> ## Content Index > Fetch the complete content index at: https://www.hubwiz.com/blog/llms.txt > Use this file to discover other available public pages before exploring further. # 从软件工程到4个新方向 - URL: https://www.hubwiz.com/blog/from-software-engineering-to-4-new-directions/ - Published: 2026-06-09T07:38:52.000Z - Updated: 2026-10-13T15:35:37.000Z - Description: 四条路径，真实的薪资，不需要参加训练营。 - Author: admin - Tags: JOB MARKET, #Import 2026-10-14 14:41 前门变小了。但这栋房子仍在招人——只是招的不是你以为的那些岗位。 这就是我要向你展示的内容。 四条路径。真实的数据。你开始每一条路径真正需要什么——不是 polished 的版本，是真实的版本。以及免费的资源，而不是那种“去看看 Coursera 吧”的敷衍建议。 ## 1、网络安全 全球有 340 万个空缺职位。就是现在。不是预测。是现在。 这个数字已经攀升了好几年。而 AI 让情况变得更糟，而不是更好。每一家扩大 AI 布局的公司，都在同时扩大自己的攻击面。更多的 AI 意味着更多的风险，意味着需要更多的人来管理。这种需求是结构性的。当炒作周期过去后，它不会消失。 **薪资水平** 入门级：$65,000 到 $85,000。所有经验层次的中位数：$124,910。高级岗位：$150,000 及以上。专攻云安全或 AI 安全，你就能拿到这个范围的上限。53% 的雇主正在主动提高起薪，因为他们找不到足够的人。 **你真正需要什么** 网络基础。数据是如何传输的。TCP/IP 是什么。DNS 如何工作。防火墙到底做什么。这是基线。之后——一个认证。CompTIA Security+ 是标准的入门认证。不 glamorous。只是招聘经理会看的东西。 比证书更重要的是：证明。网络安全招聘已经大幅转向展示实际技能。实验。技术文章。记录下来的问题解决过程。一篇关于 CTF（Capture The Flag）挑战的 GitHub 技术文章，比放在 LinkedIn 技能栏里没人看的证书有用得多。 **现实的时间线** 6 到 9 个月的专注日常学习，达到入门级就业水平。不是一个周末。不是 30 天。任何告诉你别的人都是在卖东西。 **从哪里开始——免费** - **TryHackMe** —— 动手实验，游戏化，真的很好。这是你建立雇主真正想看到的实践技能的地方 - **Google Cybersecurity Certificate on Coursera** —— 结构化，对初学者友好，不需要任何先前经验 - **CISA's free Cloud Computing Security course** —— 两个半小时，涵盖目前大部分招聘集中的安全与云交叉领域 尽早选择专业方向——云安全、渗透测试、身份管理、DevSecOps——比保持泛泛而谈能给你带来更多的 leverage。 ## 2、云工程 94% 的企业使用云服务。今年全球公共云支出：预计超过 $7000 亿。64% 的组织报告云技能缺口严重到难以配备自己的基础设施。 AI 的建设运行在云上。每一个被训练的模型、每一个被部署的 agent、每一个被调用的 API——它们都存在于某个地方。必须有人去构建和维护那个“某个地方”。那个人就是云工程师。 **薪资水平** 美国平均：$151,000。高级水平：高达 $183,000。远程岗位——而且有很多——平均 $135,000。74% 的云工程师表示对他们的薪资满意。 **你真正需要什么** 从一个平台开始。不是三个都学。选 AWS——招聘最广泛、文档最完善、职位发布最多。在考虑 Azure 或 GCP 之前，先把它学透。 几乎每个职位都需要的技能：AWS 服务、API、DevOps 基础。Kubernetes 一旦有了基础，能把你推向更高的薪资区间。 证书在这里比网络安全更重要。AWS Certified Cloud Practitioner 是你的入门点。AWS 认证平均能增加 25.9% 的薪资，并且出现在 80% 的职位发布中。一个认证，一个平台，两个真实的项目。 **现实的时间线** 6 到 12 个月。AWS、Azure 和 GCP 都有免费 tier 账户——你可以不花一分钱就构建真实的基础设施。 **从哪里开始——免费** - **AWS Free Tier** —— 创建账户，开始构建真实的东西。这是最重要的一步。 - **Great Learning Academy** —— 免费的云计算课程，动手项目 - **AWS's own training** —— 平台专属，实用，基础级别免费 目前薪资最高的专业方向是云安全工程、FinOps（云成本优化）和多云架构。 ## 3、数据工程与 AI/ML AI/ML 岗位出现在 89% 的职位发布中。 2026 年 AI 工程师平均薪资：$206,000。比去年涨了 $50,000。世界经济论坛表示，AI 已经在全球创造了 130 万个新岗位。BLS 预测到 2034 年数据科学家的增长率为 34%。 数据工程师特别难以快速招到的原因是：AI 需要数据管道才能运作。在任何模型被训练之前，在任何 AI 产品发布之前，必须有人构建喂养它的基础设施。这就是数据工程。AI 时代的管道工。不 glamorous。必不可少。薪资极高。 **薪资水平** 中级数据工程师：全国 $119,000 到 $149,000。在主要科技中心：$148,000 到 $186,000。入门级 ML 工程师平均 $95,000。高级 ML 工程师：$180,000 到 $280,000。所有 AI/ML 工程岗位的中位数：$187,500。 **你真正需要什么** Python。这才是真正的入门点。如果你不懂 Python，就从那里开始——这条路上的所有东西都需要它。 之后：SQL 用于数据处理，Apache Airflow 用于管道，Snowflake 或 BigQuery 用于云数据仓库。对于 ML 方面——你不需要从头训练模型。目前大部分招聘是针对能够与预训练模型和 LLM 一起工作的人。 **现实的时间线** 9 到 12 个月，才能在入门级真正具有竞争力。这是四条路径中技术性最强的。这里的捷径在面试中很快就会暴露。 **从哪里开始——免费** - **Kaggle** —— 真实数据集、notebook、竞赛。Kaggle 作品集是数据招聘经理最认可的信号之一。 - **365 Data Science** —— 从零开始的结构化课程，有免费 tier - **fast.ai** —— 实用的深度学习，免费，为想要理解事物实际运作方式的人而建 四条路径中最陡峭的学习曲线。也是最高的天花板。 ## 4、AI 实施 这是目前还没人好好谈论的那个。 70% 的 AI 项目无法通过试点阶段。不是因为技术不管用。而是因为公司无法将其整合到他们实际的运营方式中。“我们有一个 AI 工具”和“它在我们工作流中起作用”之间的差距是巨大的——而且必须有人去弥合它。 那个人就是 AI 实施专家。拿现有的 AI，让它在真实的组织中运作。将 agent 接入现有系统。管理采用。弥合供应商承诺的和运营实际需要的之间的差距。 这个岗位两年前几乎还不存在。 **薪资水平** 入门级：$75,000 到 $103,000。中级：$114,000 到 $231,000。NVIDIA 今年发布了一个 AI 实施岗位，底薪 $184,000 到 $287,500。天花板和这份清单上的其他岗位一样高。 **你真正需要什么** 两边都要——技术和人。足够的 AI 素养来理解 LLM、agent 和 API 如何工作，不一定需要构建它们。项目或变更管理能力。以及在工程师和不知道 API 是什么的人之间沟通的能力。 来自非技术背景——金融、医疗、运营——并且认真学习过 AI 工具的人，实际上在这里比其他三条路径更快地具有竞争力。领域知识加上 AI 素养是一种罕见且真正被重视的组合。 **现实的时间线** 如果你已经有领域背景，4 到 8 个月。 **从哪里开始——免费** - **Anthropic、OpenAI 和 Google 文档** —— 全部免费，全部实用。从这里开始，了解工具实际如何工作 - **构建一些东西** —— 将 AI API 接入真实的工作流。即使是一个简单的自动化。那个项目就是你在这个路径上的作品集。 - **LinkedIn Learning** —— AI 实施和变更管理课程，大多数 LinkedIn Premium 试用期内免费 这个岗位的职位描述整个行业都还在撰写中。现在进入意味着你帮助定义它变成什么样，而不是和别人竞争一个已经被别人塑造好的位置。 ## 5、这四条路径的共同点 专家胜过通才。证明胜过证书。构建东西的人胜过完成课程的人。 你可以从今天开始走任何一条路径。免费。用上面列出的资源。 问题不是哪条路径最好。而是当事情变得无聊、困难、你不确定是否还管用的时候，你实际上能坚持哪条路径 9 个月。 这才是真正的筛选器。不是天赋。不是背景。不是你是否学过 CS。 选一条。今天开始。前 30 天构建一些真实的东西——你能指得出来的东西。那一点就把你和大多数开始后就消失的人区分开来。 门变小了。但它仍然开着。 --- 原文链接: [I Stopped Applying to Software Engineer Roles. Here is What I Would Target Instead.](https://freedium-mirror.cfd/https://ai.plainenglish.io/four-tech-paths-where-hiring-hasnt-slowed-down-and-exactly-how-to-start-each-one-1a07ff19ff3a?ref=hubwiz.com) 汇智网翻译整理，转载请标明出处 > **这是「AI 编程 / Vibe Coding」专题的一部分。**完整地图见：[AI 编程 / Vibe Coding 完全指南](https://www.hubwiz.com/blog/vibe-coding-stack/)