区块链软件工程师考试人数

区块链作为现在大火的技术，无疑引起了人们的注意，它真的可以称为是高薪技术行业，听说黑马开设了区块链的课程，来看看学完可以做什么：项目经理，产品经理，区块链相关技术专家等

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2017年初，我通过一整天的笔试及面试加入一家（某一线城市国资委全资控股）某集团的研究机构（中央研究院），任职软件工程师！

在这边工作了整整一年，目前 已经跳槽到一家互联网公司 ，在回头看看这一整年，感受颇深，只好一吐为快，以便对想进入国企的程序员帮助及借鉴。

入职考试

国企面试与其他企业并没有太大区别。

首先是笔试，一般都是前面50道选择题，后面两道是开放性的大题，大题没有固定答案，只要符合社会主义核心价值观就可以拿到满分。

选择题是关键，全部都是技术题，需要答对40题以上，才有可能进入下一轮面试。

面试分三轮， 首轮是程序员面你（你未来的同事） 。

他们会问你一些技术相关问题，例如：选举算法，redis的应用场景，如何处理高并发，如何保证高可用，是否关心Nodejs新发布的版本，deno是什么；诸如此类的问题很多很杂。

第二轮面试是由副院长来面（也就是你未来的直属上司） 。

他会问你项目相关的问题，例如：做过哪些项目，解决了什么问题，你在项目中的角色，项目是如何管理的，又是如何进展的，使用了哪些技术栈，为什么挑选这样的技术栈，遇到哪些问题，如何解决的这些问题。

第三轮面试是由HR来面 。

这个面试就很简单了，简单说一下你的情况，聊聊家常，然后他会向你说明组织结构，与一些待遇问题。

PS：进国企最重要的素质是文凭，我们研究院硕士以上学历人数比本科要多，而且大部分毕业于国内一流院校（交大生是整个研究院的主体）。

入职国企工作

1、工作压力

工作压力还是蛮大的，产品并不像私企由市场导向，而是政策导向；国家说人工智能热，那我们就去做人工智能的项目，说区块链热，我们就去搞区块链的项目，反正我在研究院一年以来，搞过云计算，人工智能，大数据，区块链。

好处就是你能学到很多东西，而且紧跟市场热度。坏处就是什么都会，但是什么都不精。

举个两个例子，我们也开发OCR AI图片识别系统，在市场上已经有很完善的产品，而且很廉价，我们依然花钱去开发这种产品，市场价值基本没有，因为直到目前为止，我们产品的识别率依然不如市场上的几个主流产品（阿里，百度）。

第二个例子，便是私有云，这个我们做得真的还不错，但是市面上最强的是华为，他们是卖服务器送私有云，也就是传统的卖硬件送软件，与他们相比，我们的产品就不具竞争力了。

工作强度真的还好， 一般都不需要加班 ，至少我是不加班的。

这就意味着可以放羊了吗？当然不是！

我加入的项目组，大多都是以2个星期为周期进行开发的，每两个星期要举行一次组内讨论会，如果完不成任务或者bug太多是需要加班处理的，因为国企是不可以出错的，一次出错可能直接招致点名批评（包括这个项目的所有相关人员）， 一次KPI黑记录，会直接影响你以后的升迁前途 。

组内都是协同工作，可能因为你的原因导致项目没法按时上线，发生一两次你就会被边缘化，最终要么离职，要么下放到子公司。 就算是副院长级别，如果完成不了集团的KPI，也是会被下放的。

但是相比互联网公司，国企的压力相对小一些，互联网公司实行的是不能胜任就走人的策略，所以每个人几乎都没有什么安全感，只有拼命的工作来争取自己有安全感。

国企，特别是大国企，公司的人事权一般都在公司总部手里。

国企办公环境一般都是比较好的，我们有自己的园区，自己的办公楼，空间很大，硬件配置都是很不错的，有健身器材，有空气净化器，有自己的食堂，有自动售货机。

有自己的产品展厅，有自己的公司纪念馆。

这部分只剩下吐槽了， 一个萝卜一个坑，萝卜不走，也不会让出这个坑 。在国企表现是没有意义的，除了口头表扬，你获得不了任何实际好处。

好的人脉要比努力重要，如果上面没人认识你，就算你的领导大力推荐你，你也不会得到提拔，空降长官在国企是一件司空见惯的事。

PS：组织人员要比群众晋升快（群众进不了总部）。

如果说国企15年前的待遇是一流的，那么 如今的国企待遇最多只能算是二流的，特别是对于IT行业来说。

以我所在公司为例，待遇采用工资+福利（洗漱产品，电影票，接近1500元人民币的补助等）的方式，工资增长比较慢，相对于互联网公司来说，待遇至少是被腰斩的，鄙人也是迫于生活压力，为了生计而离开国企，跳槽去了互联网公司。

吐槽****：****国企没有奖金，国企没有奖金，国企没有奖金 ，重要的事情说三遍。

国企的稳定性应该是最被人人称道的，特别是中字头企业。

一方面是国企的社会责任感几乎不太可能会裁员；另一方面公司的人事权几乎都是在公司总部手中，下面的分部门是没有权利做出裁员决定的。

以研发为例，如果有人不能胜任工作或者和其他人工作合不来，部门领导会想总部申请调岗，调到行政人力或其他部门，不会出现领导向总部申请把你开除的事，所以国企给了员工很大的安全感。

互联网公司则不同，裁员是家常便饭，领导一高兴或一生气甚至一拍脑袋就裁员，经常一年就会裁员几次，员工几乎是没有安全感的。

互联网公司很多都是靠融资生存，一旦融资间隔比较大或融不到资就会裁员，生存的压力巨大，让它们没有能力或者没有职业道德感或无耻去考虑员工的感受。

国企则不同，国企的业务本来波动就很少，国企营收相对稳定，再说也不差钱，没有生存的压力。

实际大部分国企使用的技术一般都是商用的，比如Oracle，SQL server等，极少使用网上的开源框架。

一方面是因为商业软件系统稳定，有大公司做技术支持；另一方便开源软件稳定性有待加强，到了线上因为开源框架的bug导致的系统故障可以说是得不偿失，毕竟对于国企来说不差这些钱。

但是我们不同，我们毕竟是研究院，以研发为主，所以更多地使用开源技术。

PS：国企软件开发版本迭代比较慢，系统测试时间比较长，毕竟对于国企来说，不怕慢，就怕系统出现问题，系统出了问题比系统开发不出来更严重。

大数据工程师的主要工作是：分析历史、预测未来、优化选择。1、分析历史，找出过去事件的特征：大数据工程师一个很重要的工作，就是通过分析数据来找出过去事件的特征。找出过去事件的特征，最大的作用是可以帮助企业更好地认识消费者。通过分析用户以往的行为轨迹，就能够了解这个人，并预测他的行为。2、预测未来，预测未来可能发生的事情：通过引入关键因素，大数据工程师可以预测未来的消费趋势。3、优化选择，找出最优化的结果：根据不同企业的业务性质，大数据工程师可以通过数据分析来达到不同的目的。在工作岗位上，大数据工程师需要基于Hadoop，Spark等构建数据分析平台，进行设计、开发分布式计算业务。负责大数据平台(Hadoop，HBase，Spark等)集群环境的搭建，性能调优和日常维护。负责数据仓库设计，数据ETL的设计、开发和性能优化。参与构建大数据平台，依托大数据技术建设用户画像。扩展资料：大数据工程师可以从事对大量数据的采集、清洗、分析、治理、挖掘，并对这些数据加以利用、管理、维护和服务的相关技术工作。大数据工程师专业技术水平等级培训考试分初级、中级、高级三个级别。大数据工程师培养人群：有志于从事大数据采集、清洗、分析、治理、挖掘等技术研究，并加以利用、管理、维护和服务的工程技术人员。大数据工程师初、中、高三个级别考试均设《大数据理论基础》、《大数据技能实操》两个科目。参考资料：百度百科-大数据工程师

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