通过大量的企业面邀JD,我们将各个企业对优秀Python人才的期望,分类总结出了以下共性。
1、 Python后端开发
编程语言:具备2年以上开发经验,至少熟悉一种开发语言:Python、Java、PHP、C/C++
服务框架:熟悉常见的Python框架,熟练掌握Django、Tornado、Flask等其中的一种
数据库:熟悉常见的数据库,至少熟练掌握Mysql,Mongodb,Redis其中一种;熟悉大规模数据存储及分析系统优先
熟悉Unix/Linux操作系统,有良好的编码规范
对web后端技术架构有全面理解,熟悉 TensorFlow 等机器学习框架,是加分项
2、 算法、大数据、爬虫类
编码能力强,内功扎实;熟悉linux开发环境,熟悉Python,至少精通 C/C++ 或 Java 中的一种编程语言。
熟悉爬虫机制,有分布式爬虫开发经验者优先 ,熟悉Scrapy / Redis / MongoDB / MySQL 者优先
了解多种网络通信协议,熟悉 Thrift RPC 或 gRPC 加分
熟悉机器学习的常用算法,有足够强的业务理解力,数据思维好
数学专业的硕士或博士,有一定数学功底,加分
有图像识别、深度学习、机器学习、自然语言处理等相关经验,大大加分
3、 Python前端开发/全栈开发
熟悉Python、Java、PHP、C#、Shell等语言中的至少2门,熟悉Linux操作系统
与大部分前端的招聘需求类似:HTML5 / CSS3 / JavaScript 基础扎实,精通 ES6 / jQuerydejs 等,熟悉前端框架(Vue/ Angular /React)和原理
熟练掌握 webpack /gulp /rollup 等构建工具,有丰富的前端工程化实践经验
掌握Tornado/ OpenERP / Django / Flask者加分
熟悉 MySQL、PostgreSQL 等数据库,能编写调试 SQL 语句、存储过程,索引、性能优化者,是重要加分项
其实各应用场景需要的知识结构有不少重叠之处,需要每位 Python 工程师根据自己的职业规划,有意识地构建知识体系和技能树。
100offer说:
得益于AI和机器学习的大风口和 Python 在算法和大数据方面的优势,加上入门门槛相对较低,使其一度成为编程小白们眼里的香饽饽。然而需要认清的一个现实是,Python 的热潮持续了几年,至今仍然在最主流的语言之外徘徊。
结合全文分析,100offer对 Python 人才市场的未来持谨慎乐观的态度。
一方面,Python 在人工智能、数据分析、组件集成、网络服务、图像处理、数值计算和科学计算等众多领域的应用越来越普遍。同时,深度学习领域仍有很大的发展空间,Python 社区的活跃度和普及率也是其它新型AI语言难以超越的。因此,只要AI的大趋势在,Python 人才在互联网行业就总有一席之地。
另一方面,大家对 Python 薪资不要有不切实际的幻想。随着人才供给增加,互联网企业的定薪也在恢复正常化,Python 开发薪资仍然与主流开发岗位有差距,并没有出现人们想象中的「一飞冲天」。此外,Python 语言饱受诟病的诸多缺陷,也给了Julia、Swift for TensorFlow等新语言可乘之机。
无论 Python 的未来是进是退,有一句话很在理:顺境时拼命往上爬,逆境时提升自己。对于 Python 程序员来说,努力积累自身的技术实力,远比陷入对未知趋势的担心和无畏猜测来得更实际。
在此,我们建议想成为优秀 Python 开发者的你,要避免沦为「唯 Python 论」者和技术单一型人才。在后端技术架构、数据库结构设计等方面积累扎实基础,坚持多逛技术社区、做笔记和持续学习,多拓展技术圈人脉,与更多同行互相交流,开拓技术视野,都是值得践行的进阶方法。
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