随着公司寻找熟练的人才，人工智能，机器学习和区块链的出现正在推动创新。
据Glassdoor称，随着公司转变运营以保持竞争力，网络安全和数据科学的作用¹将在2020年增加。 来自全职开发人员，机器学习工程师和数据科学家的公司正在充当战略管理的一部分，担当这些角色。
彭博社最近的一份报告援引了包括2020年美国企业需求中的后端开发人员，数据工程师，移动开发人员和站点可靠性工程师的角色。DevOps工程师²和数据分析师的需求也随着组织依赖数据决策而不断增加。
旧金山，纽约，巴黎和多伦多等科技之都正在招聘开发人员。 组织需要流畅的工作流程，这意味着需要聘用符合其目标的开发人员，例如NLP工程师和搜索工程师。
根据Glassdoor的说法，纽约也有游戏工程师的需求。
开发人员通过利用他们的技能来提升客户体验并支持决策，来协助公司在这个数字时代发展。 产品开发和自动化流程正在影响对开发人员工作的需求。 科技公司在这方面最引人注目的是在Facebook招聘开发人员。
哪个开发人员职位最抢手? 在本文中，我将根据最新数据和市场趋势探讨前十名开发人员职位：
1. 全栈开发人员
这是我们名单上排名第一的开发人员工作。
一个全栈开发人员处理后端编程语言，并且具有CSS，JavaScript和HTML的技能。 Full Stack开发人员在应用程序的前端和后端进行操作，并根据客户要求实施项目。
根据Indeed.com，组织正在寻找具有两端技能的开发人员来增加运营价值。 雇主们倾向于全栈开发人员。
与普遍的看法相反，全栈开发人员不仅仅关注代码，而是分别在后端和前端轮换角色。 随着雇主在数据库系统中寻找具有灵活性的候选人，全职开发人员的技术技能至关重要。
全栈开发人员需要根据不断变化的技术生态系统重新设计网页设计。 视觉设计是全栈开发人员在这个竞争激烈的行业中需要学习的另一个领域。
2. 机器学习工程师
随着公司在自动化过程中选择此技能，对机器学习工程师的需求正在增长。 雇用机器学习工程师使公司能够构建使用数据进行决策的智能系统。
机器学习工程师具有编程技能，可以帮助他们处理复杂的项目，例如构建智能系统。 与程序员不同，机器学习工程师在技能应用和高级项目上有广泛的应用范围。
机器学习工程师开发的算法可解释市场趋势并了解消费者需求。 例如，机器学习工程师可以根据消费趋势预测客户未来6个月将需要哪些产品。
机器学习工程师在自动驾驶汽车领域工作，在那里他们协调自动驾驶汽车项目。 通过使用他们的计算技能和训练算法，机器学习工程师可以开发支持自动驾驶汽车的复杂系统。 特斯拉(Tesla)，谷歌(Google)和优步(Uber)正在招聘机器学习工程师，以支持他们不断发展的自治系统。
3. DevOps工程师
企业需要软件管理和反馈方面的专家，这可以发挥DevOps工程师的作用。 实施自动化流程和创建数据系统使DevOps工程师对公司产生了需求。 通过与DevOps工程师合作，公司在映射软件管理中发现了价值，从而减少了基于测试和系统部署的损失。
在与团队合作时，DevOps工程师利用他们的编码技能为组织开发可持续的网络系统。 功能发布给企业带来了挑战，DevOps工程师通过精确的测试来监督代码的实现。
4. 数据科学家
数据科学是在开发人员世界中可以找到的最性感的工作，并且组织正在招聘数据科学家以响应当前的数字化转型。 数据科学家处理数据⁶并开发问题解决方案。
数据科学家的角色包括数据收集，完善，扩展和学习，然后进行维护。 公司组织因其解决问题的能力而从数据科学家那里获得了价值。
数据科学家来自不同的背景，例如统计，数学和计算机科学领域。 通过分析模式，数据科学家通过使用数据来驱动决策来协助组织。
《华尔街日报》(Wall Street Journal)称，硅谷以及纽约和波士顿等技术中心对数据科学家的需求正在增加，并且这一趋势将在2020年继续。
5. 后端开发人员
在用户体验和应用程序方面，后端开发人员由于在软件系统上开发计算功能而适合担任此角色。 通过开发信息系统的组件，后端开发人员可以帮助维护系统。 Java，C#和C ++的编程语言可帮助后端开发人员为组织创建前端系统。
后端开发人员使用高级编程工具⁷以确保将数据实时传输到前端。 信息系统带有一些错误，需要通过测试和提供解决方案来解决问题的技术经验。
6. 安全工程师/网络安全分析师
随着组织寻求安全工程师保护其数据系统，对安全工程师的需求将在2020年增加。 随着黑客事件的增加和数据处理的激增，安全工程师提供及时的解决方案，企业需要在现代世界中竞争。 安全工程师通过开发适合企业需求的工具/解决方案来处理安全威胁。
安全工程师通过开发，测试和执行来推荐解决方案，从而评估组织的软件功能。
对公司数据的恶意软件攻击引起了安全工程师的注意，安全工程师开发了强大的安全系统来防止丢失。 安全工程师使用的预测工具使他们能够预测风险并采用解决方案。
7. 数据工程师
数据工程师的角色看起来与数据科学家的角色相似，但有所不同。 随着大数据的出现，数据工程师等也出现了新的角色。
数据工程师的角色要求应用诸如MongoDB，DashDB，Cassandra和MySQL之类的工具，以提高工作流程管理的效率。 数据工程师精通NoSQL，hive，Pig和Hadoop。 数据工程师的其他技能领域包括数据流和编程。
数据工程师专注于数据准备，以便数据科学家借助软件应用程序进行进一步分析。 数据收集和使用资源来组装信息属于数据工程师的职责。
数据工程师交流系统组件，以促进理解和可访问性，以便其他团队(如数据科学家)进行进一步分析。 由于开发了组织用于决策的模型，因此架构对于数据工程师的生命至关重要。
8. 移动开发人员
根据Mashable⁹的说法，对移动开发人员的需求正在增长，许多公司根据客户的经验进行招聘。 移动开发人员具有用于创建包括IOS和Android的应用程序的软件开发技能。
移动开发人员需要了解编程语言，并且同样适用于软件规范。 软件开发人员应学习应用程序开发所需的技能，包括Java和C#。
移动开发人员与客户互动，并根据他们的软件开发知识推荐解决方案。 API开发属于移动开发人员的角色，该开发人员支持移动操作系统的操作。
应用程序需要更新，移动开发人员可以利用他们的技能来创建解决方案，以开发新功能和新版本。 该设计对于根据市场需求开发应用程序的移动开发人员至关重要。
9. 现场可靠性工程师
站点可靠性工程师通过在运营中使用软件开发的背景来处理基础结构问题。 企业需要可靠的系统来竞争和做出准确的决策。 站点可靠性工程师协助扩展软件的操作。 站点可靠性工程师通过确保流畅的自动化功能，专注于软件系统中的手动流程。
通过使用他们的编码技能，站点可靠性工程师可以创建有助于运营自动化的软件功能。 系统开发的执行和系统功能的工具是由站点可靠性工程师执行的角色。 站点可靠性工程师测量指标以确定开发系统的功能。
10. 数据分析师
零售，制造，技术和运输领域的每个行业都依赖数据进行决策，而数据分析师则可以帮助提取和分析信息。 公司组织了解市场的生存取决于数据分析，这意味着需要聘用数据分析师。
数据分析师在信息之间建立联系，并从数据中获取价值以进行决策。 从数据中获取见解¹⁰需要熟练的数据分析人员，他们可以绘制趋势并了解重复出现的联系。
