隨著公司尋找熟練的人才，人工智能，機器學習和區塊鏈的出現正在推動創新。

據Glassdoor稱，隨著公司轉變運營以保持競爭力，網絡安全和數據科學的作用¹將在2020年增加。 來自全職開發人員，機器學習工程師和數據科學家的公司正在充當戰略管理的一部分，擔當這些角色。

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彭博社最近的一份報告援引了包括2020年美國企業需求中的后端開發人員，數據工程師，移動開發人員和站點可靠性工程師的角色。DevOps工程師²和數據分析師的需求也隨著組織依賴數據決策而不斷增加。

舊金山，紐約，巴黎和多倫多等科技之都正在招聘開發人員。 組織需要流暢的工作流程，這意味著需要聘用符合其目標的開發人員，例如NLP工程師和搜索工程師。

根據Glassdoor的說法，紐約也有游戲工程師的需求。

開發人員通過利用他們的技能來提升客戶體驗并支持決策，來協助公司在這個數字時代發展。 產品開發和自動化流程正在影響對開發人員工作的需求。 科技公司在這方面最引人注目的是在Facebook招聘開發人員。

哪個開發人員職位最搶手? 在本文中，我將根據最新數據和市場趨勢探討前十名開發人員職位：

1. 全棧開發人員

這是我們名單上排名第一的開發人員工作。

一個全棧開發人員處理后端編程語言，并且具有CSS，JavaScript和HTML的技能。 Full Stack開發人員在應用程序的前端和后端進行操作，并根據客戶要求實施項目。

根據Indeed.com，組織正在尋找具有兩端技能的開發人員來增加運營價值。 雇主們傾向于全棧開發人員。

與普遍的看法相反，全棧開發人員不僅僅關注代碼，而是分別在后端和前端輪換角色。 隨著雇主在數據庫系統中尋找具有靈活性的候選人，全職開發人員的技術技能至關重要。

全棧開發人員需要根據不斷變化的技術生態系統重新設計網頁設計。 視覺設計是全棧開發人員在這個競爭激烈的行業中需要學習的另一個領域。

2. 機器學習工程師

隨著公司在自動化過程中選擇此技能，對機器學習工程師的需求正在增長。 雇用機器學習工程師使公司能夠構建使用數據進行決策的智能系統。

機器學習工程師具有編程技能，可以幫助他們處理復雜的項目，例如構建智能系統。 與程序員不同，機器學習工程師在技能應用和高級項目上有廣泛的應用范圍。

機器學習工程師開發的算法可解釋市場趨勢并了解消費者需求。 例如，機器學習工程師可以根據消費趨勢預測客戶未來6個月將需要哪些產品。

機器學習工程師在自動駕駛汽車領域工作，在那里他們協調自動駕駛汽車項目。 通過使用他們的計算技能和訓練算法，機器學習工程師可以開發支持自動駕駛汽車的復雜系統。 特斯拉(Tesla)，谷歌(Google)和優步(Uber)正在招聘機器學習工程師，以支持他們不斷發展的自治系統。

3. DevOps工程師

企業需要軟件管理和反饋方面的專家，這可以發揮DevOps工程師的作用。 實施自動化流程和創建數據系統使DevOps工程師對公司產生了需求。 通過與DevOps工程師合作，公司在映射軟件管理中發現了價值，從而減少了基于測試和系統部署的損失。

在與團隊合作時，DevOps工程師利用他們的編碼技能為組織開發可持續的網絡系統。 功能發布給企業帶來了挑戰，DevOps工程師通過精確的測試來監督代碼的實現。

4. 數據科學家

數據科學是在開發人員世界中可以找到的最性感的工作，并且組織正在招聘數據科學家以響應當前的數字化轉型。 數據科學家處理數據⁶并開發問題解決方案。

數據科學家的角色包括數據收集，完善，擴展和學習，然后進行維護。 公司組織因其解決問題的能力而從數據科學家那里獲得了價值。

數據科學家來自不同的背景，例如統計，數學和計算機科學領域。 通過分析模式，數據科學家通過使用數據來驅動決策來協助組織。

《華爾街日報》(Wall Street Journal)稱，硅谷以及紐約和波士頓等技術中心對數據科學家的需求正在增加，并且這一趨勢將在2020年繼續。

5. 后端開發人員

在用戶體驗和應用程序方面，后端開發人員由于在軟件系統上開發計算功能而適合擔任此角色。 通過開發信息系統的組件，后端開發人員可以幫助維護系統。 Java，C#和C ++的編程語言可幫助后端開發人員為組織創建前端系統。

后端開發人員使用高級編程工具⁷以確保將數據實時傳輸到前端。 信息系統帶有一些錯誤，需要通過測試和提供解決方案來解決問題的技術經驗。

6. 安全工程師/網絡安全分析師

隨著組織尋求安全工程師保護其數據系統，對安全工程師的需求將在2020年增加。 隨著黑客事件的增加和數據處理的激增，安全工程師提供及時的解決方案，企業需要在現代世界中競爭。 安全工程師通過開發適合企業需求的工具/解決方案來處理安全威脅。

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安全工程師通過開發，測試和執行來推薦解決方案，從而評估組織的軟件功能。

對公司數據的惡意軟件攻擊引起了安全工程師的注意，安全工程師開發了強大的安全系統來防止丟失。 安全工程師使用的預測工具使他們能夠預測風險并采用解決方案。

7. 數據工程師

數據工程師的角色看起來與數據科學家的角色相似，但有所不同。 隨著大數據的出現，數據工程師等也出現了新的角色。

數據工程師的角色要求應用諸如MongoDB，DashDB，Cassandra和MySQL之類的工具，以提高工作流程管理的效率。 數據工程師精通NoSQL，hive，Pig和Hadoop。 數據工程師的其他技能領域包括數據流和編程。

數據工程師專注于數據準備，以便數據科學家借助軟件應用程序進行進一步分析。 數據收集和使用資源來組裝信息屬于數據工程師的職責。

數據工程師交流系統組件，以促進理解和可訪問性，以便其他團隊(如數據科學家)進行進一步分析。 由于開發了組織用于決策的模型，因此架構對于數據工程師的生命至關重要。

8. 移動開發人員

根據Mashable⁹的說法，對移動開發人員的需求正在增長，許多公司根據客戶的經驗進行招聘。 移動開發人員具有用于創建包括IOS和Android的應用程序的軟件開發技能。

移動開發人員需要了解編程語言，并且同樣適用于軟件規范。 軟件開發人員應學習應用程序開發所需的技能，包括Java和C#。

移動開發人員與客戶互動，并根據他們的軟件開發知識推薦解決方案。 API開發屬于移動開發人員的角色，該開發人員支持移動操作系統的操作。

應用程序需要更新，移動開發人員可以利用他們的技能來創建解決方案，以開發新功能和新版本。 該設計對于根據市場需求開發應用程序的移動開發人員至關重要。

9. 現場可靠性工程師

站點可靠性工程師通過在運營中使用軟件開發的背景來處理基礎結構問題。 企業需要可靠的系統來競爭和做出準確的決策。 站點可靠性工程師協助擴展軟件的操作。 站點可靠性工程師通過確保流暢的自動化功能，專注于軟件系統中的手動流程。

通過使用他們的編碼技能，站點可靠性工程師可以創建有助于運營自動化的軟件功能。 系統開發的執行和系統功能的工具是由站點可靠性工程師執行的角色。 站點可靠性工程師測量指標以確定開發系統的功能。

10. 數據分析師

零售，制造，技術和運輸領域的每個行業都依賴數據進行決策，而數據分析師則可以幫助提取和分析信息。 公司組織了解市場的生存取決于數據分析，這意味著需要聘用數據分析師。

數據分析師在信息之間建立聯系，并從數據中獲取價值以進行決策。 從數據中獲取見解¹⁰需要熟練的數據分析人員，他們可以繪制趨勢并了解重復出現的聯系。