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区块链:区块链如何击败 AI、云计算成为最受欢迎技能?

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时间:1900/1/1 0:00:00

作者 | Avi Mizrahi

译者 | 风车云马

责编 | 唐小引

出品 | 区块链大本营(ID:blockchain_camp)

如果你计划今年找一份新的职业,或者想提高你在就业市场上的价值,最好的办法就是掌握一些区块链技能。世界各地的公司都在寻找在这一领域有能力的人才,但似乎总是供不应求。

公司需要更多的人才

西班牙拼车巨头Cabify借助区块链平台追踪汽车碳排放:西班牙拼车巨头Cabify宣布,已与西班牙区块链金融科技公司ClimateTrade合作,对汽车碳排放进行数字化和追踪。该合作将跟踪用户的乘车情况,并通过在ClimateTrade的区块链市场上分配积分来抵消二氧化碳排放。[2020/12/3 23:00:44]

面向就业的社交平台 LinkedIn 最新数据显示,区块链是 2020 年最受欢迎的硬技能。这些技能排名是相对于他们的供应需求来说的。衡量需求的方法是,从职业简介列出的各项技能中,识别出那些聘用率高的人所具备的技能。技能分为两组:硬技能包括处理特定任务的专业知识和技术能力,而软技能更多的是关于行为和思维、个人特质和认知技能。

动态 | 耶鲁大学教授将推出一款基于区块链的社交媒体服务:耶鲁大学教授David Gelernter与高盛前员工Rob Rosenthal将推出一款基于区块链的社交媒体服务Revolution Populi,计划于明年发布。(Business Insider)[2019/10/22]

如此高的排名表明,这项技术正以多么快的速度渗透到商界,因为区块链甚至在一年前还未上榜。它还击败了其他流行的企业热门技术,如云计算和人工智能。研究进一步表明,区块链是目前在美国、英国、法国、德国和澳大利亚最受欢迎的技能。

动态 | 深圳市互联网金融协会推出引入区块链等技术的网贷投票系统:据羊城晚报报道, 记者近日从深圳市互联网金融协会获悉,深圳地区在全国范围内率先推出P2P网贷机构良性退出统一投票表决系统,将有效解决网贷平台良性退出过程中涉众决策难的关键问题。首家福田区某试点网贷平台已于今年6月完成第一次重大事项投票表决。该系统引入人脸识别、区块链、线上存证、机器人语音外呼技术,人脸识别可以确认为本人操作,防止伪冒他人投票,保证投票结果的公正性。区块链系统存证技术使每笔投票的结果无法篡改,并且每笔存证都有权威机构背书而具备法律效力,可以作为证据申请仲裁。[2019/6/11]

这项分析是为了帮助企业招聘人员了解他们的公司在未来的商界中最需要哪些技能来保持竞争力。领英的人才博客首席作家布鲁斯·安德森解释说:“区块链已经从曾经的加密货币的阴影中脱颖而出,成为新的商业解决方案。这意味着你不必非得在金融服务行业,寻找那些在使用区块链方面有背景和专业知识的新员工。作为招聘人员,应该熟悉区块链是如何工作的,它的好处是什么,以及谁是最适合帮助你的公司,并可能发挥作用的人。”

工作需求从 NASA 科学家到 Meme Lord

这并不是社交网络平台第一次显示出该领域就业需求的快速增长。例如,2018 年 12 月,领英发布了美国的“新兴就业报告”,称“区块链开发者”是今年发展最快的就业岗位。该报告称,2018 年该职位在 Linkedin 平台上增长了 33x。

正如 LinkedIn 的安德森向招聘人员解释的那样,“区块链已经成为商界名企的一个业务领域——IBM、甲骨文、摩根大通、微软、亚马逊和美国运通等等。区块链现在被用于从航运到医疗保健、从农业和食品安全到娱乐和游戏等多个行业。”在 2019 年 9 月,我们报道,美国国家航空航天局(NASA)也宣布需要一名在加密货币和区块链方面有经验的数据科学家,来为其位于加州的喷气推进实验室工作。

如果你拥有这些急需的技能,在 LinkedIn 上搜索含有“区块链”这个词的招聘信息,会发现世界上有超过 15500 个空缺职位等着你。此外,该网站上还有 3700 多条“加密货币”招聘信息。虽然在拥有区块链技术的传统公司工作也有很多选择,但只有真正的加密数字货币世界能给你提供像“Meme Lord”、“bitcoin street artist”和“feeder of the hungry”这样酷的工作。

2020 年您如何看待区块链技能员工的需求?请与我们共同分享你的想法。

原文:Blockchain Tops the List of Most In-Demand Tech Skills for 2020

链接:https://news.bitcoin.com/blockchain-tops-the-list-of-most-in-demand-tech-skills-for-2020/

作者:Avi Mizrahi

译者:风车云马

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