“零基础”学习。
大数据开发已经逐渐的从Hadoop阵营逐渐转移到了Spark阵营，Spark 阵营需要用到的开发语言是Scala，完成Scala这门语言的学习，就可以开发Spark程序了。
大数据的学习虽然门槛低，但是要学习的内容量非常大，开源生态圈主流框架不下20个。
从Hadoop的HDFS、YARN、MapReduce到Spark、Shark、Spark SQL、GraphX、Tachyon、Spark Streaming、BlinkDB还有像Tez、Hive、Pig、HBASE、Impala、Kafka、Storm、flink、sqoop、flume等等。
人工智能 20~100w
推荐指数：★★★★★
就业难度：★★☆☆☆
学习门槛：★★★★★
就业薪水：★★★★★
从阿尔法狗大战围棋高手开始，人工智能便进入了大众的视野。
2017年AlphaGo 的升级版本 AlphaGo Zero把 AlphaGo 一代虐得体无完肤，这时人类已经没有资格上场对局了。
人工智能、机器学习、深度学习等各大领域在2017年大大的火了一把。
你刚毕业1个月拿几千，人工智能行业起薪2W+，问题出在哪儿？
主要是人工智能的学习门槛可不低，人工智能领域相对传统应用级别开发上更重视数学方面的知识。
想要入行人工智能领域，首先我们要学习 Python、R、Mahout、Tensorflow、Spark MLlib 等等这些语言和框架之外，还要深入了解一些和行业相关的底层算法，只有在底层算法层面足够深入，最终才能在人工智能领域站得住脚获得高薪。
2018年对人工智能方向就业敞开了大门。
虚拟币
区块链与加密货币 20-100w
推荐指数：★★★★☆
就业难度：★★★☆☆
学习门槛：★★★★☆
就业薪水：★★★★★
2017年币圈大火，一夜暴富的新闻不断在我们程序员身边传出，这种投资（投机）的行为不在我们今天讨论的范围。
不过由于币圈的火热，大量资金进入无疑也推动了整个区块链行业快速发展。
小编觉未来币圈的发展得有几点需要我们思考。
1.税收问题，由于加密货币的去中心化特性，目前各种币对这个问题都是无解的。
2.会受到更多监管机构的制约，监管机构尤其是对“首次代币发行”IOC这种赤裸裸的圈钱、印钱的破坏经济市场的行为加力打压。从2017年国内禁止数字货币交易所开始，韩国最近几天也在开始发力。
3.投资机构进入，投资机构对区块链技术兴趣持续增长，未来更多资本进入高质量项目可以快速推动技术发展。
4.随着数字货币在各行业使用场景的增加，2018年持有数字货币的人将会变得更多。
无论监管机构怎样打压币圈投资市场，从技术方向来看区块链技术相对传统技术是具有颠覆性的，它主要解决了人和人之间的信任问题。
从2017年各大资本介入和各大公司进军区块链领域的消息不断传出，我们不难看出，2018年区块链领域无疑是一个新的时代开始。
区块链的学习分为两部分：
1.底层公链开发
2.基于公链的应用开发
公链开发相当于操作系统级别的开发，在区块链领域有技术实力能够开发公链的团队并没有多少，这个领域需要SSSSS级别的编码能力和深入的密码学知识。
基于公链的应用开发就相当于在操作系统上开发app了，相对简单的多。
想要入行区块链，首先我们要了解各类主流的共识算法，像PoW，PoS，DPoS，PBFT，Paxos，Raft等。
还要掌握HyperLedger Fabric, Chain, 以太坊等的区块链相关机制与原理。
语言方面需要学习一下GoLang。
虽然区块链技术学习起来的内容比较多，也包括一些算法方面的知识，但是对比人工智能来说门槛还是低一些的。
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