越南电信进军区块链公司招聘[越南 电信]

本文目录一览：

• 1、不会写代码,在区块链行业还有哪些发展机会?
• 2、区块链人才有多贵?
• 3、区块链大学生好就业吗

不会写代码,在区块链行业还有哪些发展机会?

1、如果你不会写代码的话，基本上就很难加入区块链开发的行业了。而区块链本质上是一种技术，你没法了解最重要的技术细节部分，加入区块链行业就没有什么意义了。其他的运营之类的职位，没法深入了解区块链的知识，个人觉得就算去做也没有太大的意思。区块链技术确实很火，但是也不要盲目就想加入。

2、区块链开发人员：随着区块链技术的不断进步和应用扩展，对区块链开发人员的需求日益增长。这些专业人才负责编写和维护区块链技术的基础代码，开发智能合约，以及构建分布式账本解决方案。由于其技术专长和对新兴技术的深刻理解，区块链开发人员在全球范围内备受欢迎，并且享有较高的薪酬水平。

3、深入研究把握区块链技术和产业发展趋势。密切关注国际发展前沿动态，共同推进区块链相关技术和产业研究，推动规范区块链发展行业行为，营造良好的发展环境。加强区块链核心技术能力建设。

4、在中央政治局集体学习上做讲解的浙江大学教授、中国工程院院士陈纯，10月12日在由中国计算机学会主办的2019CCF区块链技术大会上表示，国内区块链产业发展正迎来“春风”，中国区块链技术的研究热点将集中于联盟区块链的关键技术、区块链监管技术两个方面。

5、我认为区块链是对实体产业的锦上添花，中小创业者不仅可以抓住市场中没有得到满足的需求，通过填补这个供给空白来寻求致富机会。还可以在我国高新技术产业开发出独具特色的产品，也能在市场中占据一席之地。 其实也很直白地说吧，不是技术出身，很难参与到区块链产业中去，特别是创业。

区块链人才有多贵?

他向中新经纬指出，目前区块链底层技术人才一般年薪在50-80万之间，而应用方面的人才则在30-50万之间，能够主持区块链项目的还会给予期权激励。但即便如此，还是难以招到合适的人才。求贤如渴，这四个字用来形容当下企业对区块链人才的渴求再合适不过。

根据科锐国际的《人才市场洞察及薪酬指南》部分调研报告，预测2018年区块链高级研发工程师的年薪将在30-60万，而区块链研发总监和产品总监的年薪在100万-150万。然而，区块链行业也存在一些泡沫，尤其是在一些蹭风口型岗位上。

区块链是眼下的大热门，趁着这个热度，各区块链公司、区块平台从四方八面涌出，区块链人才瞬间成为最大招聘风口，平均薪资达到5万元，所需人才仍然是供不应求。

如果您想获得高收入，则值得参加许可证考试。根据政府数据，这类工作的平均年薪为82，000美元。前25％的人每年的收入超过100，000美元，而前10％的人每年的收入超过144，000美元。助理麻醉师。当我们寻找意料之外的高薪工作时，我们咨询了薪资调查公司。

万元。2017年11月之后，区块链相关岗位的平均招聘薪资达到58万元。其中，平均月薪在2万至3万元区间的区块链人才占比最高，达到47%；平均月薪在1万至两万元的区块链人才占比达30.9%；仅有4%的区块链人才平均月薪低于万元，也就是说，超过9成的区块链人才的薪资都是“万元户”。

区块链大学生好就业吗

1、区块链技术领域的人才目前就业形势良好，受到国家的高度重视，并伴随国家级项目的增加，区块链企业对人才的需求日益增长。例如，国内知名的区块链技术公司趣链科技近期进行了全国范围的校园招聘。 区块链技术的前景普遍被看好。

2、区块链人才培养是推动区块链产业发展的重要环节，更是区块链事业发展所需的中坚力量。

3、人工智能和机器学习：这是一个快速发展的领域，需要对算法和模型有深入的理解。可能的工作包括机器学习工程师、AI研究员、AI产品经理等。区块链技术：区块链是一种新兴技术，有许多可能的应用。在这个领域，你可以找到区块链开发者、区块链顾问、智能合约工程师等工作。

4、数字经济专业就业前景不错，要求学生了解数字经济发展动态，能够运用互联网、大数据、云计算等现代信息技术和数量分析方法，发现、分析与解决现实经济问题。毕业可就业于数字经济相关的国家各级管理部门、工商企业、金融机构、科研单位及数字产业部门，从事数据分析、产业数字化建设等。

5、计算机类专业的就业前景较好，比较热门的计算机类专业有：软件工程、人工智能、数据科学、信息安全、云计算/大数据、嵌入式系统、图形图像处理、区块链、游戏设计与开发等。软件工程：软件工程是现代信息技术领域的重要学科之一，软件工程师是计算机行业中最受追捧的专业之一，毕业后就业前景广阔。

6、区块链，大数据。区块链。现在区块链是一个非常火的一个方向，无论是国家还是私人企业都有涉及这个方向的地方，区块链应该是这几年的发展方向。大数据。现在大多数领域都运用了大数据挖掘与分析，根据准确的分析用户，实施进行精准的推荐，节约成本，可以更加清楚的了解用户的个性与购物习性。