楚雄区块链公司招聘[楚雄区块链公司招聘电话]

本文目录一览：

• 1、500万年薪都挖不到区块链人才的原因?
• 2、区块链技术人员就业前景怎么样?
• 3、2020年如何转行进入区块链行业?
• 4、区块链人才有多贵?
• 5、大数据,人工智能和区块链来了,HR们准备好了吗

500万年薪都挖不到区块链人才的原因?

1、近日北京一则区块链招聘广告刷爆朋友圈，要求应聘者对区块链技术和密码学有深入研究，给出的年薪不低于500万元人民币，并且上不封顶。“这确实是区块链人才招聘现状。但就算这样也挖不到人，因为符合条件的人难找。

2、不平衡的供需比也拉高了区块链人才的平均薪资。数据显示，2017年11月之前，区块链相关岗位的平均招聘薪资为32万元。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。

3、因此，计算机、云计算、分布式存储等专业，挪移到区块链领域，会比较匹配。 “区块链又回到了2000年互联网对于人才的需求，最大的需求是架构工程师。”肖伟反复鼓励身边的计算机人才投身到区块链的开发，“这确实是一个大机会。

区块链技术人员就业前景怎么样?

1、区块链专业就业前景良好。区块链技术的兴起与应用广泛化 随着区块链技术在金融、供应链管理、物联网等领域的广泛应用，对区块链专业人才的需求也逐渐增加。

2、因此，从就业方向上看，区块链技术人才可以选择进入金融机构、科技公司、创新企业、政府机构等不同类型的单位工作，并从事区块链技术开发、应用研究、技术支持、项目管理等相关工作。

3、区块链技术就业前景非常广阔 区块链工程专业就业方向：区块链运维工程师、区块链测试工程师、区块链应用架构师、智能合约开发工程师、联盟链开发工程师。

4、区块链开发人员的需求量与日俱增，薪资待遇也相对较高。区块链架构师：随着区块链技术的应用越来越复杂，企业需要专业的区块链架构师来设计和实施复杂的区块链应用程序。

5、因此，区块链技术应用方向的就业前景非常乐观。

2020年如何转行进入区块链行业?

想认识行业人脉，最好的一个方式是参加行业内部活动，北上深作为区块链行业资源的集中地，每月都会有不少行业活动的举办，很多都是无门槛、免费、直接报名可参加的。

准备好面试：进入区块链公司需要通过面试，需要准备好自己的简历和面试技巧，展示自己的能力和优势。总之，进入区块链公司需要具备相关知识和技能，同时也需要具备一些重要的能力和素质。

技术工程师：既包括区块链专业人才，如区块链研发工程师、智能合约开发、密码学专家等，也包括传统互联网技术人才，如C++/Java/Python开发工程师、前端、后端、测试等等。

如果对区块链不了解的话，建议最好不要现在入场，现在中国的区块链行业基本都是在炒概念，割韭菜。

区块链人才有多贵?

1、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”。

2、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。

3、近日北京一则区块链招聘广告刷爆朋友圈，要求应聘者对区块链技术和密码学有深入研究，给出的年薪不低于500万元人民币，并且上不封顶。“这确实是区块链人才招聘现状。但就算这样也挖不到人，因为符合条件的人难找。

4、据科锐国际的《人才市场洞察及薪酬指南》部分调研报告指出，预测2018年区块链高级研发工程师的年薪将在30-60万，区块链研发总监和产品总监的年薪在100万-150万。

5、并且，据报道，近日北京一则区块链招聘广告刷爆朋友圈，要求应聘者对区块链技术和密码学有深入研究，给出的年薪不低于500万元人民币，并且上不封顶。“这确实是区块链人才招聘现状。

大数据,人工智能和区块链来了,HR们准备好了吗

大数据目前在HR中运用，主要是将公司现有人员行为特征数据化，通过大数据和算法去建立能力素质模型。运用的难点在于如何行为数据化，如何去建立数学模型。

答案是可以的！并且已经有团队研发，并已经取得了一定的进度。

协同工作：大数据、物联网、人工智能和区块链可以协同工作，形成一个更智能、更有效的系统。例如，区块链可以提供安全的数据存储和交易机制，人工智能可以处理和分析大数据，物联网可以实时收集和分析数据。

人工智能的应用已经渗透到各个行业，包括机器学习、自然语言处理、图像识别等领域。人工智能专业将有助于开发智能化的系统和解决复杂问题。 区块链专业：区块链是一项以去中心化、加密和分布式账本等技术为基础的创新技术。

此外，人工智能可以比人类更好地提高区块链的效率。看看当前在标准计算机上运行区块链的方式，就可以证明这一点，即使是基本任务，也需要大量的处理能力。

大数据的特点是数据量大、种类繁多、价值密度低，需要采用特定的数据处理和分析技术。例如，电商企业可以通过大数据分析用户的购物行为和喜好，为产品设计和营销提供支持。