Издание VentureBeat опубликовало список профессий, которые станут самыми популярными в ближайшем будущем. По мнению экспертов, в ближайшее десятилетие HR-отделы ИТ-компаний будут охотиться за специалистами в сфере обработки данных.
Сотрудники связывают рост популярности этих специальностей с последствиями пандемии. Мир сильно изменился. Онлайн прочно укрепился в таких сферах как управление сотрудниками, общение с коллегами и поиск соискателей. Новые технологии требуют новых знаний и навыков. Журналисты VentureBeat составили топ-5 список самых востребованных и высокооплачиваемых вакансий будущего из сферы ИТ.
Разработчик Java
Задача этих специалистов — создавать приложения, ПО и программы. Конкретные обязанности могут различаться в зависимости от компании. Как правило, они включают проектирование, внедрение и сопровождение приложений, работа над их доступностью и производительностью. Разработчики Java уже сейчас очень востребованы и по прогнозам аналитиков многие компании будут искать соискателей на эту должность и в 2022 году.
Облачный архитектор
Они отвечают за стратегию компании в области облачных вычислений. В обязанности облачных архитекторов входит планирование внедрения, проектирование, управление и мониторинг облака. Для этого потребуется опыт работы с Python, Ruby и Elixir, навыки в области ИТ-инженерии и лидерские качества.
Менеджер по продукту
Эти специалисты выполняют роль звеньев между командами. В их задачи входит контроль за разработкой проектов на всех этапах, отслеживание выполнения задач и регулярные встречи с разработчиками. Компании хотят видеть в соискателях на эту должность сильные аналитические навыки и опыт управления.
Специалист по кибербезопасности
Все больше компаний придают важное значение безопасности данных. Специалисты этой профессии защищают компании от кибератак и от утечек информации. Им нужны знания в области безопасности на разных платформах, коммуникативные навыки и знания основ киберкриминалистики.
Специалист по обработке данных
В его задачи входит анализ данных и составление прогнозов на основе машинного обучения. Например, такой специалист может выявлять проблемы аналитики данных, определять правильные наборы данных и переменных. Для этого потребуется знание языков R, Python и SLQ и методов интеллектуального анализа данных.