2025中國留學(xué)生美國就業(yè)白皮書-蔓藤教育

序2024年是充滿深刻變革與機(jī)遇的一年。世界經(jīng)濟(jì)格局的動(dòng)蕩與科技革命的加速交織在一起，為中國留學(xué)生在美國的留學(xué)與就業(yè)前景帶來了全新的挑戰(zhàn)與希望。從全球視野來看，兩個(gè)核心趨勢正深刻影響著這一代留學(xué)生的市場延續(xù)了上一年的疲軟態(tài)勢，高通脹與高利率成為壓制企業(yè)增長的關(guān)鍵因素。在這一背景下，每月新增就業(yè)崗位的數(shù)量繼續(xù)呈現(xiàn)震蕩式下滑。與此同時(shí)，市場上開國總統(tǒng)大選進(jìn)一步增加了政策環(huán)境的不確定性，加劇了企業(yè)在招聘和投資上的保守傾向。這種大環(huán)境直接影響了國際學(xué)生的就業(yè)形勢，尤其是對(duì)初級(jí)崗位的競爭變得更加激烈。然而，挑戰(zhàn)總是與機(jī)遇并存。在許多傳統(tǒng)行業(yè)增長放緩的同時(shí)，一些新興領(lǐng)域，如可再生能源、生物技術(shù)和人工智能，正在逐步成為就業(yè)市場的亮點(diǎn)，為其次，人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展正在以革命性的方式改變?nèi)蚓蜆I(yè)市場。2024年，可以被視為AI技術(shù)應(yīng)用的深化之年。與去年相比，大語言模型（LLM）和生成式AI技術(shù)已經(jīng)從實(shí)驗(yàn)室走向商業(yè)化應(yīng)用的核心舞臺(tái)，滲透到科技、金融、教育、醫(yī)療、傳媒等幾乎所有行業(yè)。這不僅催生了許多全新的崗位需求，也對(duì)傳統(tǒng)的初級(jí)崗位帶來了顛覆性的影響。越來越多的基礎(chǔ)性、重復(fù)性工作被自動(dòng)化和智能化系統(tǒng)所取代，而這些崗位正是許多中國留學(xué)生傳統(tǒng)意義上進(jìn)入職場的“敲門磚”。從企業(yè)招聘來看，他們不再僅僅需要僅懂某一學(xué)科或領(lǐng)域的畢業(yè)生，而是渴求能跨學(xué)科、掌握AI工具并能將技術(shù)應(yīng)用到具體業(yè)務(wù)場景的復(fù)合型人才。未來五年，AI工程師和AI應(yīng)用專家的崗位需求預(yù)計(jì)將以指數(shù)級(jí)增長，而數(shù)字化技能將成為所有職業(yè)的通用語言。這一變革既對(duì)中國留學(xué)正因?yàn)槿绱?，中國留學(xué)生必須在留學(xué)之初就重新審視自己的職業(yè)規(guī)劃。在蔓藤教育深入調(diào)研中發(fā)現(xiàn)，盡管有越來越多的留學(xué)生意識(shí)到在畢業(yè)后積累美國工作經(jīng)驗(yàn)的重要性，但真正能夠?qū)崿F(xiàn)這一目標(biāo)的比例依然較低。大多數(shù)在求職中遇到困境的留學(xué)生，根源并非能力不足，而是缺乏系統(tǒng)的規(guī)劃和對(duì)就業(yè)市場的深刻理解。AI時(shí)是缺乏系統(tǒng)的規(guī)劃和對(duì)就業(yè)市場的深刻理解。AI時(shí)代的生將更容易在競爭中失去機(jī)會(huì)，而缺乏實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)的留學(xué)從根本上看，這是一場關(guān)于“取勢、明道、優(yōu)術(shù)”的系統(tǒng)性挑戰(zhàn)。首先，取勢，即準(zhǔn)確把握經(jīng)濟(jì)和技術(shù)的時(shí)代中國留學(xué)生需要主動(dòng)擁抱AI和數(shù)字化技能，抓住這一歷史性的技術(shù)浪潮。其次，明道，即在學(xué)術(shù)和職業(yè)發(fā)展上做出科學(xué)的規(guī)劃。無論選擇工科、商科還是文科專業(yè)，數(shù)字化和智能化的思維方式都將成為職場核心競爭力。最后，優(yōu)術(shù)，即以切實(shí)的行動(dòng)將規(guī)劃付諸實(shí)踐。從入學(xué)第一天開始，留學(xué)生就需要積極參與實(shí)習(xí)、科研項(xiàng)目和育的不足。與此同時(shí)，AI技術(shù)的發(fā)展也打開了跨領(lǐng)域發(fā)展的可能性。例如，文科生可以通過學(xué)習(xí)AI工具，將其應(yīng)用到內(nèi)容創(chuàng)作和數(shù)據(jù)分析中；商科生則可以運(yùn)用AI優(yōu)化商業(yè)決策和運(yùn)營流程。無論你來自何種背景，只要你能在技術(shù)與業(yè)務(wù)的結(jié)合點(diǎn)上創(chuàng)造價(jià)值，就能在這個(gè)時(shí)代蔓藤教育一直致力于為中國留學(xué)生構(gòu)建全面的“留學(xué)閉環(huán)”，即從名校規(guī)劃到職業(yè)規(guī)劃，為每一位學(xué)子提供科學(xué)的指導(dǎo)和全方位的支持。在這場AI驅(qū)動(dòng)的變革中，我們希望每一位留學(xué)生不僅能夠“成功留學(xué)”，更能“留學(xué)成功”。這是時(shí)代賦予中國留學(xué)生的機(jī)會(huì)，也是他們把握住AI時(shí)代的浪潮，為個(gè)人價(jià)值和社會(huì)貢獻(xiàn)書寫輝煌AI技術(shù)不僅是對(duì)傳統(tǒng)職業(yè)的顛覆，更是對(duì)人才培養(yǎng)體系這意味著留學(xué)生必須通過額外的技能提升來彌補(bǔ)學(xué)術(shù)教馬列偉博士2024年中美學(xué)生情況分析8-14美業(yè)市場變化及學(xué)生就業(yè)政策解讀2.12.22.315-282024年中學(xué)生在美就業(yè)現(xiàn)狀、機(jī)遇和挑戰(zhàn)29-792024年留學(xué)生歸業(yè)力分析和解讀80-92蔓藤教育93-953.13.23.33.43.53.64.1年中美學(xué)生2024CHINESESTUDENTSSTUDYINGINTHEUSSITUATIONANALYSIS2024年留美國際學(xué)生的現(xiàn)狀和趨勢分析2024年留美中國學(xué)生的人數(shù)變化和2025年趨勢分析2024年美國留學(xué)最新入境政策92024年留美學(xué)生的現(xiàn)狀和趨勢分析所高等院校的國際學(xué)生情況。數(shù)據(jù)來源于美國教育和文化事務(wù)局（ECA）及報(bào)告的全面性和權(quán)威性，成為全球了解美國留學(xué)現(xiàn)的首選目的地，吸引著來自世界各地的學(xué)生前來深造。尤其是在疫情過后，國際學(xué)生人數(shù)快速美國國際學(xué)生總數(shù)人較上一學(xué)年增長在國際學(xué)生的組成結(jié)構(gòu)上，研究生人數(shù)的增長尤為顯著。2023/24學(xué)年，研究生人數(shù)為,相較于研究生的增幅，本科生的增速略顯平緩。2023/24學(xué)年，本科生人數(shù)為。此外，商科與管理專業(yè)依然吸引大量國際學(xué)生，約此外，商科與管理專業(yè)依然吸引大量國際學(xué)生，約金融、市場營銷等方向的需求較大。與此相比，社會(huì)科學(xué)和人文學(xué)科的國學(xué)生總?cè)藬?shù)增長有限，但高層次學(xué)術(shù)和技術(shù)領(lǐng)域的需求競爭中，越來越多學(xué)生選擇具有更高職業(yè)競爭力的學(xué)科此外，新入學(xué)國際學(xué)生數(shù)量增速放緩也反映了美國高校競爭力趨于穩(wěn)定。整體來看，研究生人數(shù)的增長和專業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整顯示，美國依然是著政策的進(jìn)一步支持和對(duì)高層次國際學(xué)生的傾斜，預(yù)計(jì)未來美國留學(xué)市場將在2024年留美中生的人數(shù)變化和2025年趨勢分析2024年，中國留學(xué)生赴美的總?cè)藬?shù)為人，在美國所有國際學(xué)生中的占比為，大幅度低于印度的人（占比為）。這標(biāo)志著中國留學(xué)生人數(shù)在近15年內(nèi)，首次被印度超越，成為美國國際學(xué)生的第二大來源國。此次變化反映了全球教育 中國留學(xué)生赴美的總數(shù)人人國際學(xué)生占比本報(bào)告來源于三個(gè)皮匠報(bào)告站（）,由用戶Id:768394下載,文檔Id:490343,下載日期在學(xué)歷分布上，中國留學(xué)生的學(xué)歷分布呈現(xiàn)出英國和澳洲生源的進(jìn)一步分流、以及中產(chǎn)財(cái)富的持續(xù)縮水，不同程度地影在研究生階段，人數(shù)也出現(xiàn)了輕微下降。從2022/23學(xué)年的126,028人下降至2023/24學(xué)年人，下降幅度為最為顯著的是，正在持有OPT（OptionalPracticalTraining）的中國留學(xué)生人數(shù)顯著增加。人，較2022/23學(xué)年的人，較2022/23學(xué)年的生在美國的就業(yè)傾向性明顯加強(qiáng)，更多留學(xué)家庭開始關(guān)注”留學(xué)性價(jià)比“，對(duì)就業(yè)成功率的關(guān)2024年美學(xué)最新入境政策2024年，美國在簽證發(fā)放、移民政策及高校支持等方面對(duì)國際學(xué)生特別是中國留學(xué)生做出了重要調(diào)整。這些政策變化將直接影響中國留學(xué)生的赴美國大使館和領(lǐng)事館系統(tǒng)已經(jīng)加快了簽證申請(qǐng)的處理速度，特別是在中國和印度等主要場。對(duì)于留學(xué)計(jì)劃明確且材料齊全的學(xué)生，簽證的審批周期縮短了約大大減少了因簽此外，2024年美國高校對(duì)國際學(xué)生，尤其是中國留學(xué)生的支持政策進(jìn)一步加強(qiáng)。許多高校增加了針對(duì)國際學(xué)生的獎(jiǎng)學(xué)金、實(shí)習(xí)機(jī)會(huì)和職業(yè)規(guī)劃支持，幫助學(xué)生更好地適應(yīng)美國的學(xué)術(shù)和就來源：/2024-immigration-policy-outlook/2024年美國就業(yè)市場現(xiàn)狀2025年新增高需求職位預(yù)測最新留學(xué)生實(shí)習(xí)許可與工作簽證官方數(shù)據(jù)和政策解讀2024年美業(yè)市場現(xiàn)狀2024年，美國就業(yè)市場展現(xiàn)出復(fù)雜的增長態(tài)勢。盡管美國勞動(dòng)力市場保持較低的失業(yè)率，但 2.1.1就業(yè)市場整體走勢根據(jù)美國勞工統(tǒng)計(jì)局（BLS）的數(shù)據(jù)，美國的失業(yè)率在盡管整體經(jīng)濟(jì)處于擴(kuò)張階段，但行業(yè)間的變化較大。技術(shù)、醫(yī)療健康和綠色能源等領(lǐng)域繼續(xù)擴(kuò)張，一些傳統(tǒng)行業(yè)的就業(yè)機(jī)會(huì)則有所減少。數(shù)據(jù)顯示，2024年，科技領(lǐng)域依然是最大的就業(yè)增長點(diǎn)。例如，計(jì)算機(jī)和數(shù)學(xué)類崗位的年均增長率為低技術(shù)工作面臨的壓力增大，部分傳統(tǒng)行業(yè)2.1.2白領(lǐng)崗位需求減少和過度招聘現(xiàn)象2024年，美國白領(lǐng)崗位的需求相對(duì)減少，部分職位的增長趨于飽和。以金融、保險(xiǎn)、管理等與此同時(shí)，過度招聘的現(xiàn)象較為明顯，尤其是在一些高度競爭的行業(yè)中，很多公司為應(yīng)對(duì)不確定的經(jīng)濟(jì)形勢而提前招聘，導(dǎo)致了員工的“過?！?，這種過度招聘的趨勢在2024年有所體現(xiàn)。然而這些職位的真實(shí)需求往往被夸大。過度招聘帶來了冗decline-in-resignations-heres-why-101706694632152.html2.1.3AI對(duì)就業(yè)市場的沖擊AI正在顯著改變多個(gè)行業(yè)的就業(yè)格局，特別是在那些對(duì)數(shù)據(jù)處理和分析有高度依賴的領(lǐng)域據(jù)最新的數(shù)據(jù)，AI不僅提高了這些行業(yè)的生產(chǎn)AI的引入使得生產(chǎn)力增長幾乎是其他行業(yè)的五倍，但是初級(jí)在這些行業(yè)中，對(duì)綜合素質(zhì)更強(qiáng)的高級(jí)數(shù)據(jù)分析師和數(shù)據(jù)工程師的需求大幅來源：/gx/en/news-room/press-releases/2024/pwc-2024-global-ai-jobs-barometer.html放緩，尤其是在初級(jí)崗位，普華永道（PwC）2024年AI職位晴雨表的數(shù)據(jù)，初級(jí)數(shù)據(jù)分析崗位的招聘需求在2024年下降了約18%。這種趨勢主要受到AI技術(shù)普及的影響，尤其是對(duì)于行基本的數(shù)據(jù)處理任務(wù)，部分原有的初級(jí)數(shù)據(jù)分析師的必備技能，現(xiàn)在都可以依靠AI來”半自動(dòng)”甚至“全自動(dòng)”地完成。例如，AI工具如Tableau和PowerBI在數(shù)據(jù)可視化和處理方面的自動(dòng)化功能降低了對(duì)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析師的依賴。因此，大量企業(yè)現(xiàn)在更傾向于雇傭能夠與AI系統(tǒng)協(xié)同工作的中高級(jí)數(shù)據(jù)分析師，而不再依賴單純執(zhí)行基來源：/datalore/2024/07/11/5-emerging-data-job-trends-in-2024/金融行業(yè)對(duì)AI技術(shù)的采用，主要是在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、算法交易和欺詐檢測方面，正在大幅改變該領(lǐng)域的就業(yè)結(jié)構(gòu)。AI的引入使得金融分析師能夠?qū)崟r(shí)處理海量數(shù)據(jù)，從而提供更精確的市場預(yù)測和風(fēng)險(xiǎn)管理服務(wù)。在這種環(huán)境下，金融領(lǐng)域?qū)邆銩I技能的人才需求急劇增加，尤其業(yè)由于AI技術(shù)的運(yùn)用，勞動(dòng)生產(chǎn)率增長薪資提升：掌握AI技能的金融崗位，尤其是數(shù)據(jù)分析師和AI開發(fā)人員，薪資在信息技術(shù)行業(yè)，AI的應(yīng)用包括從自動(dòng)化編程到自然語言處理（NLP）等多個(gè)方面，所有這些都極大地提升了開發(fā)人員和工程師的工作效率。AI正在被用來幫助開發(fā)人員自動(dòng)修復(fù)代碼，生成代碼技能的崗位增長速度是所有職位增長的。倍制造業(yè)也在快速采用AI技術(shù)，特別是在生產(chǎn)流程優(yōu)化和設(shè)備維護(hù)領(lǐng)域。AI在質(zhì)量控制、供應(yīng)鏈管理以及智能工廠的建設(shè)中發(fā)揮著關(guān)鍵作用，制造業(yè)崗位的需求正在向高度技術(shù)化和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方向生產(chǎn)力提升：AI的應(yīng)用使得制造業(yè)的勞AI在教育中的應(yīng)用包括智能輔導(dǎo)、個(gè)性化學(xué)習(xí)計(jì)劃和自動(dòng)化評(píng)分等方面。隨著教育技術(shù)的發(fā)展，AI將成為未來教育體醫(yī)療健康行業(yè)中，AI技術(shù)的應(yīng)用包括自動(dòng)化診斷、個(gè)性化治療方案的制定等。AI幫助醫(yī)生提高診斷精度，同時(shí)大大減少了臨床工作中的重復(fù)性任務(wù)。數(shù)據(jù)科學(xué)家、AI開發(fā)人員以及專業(yè)的醫(yī)療數(shù)據(jù)生產(chǎn)力提升：在醫(yī)療行業(yè)，AI的廣泛應(yīng)用使得醫(yī)療服務(wù)提供者能夠更高效地處AI通過大數(shù)據(jù)分析顧客行為，進(jìn)行個(gè)性隨著AI技術(shù)的普及，零售行業(yè)對(duì)具備大數(shù)據(jù)分析和AI應(yīng)用能力的崗位需求也在2025年新增高需求職位預(yù)測隨著人工智能（AI）和自動(dòng)化的加速應(yīng)用，2025年美國就業(yè)市場將出現(xiàn)顯著的變化。根據(jù)美趨勢，但許多行業(yè)和崗位的結(jié)構(gòu)正在進(jìn)行深度轉(zhuǎn)型。在這據(jù)科學(xué)、AI開發(fā)、綠色能源和金融科技等領(lǐng)域?qū)⒊尸F(xiàn)快速增長，而傳統(tǒng)初級(jí)崗位，尤其是數(shù)據(jù)職業(yè)規(guī)劃具有重要影響，特別是在應(yīng)對(duì)初級(jí)崗位的減少和技術(shù)升級(jí)的同時(shí)，如何通 2.2.1高技術(shù)崗位的需求持續(xù)增長根據(jù)美國勞工統(tǒng)計(jì)局的數(shù)據(jù)，計(jì)算機(jī)科學(xué)和數(shù)學(xué)領(lǐng)域的工作崗位將在2025年繼續(xù)增長，年均和大數(shù)據(jù)的推動(dòng)，也將在綠色能源和金融科技等新興行業(yè)中獲得廣泛需求。以金融科技為例，來源：/insights/how-will-ai-a?ect-jobs2.2.2將迎來顯著增長的熱門行業(yè)AI和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)技術(shù)將繼續(xù)成為科技行業(yè)的核心推動(dòng)力，尤其是在數(shù)據(jù)科學(xué)、云AI就業(yè)影響報(bào)告，AI的應(yīng)用將在軟件開發(fā)、數(shù)據(jù)分析和技術(shù)服務(wù)等領(lǐng)域帶來更多的高技術(shù)崗位。到2025年，AI開發(fā)人員、數(shù)據(jù)工程師、機(jī)器學(xué)習(xí)專家的崗位需求將穩(wěn)步上升。22Fintech盡管傳統(tǒng)金融崗位如財(cái)務(wù)分析師和會(huì)計(jì)類崗位面臨被自動(dòng)化取代的風(fēng)險(xiǎn)，但金融科技領(lǐng)域的招聘需求卻在快速增長。AI和大數(shù)據(jù)的應(yīng)用使得金融服務(wù)逐漸從傳統(tǒng)的人工模式轉(zhuǎn)向基于數(shù)據(jù)和算法的服務(wù)。這意味著，未來金融行業(yè)將更多依賴技術(shù)背景的專業(yè)人才，如金融數(shù)據(jù)AI對(duì)這個(gè)行業(yè)的影響尤為突出，尤其是在藥物研發(fā)、健康數(shù)據(jù)分析、智能診斷等領(lǐng)域。BLS報(bào)告顯示，健康信息技術(shù)（HealthIT）崗位的需求在未來幾年將大幅增長，生物醫(yī)學(xué)工程師、健康數(shù)據(jù)分析師等技術(shù)崗位將成為行業(yè)重點(diǎn)招聘也將推動(dòng)相關(guān)技術(shù)崗位的需求增長。預(yù)計(jì)2025年，綠色能源領(lǐng)域?qū)⒊蔀楦呒寄軑徫坏闹饕鲩L源之一。比如，隨著電動(dòng)汽車產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，對(duì)于電池?cái)?shù)據(jù)分析、充電站網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化等技術(shù)崗位的需求增加，預(yù)計(jì)這些崗位在2025年的。2.2.3初級(jí)崗位的需求變化對(duì)于國際留學(xué)生來說，面臨的最大挑戰(zhàn)是如何彌補(bǔ)學(xué)校課程與現(xiàn)實(shí)工作之間的差距。在許學(xué)的課程中，雖然會(huì)教授數(shù)據(jù)分析、AI、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)用和算法的實(shí)現(xiàn)。而在初級(jí)崗位的實(shí)際工作中，AI的應(yīng)用并非全面替復(fù)雜分析和決策過程中，人工判斷和行業(yè)經(jīng)驗(yàn)仍然是不的新興趨勢。初級(jí)崗位再次回到了硬技能+軟技能“兩手都要抓，兩手都要硬”的階段。最新留學(xué)生實(shí)習(xí)許可與工作隨著2024年美國移民政策的逐步調(diào)整和市場需求的變化，留學(xué)生在美國的就業(yè)機(jī)會(huì)和政策支持也發(fā)生了深刻變化。在這一背景下，CPT（CurricularPracticalTraining）、OPT（OptionalPracticalTraining）、H-1B等工作許可和工作簽證政策將直接影響中國留學(xué)生的就業(yè)路徑。本章節(jié)將對(duì)這些主要政策進(jìn)行詳細(xì)解讀，并結(jié)合2024年最新的官方數(shù)據(jù)和分析，幫助留學(xué)生了解當(dāng)前的實(shí)習(xí)與就業(yè)政策，以及如何應(yīng)對(duì)這些政策2.3.1CPT政策解讀CPT（CurricularPracticalTraining）是美國學(xué)生簽證（F-1簽證）持有者在學(xué)期間參與與其專業(yè)相關(guān)的實(shí)習(xí)項(xiàng)目的一種許可。CPT是留學(xué)生獲得美國企業(yè)工作經(jīng)驗(yàn)CPTCPT僅限于與學(xué)生專業(yè)相關(guān)的工作，且必須作為學(xué)分或必修課程的一部分，確保學(xué)生在獲得實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的同時(shí)，繼續(xù)保隨著AI技術(shù)的興起和跨學(xué)科需求的增加，尤其是在科技、金融和醫(yī)療健康等領(lǐng)域，CPT為國際學(xué)生提供了多種實(shí)踐機(jī)會(huì)。留學(xué)生應(yīng)在課程設(shè)置上選擇能夠提供相關(guān)實(shí)習(xí)項(xiàng)目的課程，以便在學(xué)習(xí)CPT可以是全職或兼職。如果學(xué)生選擇），保證學(xué)業(yè)進(jìn)度未受到影響，且學(xué)校要求與學(xué)生的課程有關(guān)。兼職CPT（每周不一些大學(xué)在CPT申請(qǐng)過程中進(jìn)行了數(shù)字化處理，申請(qǐng)流程更加簡化，學(xué)生可通過學(xué)校的系統(tǒng)在線申請(qǐng)。部分高校針對(duì)高需求專業(yè)（如計(jì)算機(jī)科學(xué)、工程學(xué)）增加了CPT項(xiàng)目的實(shí)習(xí)機(jī)會(huì)，尤其是在2.3.2OPT政策解讀OPT（OptionalPracticalTraining）是美國F-1簽證持有者在完成學(xué)業(yè)后，允許在美國從事與專業(yè)相關(guān)的工作訓(xùn)練的一種臨時(shí)工作許可。2024年，OPT政策仍然是留學(xué)生進(jìn)入美國職場的重要途徑，中國留學(xué)生的OPT持有數(shù)量也迎來了顯著提升，但隨著政策調(diào)整和行業(yè)需求的變化，特別是在STEM專業(yè)（科學(xué)、技術(shù)、工程、數(shù)學(xué)）領(lǐng)域，OPT的政策和應(yīng)用面臨一些提交I-765表格并得到批準(zhǔn)。在2024USCIS的處理時(shí)間略有延長，通常需要大的職業(yè)發(fā)展機(jī)會(huì)，尤其是科技行業(yè)。業(yè)機(jī)會(huì)。對(duì)于非STEM專業(yè)學(xué)生，雖然2024年，STEM領(lǐng)域的OPT延期政策繼續(xù)有效，符合條件的STEM專業(yè)留學(xué)生可以在完成初始的12個(gè)月OPT后，業(yè)的留學(xué)生可以在美國工作長達(dá)3年。OPT期間，留學(xué)生必須從事與其學(xué)位和專業(yè)直接相關(guān)的工作。對(duì)于許多國際學(xué)生而言，雖然OPT期間可以靈活地在多個(gè)行業(yè)中尋找就業(yè)機(jī)會(huì)，但嚴(yán)格的工作與專業(yè)的匹配要求仍然是其申請(qǐng)過程中2.3.3H-1B簽證政策解讀簽證的申請(qǐng)數(shù)量再次創(chuàng)下新高，IT行業(yè)占據(jù)了大部分申請(qǐng)名額，約60%的簽證申請(qǐng)來自科技企業(yè)。尤其是對(duì)于技術(shù)崗位，H-1B簽證的需求遠(yuǎn)2023年和2024年，H-1B簽證的政策經(jīng)歷了顯著變化，尤其是關(guān)于“一人一抽”政策的引入，H-1B簽證每年有65,000個(gè)常規(guī)配額，以及20,000個(gè)針對(duì)擁有美國碩士學(xué)位以上的外國學(xué)生的額外配額。2024年，在STEM領(lǐng)域，由于科技行業(yè)的快速發(fā)展和對(duì)技術(shù)人才的強(qiáng)烈需求，H-1B的需一人一抽政策：2023財(cái)年開始，美國移每個(gè)申請(qǐng)人只能參與一次抽簽，不再允許通過多個(gè)雇主重復(fù)提交申請(qǐng)。這一變個(gè)別候選人通過不同雇主多次申請(qǐng)占據(jù)更多名額。該政策對(duì)留學(xué)生的影響主要?減少競爭：這一政策減少了重復(fù)申請(qǐng)的情況，使得真正符合條件的申請(qǐng)人能?影響多次申請(qǐng)策略：許多留學(xué)生過去可能會(huì)通過多家公司提交H-1B申請(qǐng)，以增加自己中簽的機(jī)會(huì)，新的政策削弱了這一策略，留學(xué)生需更加專注于通過提升自己的技術(shù)和實(shí)習(xí)經(jīng)驗(yàn)來增加獲得州、紐約和德州等高需求地區(qū)的申請(qǐng)比例較高，這意味著留學(xué)生如果能在這些地區(qū)獲得工作機(jī)會(huì)，將大大增加抽簽成對(duì)于國際留學(xué)生，尤其是STEM專業(yè)的場的關(guān)鍵，這一趨勢預(yù)計(jì)將在未來幾年請(qǐng)存在極大的競爭壓力，許多公司選擇因此，國際學(xué)生必須通過參與實(shí)習(xí)、積累項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)來增強(qiáng)申請(qǐng)H-1B簽證的競爭力，CPT-OPT-H-1B的過渡將繼續(xù)是2.3.4H-1B簽證數(shù)據(jù)解析根據(jù)USCIS發(fā)布的《H-1B特征報(bào)告（2023財(cái)年國工作的主要途徑之一，尤其是在信息技術(shù)（IT）、工程和醫(yī)療健康等高技,,這表明，印度和中國的技術(shù)人才依然是H-1B簽證申請(qǐng)中的主力軍，且隨著美國對(duì)高技能勞動(dòng)力需求的持續(xù)增長，來自這兩個(gè)國家的申請(qǐng)域相關(guān)崗位，主要涵蓋機(jī)械工程、電氣工程、土木工程等。這些崗位需求的增長與美國基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和高科技制造業(yè)的H-1B簽證批準(zhǔn)來自醫(yī)療健的H-1B簽證批準(zhǔn)來自工程領(lǐng)約約網(wǎng)絡(luò)安全等技術(shù)密集型職位。這些崗位需求的增長與美國科技行業(yè)的蓬勃發(fā)展密切相關(guān)，尤其是硅谷和紐約等科技和的H-1B簽證批準(zhǔn)來自教育行業(yè)的H-1B簽證來自計(jì)算機(jī)和數(shù)約約約約的H-1B簽證批準(zhǔn)來自專業(yè)服務(wù)行業(yè)相關(guān)崗位，主要集中咨詢行業(yè)的分析師、投這些領(lǐng)域的崗位需求預(yù)計(jì)將繼續(xù)增長，給留學(xué)生帶崗位的需求高度一致，表明技術(shù)公司對(duì)如法律、會(huì)計(jì)、教育、IT咨詢、管理咨詢等占比國企業(yè)對(duì)高端管理和專業(yè)咨詢的需求增簽證進(jìn)入美國，大量國際化的企業(yè)也為這些數(shù)據(jù)表明，信息技術(shù)和高端專業(yè)服務(wù)領(lǐng) 簽證的主要國家。相對(duì)于全部的數(shù)據(jù)，首次申請(qǐng)的數(shù)據(jù)對(duì)中國留學(xué)生更有參于留學(xué)生畢業(yè)后通過就業(yè)的形式長期留在美國的數(shù)據(jù)，非首次申請(qǐng)的數(shù)據(jù)更在首次取得H-1B簽證的118,948份申請(qǐng)中，中國占據(jù)了。這一數(shù)據(jù)的比例高于全部H-1B類簽證獲批的比例。這表明，在應(yīng)屆畢業(yè)生的就業(yè)競爭強(qiáng)于印度學(xué)生。但是在長期留在美國的工作群體中，印度裔的占比強(qiáng)于中國裔的工作者，中國留學(xué)生往往在獲取多年的工作經(jīng)驗(yàn)后，在就業(yè)的去向上有著更在首次取得H-1B簽證的118,948份申映出印度在全球科技領(lǐng)域的強(qiáng)大優(yōu)勢，印度籍人才對(duì)H-1B簽證的需求持續(xù)上Table4b.H-1BPetitionsbyPlaceofBirthandGenderofBeneficiary,PetitionsApprovedApprovedforInitialEmploymentinFY2023首次申請(qǐng)取得H-1B簽證數(shù)量份印度首次獲得H-1B簽證數(shù)量占比中國首次獲得H-1B簽證數(shù)量占比2.3.52024年H1B簽證新政利好：為中學(xué)生開辟更多就業(yè)與發(fā)展路徑在工作簽證方面，2024年美國對(duì)H-1B簽證進(jìn)行了調(diào)業(yè)的匹配要求，尤其對(duì)STEM領(lǐng)域的中國留學(xué)生影響較大。不過，OPT（選擇性實(shí)踐訓(xùn)練）延期政策依舊有效，STEM專在最新的H1B政策中，美國首次明確允許申請(qǐng)人以創(chuàng)業(yè)者或自雇身份申請(qǐng)簽證。這一政在最新的H1B政策中，美國首次明確允許申請(qǐng)人以創(chuàng)業(yè)者或自雇身份申請(qǐng)簽證。這一政策為并參與H1B抽簽程序。這意味著，只要具備創(chuàng)新能力和商業(yè)計(jì)劃，留學(xué)生完全可以在美合法創(chuàng)業(yè)。這項(xiàng)政策的出臺(tái)不僅鼓勵(lì)更多中國留學(xué)生探索創(chuàng)新領(lǐng)域，也為他們長期以來，H1B簽證對(duì)申請(qǐng)崗位的專業(yè)對(duì)口要求較高，許多留學(xué)生因職位和所學(xué)專業(yè)“不完全匹配”而錯(cuò)失機(jī)會(huì)。新政策對(duì)此做出了靈活調(diào)整，降低了專業(yè)與崗位完全對(duì)口的限制。這對(duì)中國留學(xué)生來說是一個(gè)非常積極的信號(hào)，尤其是那些跨學(xué)科或擁有多元背景的學(xué)生，可以利用復(fù)新政策還放寬了非盈利機(jī)構(gòu)免抽簽的認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)。以前，僅有部分高校、研更多公益組織、社會(huì)服務(wù)機(jī)構(gòu)等非盈利單位也被納入免抽簽資格。這一調(diào)整為計(jì)劃進(jìn)入教育、科研或社會(huì)公益領(lǐng)域的留學(xué)生提供了更多就業(yè)機(jī)會(huì)，尤其適合那些希望通對(duì)中國留學(xué)生的吸引力依然強(qiáng)勁。然而，隨著2025年特朗普再次上臺(tái)，留學(xué)和移民政策將面臨較大的不確定性，未來的政策走向仍值得持續(xù)關(guān)注，不過可以確定的是，高學(xué)歷年中學(xué)生年中學(xué)生在美就業(yè)現(xiàn)狀、機(jī)遇THECURRENTEMPLOYMENTSITUATION,STEM技術(shù)類崗位能力美本學(xué)生各學(xué)年的職業(yè)商科管理及其他崗位能美國一系列新政給中國在美求職新趨勢近年來，中國留學(xué)生在美國的求職行為呈現(xiàn)出一系列新趨勢，這些變化既反3.1.1求職行為的變化根據(jù)《2024年美國門戶開放報(bào)告》數(shù)據(jù)，持OPT的中國留學(xué)生人數(shù)顯著增長（較上一學(xué)生普遍提前規(guī)劃職業(yè)發(fā)展，其中超過60%的受訪者在入學(xué)第一年便開始參與實(shí)習(xí)或積累相3.1.2行業(yè)選擇更趨集中在行業(yè)選擇上，中國留學(xué)生進(jìn)一步向高需求領(lǐng)域靠攏，特別是計(jì)算領(lǐng)域。數(shù)據(jù)顯示，2023/24學(xué)年，超過領(lǐng)域。數(shù)據(jù)顯示，2023/24學(xué)年，超過發(fā)展，STEM專業(yè)的畢業(yè)生多傾向進(jìn)入科技、金融科技和綠色能源等高增長行業(yè)，而非STEM 3.1.3宏觀經(jīng)濟(jì)影響的顯現(xiàn)2024年的經(jīng)濟(jì)減速和高利率政策，對(duì)留學(xué)生就業(yè)環(huán)境產(chǎn)生了直接影響。盡管整體失業(yè)率維持在在留學(xué)生熱門崗位術(shù)崗位到商科管理崗位，再到新能源等新興行業(yè)，以下將對(duì)熱門崗位進(jìn)行分析和解讀，幫助中3.2.1技術(shù)類崗位：技術(shù)驅(qū)動(dòng)的核心競爭力這些崗位對(duì)技術(shù)背景要求高，通常集中于計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)和新能源工程等領(lǐng)域。技能要求包括編程語言（如Python、Java）、機(jī)器學(xué)習(xí)框架（如TensorFlow、PyTorch）、云計(jì)算（如），備安裝與優(yōu)化技術(shù)（如太陽能板與風(fēng)力?計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域：軟件開發(fā)工程師、?數(shù)據(jù)科學(xué)與人工智能領(lǐng)域：機(jī)器學(xué)習(xí)?新能源技術(shù)領(lǐng)域：太陽能技術(shù)員、風(fēng)市場水平。其中，新能源技術(shù)崗位在政策推動(dòng)下新增崗3.2.2數(shù)據(jù)與分析崗位：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的精準(zhǔn)決策?商業(yè)分析師?數(shù)據(jù)分析師?市場研究分析師?產(chǎn)品數(shù)據(jù)經(jīng)理商業(yè)分析崗位的崛起得益于企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的需求，尤其是在消費(fèi)品、金融科技、電子商務(wù)等行這些崗位逐漸向智能化和自動(dòng)化轉(zhuǎn)型，但分析師的商業(yè)解讀能力和戰(zhàn)略建議這些崗位強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)洞察能力和業(yè)務(wù)敏感性，通常要求候選人熟悉Excel、理工具，同時(shí)掌握數(shù)據(jù)可視化軟件（如Tableau、數(shù)理基礎(chǔ)和優(yōu)秀的分析能3.2.3新能源行業(yè)崗位：政策驅(qū)動(dòng)的就業(yè)新藍(lán)海?太陽能技術(shù)員?風(fēng)能技術(shù)員?電動(dòng)汽車充電站技術(shù)員?能源分析師《基礎(chǔ)設(shè)施投資與就業(yè)法案》（IIJA）和《清潔能源法案》提供了數(shù)十億美元的資金支持，推動(dòng)了新能源行業(yè)的大規(guī)模擴(kuò)張。新能源技術(shù)員和分析師成為中國留學(xué)生進(jìn)入美國就新能源行業(yè)的崗位多為初級(jí)技術(shù)崗位，招聘需求量大且適合留學(xué)生。這些崗位通常需要具備工程學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)和動(dòng)手能力，如安裝維護(hù)太陽能發(fā)電設(shè)備、優(yōu)化風(fēng)能發(fā)電系統(tǒng)，或分析能源使用數(shù)據(jù)以提高效3.2.4與管理類崗位：傳統(tǒng)優(yōu)勢與技術(shù)融合商科與管理類崗位強(qiáng)調(diào)跨學(xué)科的綜合能力，包括商業(yè)洞察、技術(shù)應(yīng)用與人際溝通。量化分析師和數(shù)字營銷崗位對(duì)數(shù)據(jù)分析技能需求高，而人力資源和咨詢崗位則更加注重溝通能商科與管理類崗位持續(xù)轉(zhuǎn)型，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和AI技術(shù)正在深刻改變這些行業(yè)。例如，數(shù)字營銷崗位已完全進(jìn)入技術(shù)化階段，而咨詢服務(wù)則通過AI工具輔助客戶解決復(fù)雜業(yè)務(wù)問題。中國留學(xué)生的數(shù)理基礎(chǔ)和快速學(xué)習(xí)能力使他們在這些領(lǐng)域占據(jù)一定競爭?金融服務(wù)：量化分析師、投資銀行分析師、財(cái)?咨詢服務(wù)：管理咨詢?市場營銷：數(shù)字營銷專員、品牌策略經(jīng)理、?人力資源：招聘專員、薪酬與福利分析師、培訓(xùn)總結(jié)：熱門崗位背后的發(fā)展邏輯政策與技術(shù)共同推動(dòng)新能源行業(yè)成為就政策與技術(shù)共同推動(dòng)新能源行業(yè)成為就業(yè)新藍(lán)海，尤其在初級(jí)技術(shù)崗位需求上了崗位職責(zé)分布，留學(xué)生需要持續(xù)關(guān)注從計(jì)算機(jī)科學(xué)到商業(yè)分析，崗位對(duì)技術(shù)跨技術(shù)與業(yè)務(wù)的復(fù)合型技能在金融服務(wù)、市場營銷和咨詢服務(wù)等領(lǐng)域尤為重美系列新政給中國留學(xué)生帶來就業(yè)新機(jī)遇2024年，美國在推動(dòng)高科技發(fā)展、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和清潔能源轉(zhuǎn)型方面出臺(tái)了一系列新政策，為國際學(xué)生特別是中國留學(xué)生創(chuàng)造了重要的就業(yè)機(jī)會(huì)。這些政策不僅拓展了就業(yè)領(lǐng)域，還簡化了留學(xué)生的簽證和身份轉(zhuǎn)換流程，為未來的職業(yè)3.3.1人工智能領(lǐng)域的政策推動(dòng)Development），該政策明確將AI發(fā)展作為國家競爭力的核心，提供了大量與AI相關(guān)的就業(yè)/world/us/white-house-presses-govt-ai-use-with-eye-security-guardrails-2024-10-24/?utm_source=行政命令首次將非公民納入國家關(guān)鍵技術(shù)項(xiàng)目，為AI相關(guān)崗位開放更多機(jī)會(huì)。這包括國防、教育、醫(yī)療和清潔能源行聯(lián)邦政府對(duì)AI專業(yè)人才實(shí)施快速招聘，特別在自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)和計(jì)算針對(duì)AI和其他高科技領(lǐng)域的碩士及博士畢業(yè)生，O-1A杰出。3.3.2STEM領(lǐng)域簽證政策優(yōu)化（OptionalPracticalTraining）工22H-1B簽證申請(qǐng)傾向3.3.3基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)法案釋放大量崗位《基礎(chǔ)設(shè)施投資和工作創(chuàng)造法案》（InfrastructureInvestmentandJobsAct）在2024年繼續(xù)推進(jìn)，重點(diǎn)交通、能太陽能和風(fēng)能等清潔能源領(lǐng)域?qū)﹄姎夂蜋C(jī)械工程師的需3.3.4能源政策加速崗位增長清潔能源成為美國就業(yè)市場的重，。環(huán)境科學(xué)家和能源顧問的需求顯著增加，特別是在評(píng)估/business/energy/us-spend-73-billion-rural-clean-energy-projects-2024-09-05/?utm_source=3.3.5中美關(guān)系的改進(jìn)交流2024年11月，中美兩國領(lǐng)導(dǎo)人舊金山會(huì)晤中達(dá)2024年，美國駐中國使領(lǐng)館F-1簽證的審批速度提高STEM技術(shù)類崗位能力模型解讀和人才畫 像3.4.1STEM計(jì)算機(jī)崗位畫?軟件開發(fā)工程師?前端開發(fā)工程師?后端開發(fā)工程師?全棧開發(fā)工程師?云計(jì)算工程師?數(shù)據(jù)工程師?DevOps工程師?軟件架構(gòu)師?研發(fā)經(jīng)理?研發(fā)總監(jiān)本科：計(jì)算機(jī)科學(xué)、電子數(shù)據(jù)科學(xué)（DS）、人工智,應(yīng)用正在顯著改變這些崗位的工作內(nèi)容，尤其是初級(jí)崗位的重復(fù)性任務(wù)被大規(guī)模優(yōu)化甚22?算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：核心要求，包括復(fù)雜度優(yōu)化和算法實(shí)現(xiàn)。?編程語言：Java、Python、JavaScript、C++/C、Go、Rust等。?數(shù)據(jù)庫：SQL、NoSQL（MongoDB、PostgreSQL）。?計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)與操作系統(tǒng)：TCP/IP協(xié)議、Linux操作系統(tǒng)原理。?云計(jì)算與分布式系統(tǒng)：AWS、Azure、GoogleCloud的操作與開發(fā)經(jīng)驗(yàn)。?AI與機(jī)器學(xué)習(xí)：掌握深度學(xué)習(xí)框架（如PyTorch、TensorFlow）及其應(yīng)用。?前端開發(fā)：React、Angular、Vue.js。?后端開發(fā)：SpringBoot、Django、Node.js+Express、RubyonRails。?機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)：Scikit-learn、PyTorch、TensorFlow。?數(shù)據(jù)庫管理：MySQL、MongoDB、PostgreSQL。被被AI優(yōu)化的工作環(huán)節(jié)：?工具如GitHubCopilot和ChatGPT可以根據(jù)簡單描述生成代碼片段，減少初級(jí)開發(fā)人員在編寫重復(fù)Sentry）能夠快速定位代碼錯(cuò)誤，提升問題解決效?自動(dòng)化前端工具（如Figma的插件或智能設(shè)計(jì)助手）能夠快速生成界面原型，減少UI組件開發(fā)被自動(dòng)化測試框架（如Selenium、Appium）廣泛取代，初級(jí)測試工程師的任務(wù)更多轉(zhuǎn)向維護(hù)和運(yùn)?AI可以自動(dòng)生成測試用例，檢測潛在漏洞并優(yōu)化?數(shù)據(jù)工程師常需完成AI提效但依賴人工的工作環(huán)節(jié)：?雖然AI工具能提供優(yōu)化建議，但核心設(shè)計(jì)仍需高級(jí)?AI可以輔助提出解決方案，但在開發(fā)全新功能或44553.4.2STEM電子工程崗位畫?硬件工程師?硬件架構(gòu)師?本科：電子工程、電氣?電路設(shè)計(jì)工程師?技術(shù)項(xiàng)目經(jīng)理（BLS）的數(shù)據(jù)，電子工?嵌入式系統(tǒng)工程師?硬件研發(fā)總監(jiān)程相關(guān)崗位的需求穩(wěn)步增?射頻（RF）工程師?技術(shù)副總裁（CTO）長，特別是在新能源、電?半導(dǎo)體工程師動(dòng)汽車和半導(dǎo)體領(lǐng)域。隨?信號(hào)處理工程師著《芯片與科學(xué)法案》?電力系統(tǒng)工程師半導(dǎo)體制造和設(shè)計(jì)崗位增長顯著。此外，人工智能和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的廣泛應(yīng)用，進(jìn)一步擴(kuò)大了對(duì)嵌入式系22?電路設(shè)計(jì)與分析：模擬電路和數(shù)字電路的設(shè)計(jì)、仿真與優(yōu)化。?信號(hào)處理：掌握濾波器設(shè)計(jì)、FFT（快速傅里葉變換）和信號(hào)分析技術(shù)。?半導(dǎo)體物理與制造：理解半導(dǎo)體器件原理和制造流程，?無線通信：掌握射頻設(shè)計(jì)、天線原理和通信協(xié)議（如5G、LoRa）。?電力電子：功率轉(zhuǎn)換器設(shè)計(jì)、逆變器原理和高頻電路的設(shè)計(jì)與調(diào)試。?電路設(shè)計(jì)與仿真：Cadence、AltiumDesigner、OrCAD、LTspice。?嵌入式開發(fā)：Keil、IAR、STM32CubeIDE、XilinxVivado。?信號(hào)處理與建模：MATLAB、Simulink。?芯片設(shè)計(jì)：Synopsys、CadenceVirtuoso、MentorGraphics。?測試與調(diào)試：示波器、邏輯分析儀、頻譜儀等。?AI?AI工具（如MathWorksEmbeddedCoder）可以自動(dòng)生成?AI算法可以幫助快速優(yōu)化濾波器參數(shù)、模擬復(fù)雜信號(hào)場景，并預(yù)測被AI優(yōu)化的工作環(huán)節(jié)：Cerebrus）能夠通過機(jī)器學(xué)習(xí)算?電路驗(yàn)證環(huán)節(jié)的自動(dòng)化工具可AI提效但依賴人工的工作環(huán)節(jié)：?盡管AI可以提供電路設(shè)計(jì)建議，但涉及多個(gè)子系統(tǒng)?初級(jí)工程師在此過程中需要通過執(zhí)行任務(wù)積累系統(tǒng)?在研發(fā)新型硬件或材料（如柔性電子、超導(dǎo)器件）時(shí)，AI只能提供部分優(yōu)化方案，開發(fā)工作仍依賴人3.4.3STEM人工智能崗位畫?數(shù)據(jù)科學(xué)家?AI解決方案架構(gòu)師人工智能是2024年全球?機(jī)器學(xué)習(xí)工程師?AI產(chǎn)品經(jīng)理科技和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的核心驅(qū)?人工智能研究員?數(shù)據(jù)科學(xué)主管動(dòng)力之一。根據(jù)美國勞工?深度學(xué)習(xí)工程師?AI研究總監(jiān)統(tǒng)計(jì)局（BLS）的預(yù)測，?NLP（自然語言處理）?首席AI科學(xué)家AI相關(guān)崗位的增長率顯著高于其他領(lǐng)域。隨著大模?計(jì)算機(jī)視覺工程師型、生成式AI和智能自動(dòng)?強(qiáng)化學(xué)習(xí)工程師化的廣泛應(yīng)用，AI崗位需求持續(xù)增長，同時(shí)也對(duì)從業(yè)者的技能和創(chuàng)新能力提出更高要求。AI技術(shù)的快速發(fā)展正推動(dòng)與其他領(lǐng)域的深度融合，進(jìn)一步擴(kuò)大22?數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)：線性代數(shù)、概率論、微積分、統(tǒng)計(jì)推斷。?編程語言：Python、R、Java、C++、Julia等。?機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)框架：TensorFlow、PyTorch、Keras、Scikit-learn。?大數(shù)據(jù)與云計(jì)算：Hadoop、Spark、AWS、GoogleCloudPlatform(GCP)。?算法與優(yōu)化：強(qiáng)化學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GANs）、Transformer模型。?數(shù)據(jù)處理：Pandas、NumPy、Matplotlib。?大規(guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練：Dask、Ray。?自動(dòng)化ML工具：GoogleAutoML、H2O?版本控制與協(xié)作：Git、Docker、Kubernetes。隨著AI技術(shù)的普及，AI崗位本身也在利用AI工具優(yōu)化?AutoML?AutoML工具（如GoogleAutoML）可以自動(dòng)選擇最佳模型 ?機(jī)器學(xué)習(xí)工程師需更多關(guān)注定?基于AI的工具（如ChatGPT、TabNine）能夠快速生成預(yù)測結(jié)果和報(bào)告初稿，工程師的任務(wù)更偏向被AI優(yōu)化的工作環(huán)節(jié)：?自動(dòng)化工具（如DataRobot、H2O.ai）能處理數(shù)據(jù)清洗、特征?初級(jí)數(shù)據(jù)科學(xué)家的任務(wù)逐漸轉(zhuǎn)AI提效但依賴人工的工作環(huán)節(jié)：Transformer或GANs）仍需要工程師的深?針對(duì)領(lǐng)域需求（如醫(yī)療影像分析、金融風(fēng)控），工程師需將AI技術(shù)與特定場景相結(jié)合，設(shè)計(jì)定制化443.4.4STEM數(shù)據(jù)崗位畫?數(shù)據(jù)分析師?數(shù)據(jù)架構(gòu)師?本科：統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、根據(jù)美國勞工統(tǒng)計(jì)局?數(shù)據(jù)工程師?數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)主管?數(shù)據(jù)科學(xué)家?數(shù)據(jù)平臺(tái)經(jīng)理關(guān)崗位的需求持續(xù)高漲，?商業(yè)分析師?首席數(shù)據(jù)官（CDO）預(yù)計(jì)2024年的年增長率?大數(shù)據(jù)工程師?研究生：數(shù)據(jù)科學(xué)、商約為11%，顯著高于其?數(shù)據(jù)可視化專家?數(shù)據(jù)庫管理員的普及，企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的依賴愈發(fā)顯著。數(shù)據(jù)崗位正向更深層次的領(lǐng)域拓展，包括實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)自動(dòng)化分析和數(shù)據(jù)倫理管理等?統(tǒng)計(jì)分析與建模：假設(shè)檢驗(yàn)、回歸分析、時(shí)間序列分析。?編程語言：Python、R、SQL、Scala、Java。?數(shù)據(jù)處理與清理：熟悉Pandas、NumPy、Dask等數(shù)據(jù)處理工具。?數(shù)據(jù)可視化：使用Tableau、PowerBI、Matplotlib、Seaborn創(chuàng)建交互式和靜態(tài)圖表。?數(shù)據(jù)庫管理：SQL數(shù)據(jù)庫（MySQL、P?大數(shù)據(jù)技術(shù)：掌握Hadoop、Spark、Kafka等大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)。?機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)：掌握Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等框架，能夠?qū)嵤┗镜念A(yù)測模型。?ETL（數(shù)據(jù)提取、轉(zhuǎn)換與加載）工具：Informatica、Talend、ApacheNiFi。?云平臺(tái)：AWS（Redshift、Athena）、GoogleCloudPlatform（BigQuery）、MicrosoftAzure。?版本管理與協(xié)作：Git、JupyterNotebook、Databricks。被AI優(yōu)化的工作環(huán)節(jié)：??自動(dòng)化分析工具（如ThoughtSpot、TableauAsk?AutoML工具（如DataRobot、并調(diào)優(yōu)參數(shù)，為初級(jí)數(shù)據(jù)科學(xué)家的?AI工具（如Trifacta、OpenRe?ne）能夠自動(dòng)檢測并修?數(shù)據(jù)分析師更多關(guān)注數(shù)據(jù)清理AI提效但依賴人工的工作環(huán)節(jié)：?數(shù)據(jù)科學(xué)家需要根據(jù)?數(shù)據(jù)科學(xué)家需要根據(jù)AI生成的分析結(jié)果，結(jié)合業(yè)務(wù)背景提供戰(zhàn)?隨著AI在數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用增多，數(shù)據(jù)工程師需監(jiān)督AI使用是否符合倫理標(biāo)準(zhǔn)，確保數(shù)據(jù)隱私異常檢測、情景模擬）仍需數(shù)據(jù)分析師根據(jù)實(shí)際需求設(shè)計(jì)分析方44553.4.5STEM機(jī)械工程崗位畫?機(jī)械設(shè)計(jì)工程師?高級(jí)機(jī)械工程師?本科：機(jī)械工程、制造隨著工業(yè)自動(dòng)化、清潔能?制造工程師?機(jī)械系統(tǒng)架構(gòu)師源和智能制造的快速發(fā)?自動(dòng)化工程師?工廠自動(dòng)化主管展，機(jī)械工程崗位需求持?機(jī)器人工程師?技術(shù)項(xiàng)目經(jīng)理續(xù)穩(wěn)定增長?！痘A(chǔ)設(shè)施?流體力學(xué)工程師?技術(shù)研發(fā)總監(jiān)?材料工程師和綠色能源政策為機(jī)械工?熱能工程師程師創(chuàng)造了大量新機(jī)會(huì)，?精密儀器工程師特別是在新能源設(shè)備、先進(jìn)制造和機(jī)器人自動(dòng)化領(lǐng)正在加速機(jī)械設(shè)計(jì)、仿真和生產(chǎn)環(huán)節(jié)的優(yōu)化，推動(dòng)22?力學(xué)與工程基礎(chǔ)：工程力學(xué)、材料力學(xué)、流體力學(xué)、熱力學(xué)、振動(dòng)與控制。?計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)（CAD）：熟練使用SolidWor?制造技術(shù)：增材制造（3D打印）、數(shù)控加工（CNC?機(jī)器人與自動(dòng)化：掌握工業(yè)機(jī)器人編程、自動(dòng)化控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)與?材料科學(xué)：熟悉金屬合金、復(fù)合材料及納米材料的性能及應(yīng)用。?設(shè)計(jì)與建模：SolidWorks、AutoCAD、CATIA、PTCCreo。?制造技術(shù)工具：Mastercam、G-code生成器、AdditiveManufacturingWork?ow。?自動(dòng)化控制系統(tǒng)：PLC編程工具（如SiemensTI盡管初級(jí)崗位的重復(fù)性任務(wù)被部分替代SiemensMindSphere）可以自動(dòng)優(yōu)化生產(chǎn)流程，減少人工工藝規(guī)劃被AI優(yōu)化的工作環(huán)節(jié)：AutodeskFusion360withGenerativeDesign）能夠快速生AI提效但依賴人工的工作環(huán)節(jié)：??AI工具可以提供初步故障診斷，但機(jī)械設(shè)備的復(fù)?盡管AI可以生成設(shè)計(jì)建議，但新設(shè)備或復(fù)雜機(jī)械系44553.4.6STEM生物醫(yī)療崗位畫?生物信息學(xué)科學(xué)家?生物技術(shù)項(xiàng)目經(jīng)理?本科：生物技術(shù)、生物生物醫(yī)療領(lǐng)域在2024年繼?生物制藥工程師?醫(yī)療設(shè)備產(chǎn)品經(jīng)理?醫(yī)療設(shè)備工程師?生物制藥研發(fā)主管是在精準(zhǔn)醫(yī)療、基因編輯?臨床數(shù)據(jù)科學(xué)家?醫(yī)學(xué)影像技術(shù)總監(jiān)?醫(yī)學(xué)影像分析工程師?公共衛(wèi)生研究主管?研究生：生物醫(yī)學(xué)工程AI和生物制藥領(lǐng)域。全球?生物技術(shù)研究員?公共衛(wèi)生數(shù)據(jù)分析師速上升，同時(shí)，美國的老齡計(jì)局（BLS）數(shù)據(jù)，生物醫(yī)6%，醫(yī)療數(shù)據(jù)相關(guān)崗位的22?生物醫(yī)學(xué)知識(shí)：掌握細(xì)胞生物學(xué)、分子生物學(xué)、生物化學(xué)的基礎(chǔ)原理。?數(shù)據(jù)處理與分析：熟練使用Python、R進(jìn)行生物數(shù)據(jù)分析。?生物信息學(xué)工具：BLAST、Ensembl、Bioconductor、Galaxy等。?醫(yī)學(xué)影像分析：MRI、CT圖像處理與算法開發(fā)（使?醫(yī)療設(shè)備設(shè)計(jì)：醫(yī)療設(shè)備機(jī)械設(shè)計(jì)和電路開發(fā)（使用MATLAB、SolidWorks）。?生物制藥技術(shù)：藥物設(shè)計(jì)、實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析、臨床試驗(yàn)設(shè)計(jì)與統(tǒng)計(jì)學(xué)方法。?數(shù)據(jù)分析與可視化：Pandas、NumPy、Seaborn、Matplotlib。?機(jī)器學(xué)習(xí)與AI應(yīng)用：TensorFlow、PyTorch，用于醫(yī)療AI算法開發(fā)。?統(tǒng)計(jì)與試驗(yàn)設(shè)計(jì)：SPSS、SAS、Graph?AI?AI在虛擬篩選中快速篩選藥物分子，并優(yōu)化藥物結(jié)構(gòu)，大幅縮短研Medicine提供的AI平臺(tái)）。?AI驅(qū)動(dòng)的圖像分析軟件（如ZebraMedicalVision、Aidoc）能被AI優(yōu)化的工作環(huán)節(jié)：?AI工具（如AlphaFold、DeepMindAI提效但依賴人工的工作環(huán)節(jié)：?AI?AI可以輔助設(shè)計(jì)試驗(yàn)方案，但統(tǒng)計(jì)學(xué)家和臨床數(shù)據(jù)科學(xué)家仍需根據(jù)實(shí)際需求調(diào)整試驗(yàn)參數(shù)和解?醫(yī)療AI工具的使用需要滿足嚴(yán)格的倫理和法規(guī)要求，監(jiān)督和解釋AI的決策仍是初級(jí)崗位的重要?針對(duì)具體患者需求的個(gè)性化醫(yī)療設(shè)備或藥物設(shè)計(jì)，仍需結(jié)合AI44553.4.7新能源行業(yè)崗位畫?電力系統(tǒng)工程師?高級(jí)能源分析師?本科：環(huán)境科學(xué)、可再根據(jù)美國能源部的報(bào)告，?控制系統(tǒng)工程師?項(xiàng)目經(jīng)理?硬件工程師?運(yùn)營經(jīng)理?太陽能技術(shù)員?技術(shù)總監(jiān)4.2%，遠(yuǎn)超整體就業(yè)增長?風(fēng)能技術(shù)員?首席可持續(xù)發(fā)展官率的2%。其中，太陽能?能源分析師?研究生：能源政策、可和風(fēng)能行業(yè)就業(yè)需求最為?可再生能源項(xiàng)目協(xié)調(diào)員?電動(dòng)汽車充電站技術(shù)員展碩士（SustainabilityStudies）。《基礎(chǔ)設(shè)施投資與就業(yè)法案》（IIJA）中的資金支持和《清潔能源法案》持續(xù)實(shí)施，新能源行業(yè)在未來幾年將持續(xù)提供大量就業(yè)機(jī)會(huì)，特別是在技術(shù)員22?能源技術(shù)基礎(chǔ)：熟悉太陽能、風(fēng)能和儲(chǔ)能系統(tǒng)的基本原理。?設(shè)備安裝與維護(hù)：掌握太陽能電池板、風(fēng)力渦輪機(jī)等設(shè)備的安裝和故障排除技術(shù)。?數(shù)據(jù)分析與建模：能夠使用Excel、Python等工具分析能源使用效率并建模優(yōu)化。?項(xiàng)目管理：了解項(xiàng)目生命周期管理（如PMBO?政策與法規(guī)：了解新能源行業(yè)的相關(guān)政策（如稅收優(yōu)惠和補(bǔ)貼）。?工程設(shè)計(jì)工具：AutoCAD、SolidWorks。?項(xiàng)目管理工具：MicrosoftProject、Asana、Trello。?數(shù)據(jù)分析工具：Excel（含VBA）、Python（Pandas、NumPy）、R。人工智能正在迅速變革新能源行業(yè)，特別是在設(shè)備監(jiān)測、能源預(yù)測和優(yōu)化分析方面。盡管AI提升了許多崗位的效率，但其被AI優(yōu)化的工作環(huán)節(jié)：?AI?AI驅(qū)動(dòng)的監(jiān)控系統(tǒng)（如Predix、OSIsoft）可以自動(dòng)檢測可以快速分析系統(tǒng)效率并提出優(yōu)化方案，降低能源分析師的手動(dòng)計(jì)算?AI算法（如GoogleDeepMindAI提效但依賴人工的工作環(huán)節(jié)：?可再生能源項(xiàng)目的復(fù)雜性需要?可再生能源項(xiàng)目的復(fù)雜性需要項(xiàng)目協(xié)調(diào)員結(jié)合AI分析結(jié)果制定?涉及政策與補(bǔ)貼的項(xiàng)目規(guī)劃仍需人工處理，以確保滿足法規(guī)要?雖然AI可以提供初步診斷，但復(fù)雜設(shè)備的維修仍需技術(shù)員現(xiàn)場4455力模型解讀和人才畫 像3.5.1分析崗位畫像11?商業(yè)分析師?數(shù)據(jù)分析師?市場研究分析師?產(chǎn)品分析師?戰(zhàn)略規(guī)劃分析師?運(yùn)營分析師??高級(jí)商業(yè)分析師?商業(yè)智能（BI）經(jīng)理?數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品經(jīng)理?戰(zhàn)略規(guī)劃經(jīng)理?首席數(shù)據(jù)官（CDO）商業(yè)分析崗位在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策時(shí)代尤為重要。根據(jù)美國勞工統(tǒng)計(jì)局（BLS）的數(shù)據(jù)，商電子商務(wù)和健康管理領(lǐng)域，商業(yè)分析崗位成為支持企業(yè)增長的?數(shù)據(jù)分析與可視化：熟悉SQL、Excel、Python、R，用于?統(tǒng)計(jì)學(xué)與定量分析：假設(shè)檢驗(yàn)、回歸分析、A/B測試。?商業(yè)智能工具：Tableau、PowerBI、QlikSense等可視化工具。?數(shù)據(jù)挖掘與建模：熟悉Scikit-learn、SAS，用于預(yù)測分析與數(shù)據(jù)建模。?企業(yè)運(yùn)營知識(shí)：熟悉企業(yè)的業(yè)務(wù)流程、運(yùn)營模式和財(cái)務(wù)報(bào)表分析方法。?數(shù)據(jù)處理與分析：Python（Pandas、NumPy）、SQL、Excel。?可視化工具：Tableau、PowerBI、Looker。?機(jī)器學(xué)習(xí)與預(yù)測分析：Scikit-learn、SAS、H2O.ai。?協(xié)作與報(bào)告：GoogleWorkspace、MicrosoftO?ce（特別是Excel、PowerPoint）。被AI優(yōu)化的工作環(huán)節(jié)：?AI?AI驅(qū)動(dòng)的BI工具（如ThoughtSpot、PowerBI的AI功能）能夠自動(dòng)生成報(bào)?AutoML工具（如H2O.ai、GoogleAutoML）可以快速完成數(shù)?自動(dòng)化數(shù)據(jù)清洗工具（如Alteryx、DataRobot）能夠快速處理重復(fù)性任AI提效但依賴人工的工作環(huán)節(jié)：?盡管AI可以提供預(yù)測結(jié)果和可視化支持，但將其轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)策略仍?分析師需與業(yè)務(wù)部門和管理層協(xié)作，將數(shù)據(jù)結(jié)果轉(zhuǎn)化為可操作的商?對(duì)于AI工具未能識(shí)別或處理的復(fù)雜異常情況，分析師需通過人工分44553.5.2量化金融崗位畫?量化分析師?資深量化分析師?本科：數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、隨著AI、機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)?金融數(shù)據(jù)科學(xué)家?量化團(tuán)隊(duì)主管據(jù)技術(shù)的普及，量化金融?量化研究員?投資組合經(jīng)理行業(yè)對(duì)高技術(shù)背景人才的?高頻交易分析師需求持續(xù)增加。金融機(jī)構(gòu)?風(fēng)險(xiǎn)管理量化分析師?首席投資官（CIO）通過量化策略優(yōu)化投資組?金融工程師合、提升交易效率并管控風(fēng)險(xiǎn)，使得這一領(lǐng)域成為資本市場的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力之一。根據(jù)美國勞工統(tǒng)計(jì)局（BLS）的數(shù)據(jù)，金融分析師崗位預(yù)計(jì)2024年的年增長率為7%，而量化22?數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)：隨機(jī)過程、線性代數(shù)、時(shí)間序列分析、微分方程。?編程語言：Python、R、C++、Java、Matlab。?金融理論：資本資產(chǎn)定價(jià)模型（CAPM）、期權(quán)定價(jià)理論（如Black-Scholes模型）、固定收益投資。?數(shù)據(jù)處理與建模：數(shù)據(jù)清理、特征工程、高維數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)建模。?量化交易策略：市場微觀結(jié)構(gòu)分析、高頻交易策略設(shè)計(jì)、回測與優(yōu)化。?風(fēng)險(xiǎn)管理：VaR（風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值）、信用風(fēng)險(xiǎn)模型、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)評(píng)?數(shù)據(jù)分析與處理：Pandas、NumPy、Scikit-learn。?金融專用工具：Quantlib、BloombergTerminal、AladdinAnalytics。?可視化工具：Tableau、Plotly、Matplotlib。?量化開發(fā)框架：Backtrader、Zipline、QuantConnect。?云計(jì)算與并行處理：AWS、GoogleCloud、Hadoop、Spark。被AI優(yōu)化的工作環(huán)節(jié)：?AI?AI驅(qū)動(dòng)的工具（如Numerai、Transformer）能基于歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)信息預(yù)測市場走勢，輔助DataRobot）能快速清理和格式AI提效但依賴人工的工作環(huán)節(jié)：?AI?AI工具生成的策略需要分析師對(duì)潛在風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行深入評(píng)估，確保?跨資產(chǎn)、多市場的復(fù)雜投資組合優(yōu)化仍需量化分析師的人工決?高級(jí)量化策略的開發(fā)需要結(jié)合市場經(jīng)驗(yàn)和金融理論，AI生成的模型往往需要量化分析師進(jìn)行微44553.5.3金融服務(wù)崗位畫?金融分析師?高級(jí)金融分析師?本科：金融學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、隨著全球經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇和數(shù)?客戶經(jīng)理?投資銀行副總裁（VP）?財(cái)務(wù)顧問?財(cái)富管理總監(jiān)務(wù)行業(yè)正在經(jīng)歷深刻變?投資銀行分析師?客戶關(guān)系總監(jiān)革。企業(yè)和個(gè)人客戶對(duì)?信貸分析師?首席財(cái)務(wù)官（CFO）?研究生：MBA、金融碩個(gè)性化金融服務(wù)的需求?財(cái)富管理顧問境、社會(huì)和治理）投資理念的興起為行業(yè)帶來了新機(jī)遇。根據(jù)美國勞金融服務(wù)相關(guān)崗位的年增長率約為6%，主要集中在財(cái)富管理、可持續(xù)。?財(cái)務(wù)分析與建模：掌握DCF（折現(xiàn)現(xiàn)?客戶關(guān)系管理：熟悉CRM工具（如Salesforce），具?金融市場知識(shí)：了解股票、債券、基金和衍生品市場的運(yùn)作機(jī)制。?監(jiān)管與合規(guī)：熟悉金融行業(yè)的法律法規(guī)，如Dodd-Frank法案、Basel協(xié)議。?數(shù)據(jù)分析與建模工具：Excel（含VBA）、Python、R。?金融信息平臺(tái)：BloombergTerminal、ThomsonReutersEikon。?客戶關(guān)系管理工具：Salesforce、HubSpotCRM。?報(bào)告與可視化：Tableau、PowerBI。AI技術(shù)正在廣泛應(yīng)用于金融服務(wù)領(lǐng)域，特別是在客戶服務(wù)、投資建議和財(cái)務(wù)分析方面。許多初級(jí)崗位的重復(fù)性任務(wù)正被AI替代，但這也為金融服務(wù)人員提供了更高效的工作工具，幫助他們專注于被AI優(yōu)化的工作環(huán)節(jié)：?自動(dòng)化分析工具（如Alteryx、DataRobot）可以快速整合并分析AI提效但依賴人工的工作環(huán)節(jié)：?雖然AI可以提供客戶數(shù)據(jù)分析，但人際交往與溝通能力在維?AI驅(qū)動(dòng)的投資顧問（如Betterment、Wealthfront）能夠?針對(duì)高凈值客戶的綜合財(cái)富規(guī)劃需要結(jié)合多個(gè)資產(chǎn)類別，人工?AI工具（如Kensho）能夠?qū)崟r(shí)分析市場趨勢，為金融分析師提供?AI可輔助合規(guī)審查，但復(fù)雜的3.5.4咨詢服務(wù)崗位畫?管理咨詢顧問?項(xiàng)目經(jīng)理?本科：工商管理、經(jīng)濟(jì)?戰(zhàn)略咨詢顧問?咨詢團(tuán)隊(duì)主管定增長，根據(jù)Statista的?IT咨詢顧問?管理合伙人最新數(shù)據(jù)，2024年全球?數(shù)據(jù)分析與咨詢顧問?戰(zhàn)略規(guī)劃總監(jiān)?人力資源咨詢顧問?首席運(yùn)營官?研究生：MBA、戰(zhàn)略管突破4000億美元。企業(yè)?風(fēng)險(xiǎn)管理與合規(guī)顧問在IT咨詢、數(shù)據(jù)分析和?項(xiàng)目管理：掌握項(xiàng)目管理框架（如PMP、Agile）和工具（如JIRA、Trello）。?行業(yè)特定知識(shí)：根據(jù)咨詢領(lǐng)域需求，了解特定行業(yè)的業(yè)務(wù)模式和競爭環(huán)境。?溝通與協(xié)作：能夠清晰表達(dá)復(fù)雜問題，擅長團(tuán)隊(duì)協(xié)作與跨部門溝通。?數(shù)據(jù)處理與分析：Excel（含VBA）、Python（Pandas、NumPy）、SQL。?報(bào)告與可視化：PowerPoint、Tableau、PowerBI。?項(xiàng)目管理工具：JIRA、Asana、M。?協(xié)作與知識(shí)管理：Miro、Slack、Con?uence。人工智能正在顯著優(yōu)化咨詢服務(wù)的日常任務(wù)，尤其是在數(shù)據(jù)收集、基礎(chǔ)分析和行業(yè)研究環(huán)節(jié)。盡管AI提高了工作被AI優(yōu)化的工作環(huán)節(jié)：??自動(dòng)化數(shù)據(jù)分析工具（如DataRobot、Alteryx）可以快速ThoughtSpot）能夠自動(dòng)生成行業(yè)AlphaSense、CBInsights）能夠快速整合行業(yè)數(shù)據(jù)和市場AI提效但依賴人工的工作環(huán)節(jié)：?針對(duì)特定企業(yè)的復(fù)雜業(yè)務(wù)問題?針對(duì)特定企業(yè)的復(fù)雜業(yè)務(wù)問題顧問需要結(jié)合AI分析結(jié)果提供個(gè)?與客戶溝通需求、解釋分析結(jié)果并推進(jìn)方案執(zhí)行的工作需要強(qiáng)大的人際溝通能力，這仍是AI無?AI可以提供數(shù)據(jù)支持，但企業(yè)戰(zhàn)略的制定需要結(jié)合客戶具體需44553.5.5會(huì)計(jì)財(cái)務(wù)崗位畫?會(huì)計(jì)師?高級(jí)會(huì)計(jì)師/財(cái)務(wù)分隨著全球財(cái)務(wù)數(shù)字化的?財(cái)務(wù)分析師推進(jìn)和財(cái)務(wù)合規(guī)要求的?稅務(wù)顧問?財(cái)務(wù)經(jīng)理增加，會(huì)計(jì)財(cái)務(wù)行業(yè)對(duì)?審計(jì)助理?內(nèi)部審計(jì)主管自動(dòng)化工具和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)?管理會(huì)計(jì)師?稅務(wù)規(guī)劃主管?研究生：會(huì)計(jì)碩士決策的依賴顯著上升。?財(cái)務(wù)控制員?首席財(cái)務(wù)官（CFO)根據(jù)美國勞工統(tǒng)計(jì)局析師和會(huì)計(jì)師崗位的需?職業(yè)認(rèn)證：CPA（注冊會(huì)具備數(shù)字化和技術(shù)能力的專業(yè)人士需求更為強(qiáng)告的興起也為會(huì)計(jì)財(cái)務(wù)?稅務(wù)與合規(guī)：掌握稅務(wù)法規(guī)、企業(yè)所得稅申報(bào)、合規(guī)要求（如SOX法案）。?預(yù)算與成本控制：編制預(yù)算、成本分?jǐn)偱c分析、績效考核。?報(bào)告與可視化：制作財(cái)務(wù)報(bào)告，利用Tableau、PowerBI進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化。?會(huì)計(jì)軟件：QuickBooks、SAP、OracleFinancials。?數(shù)據(jù)分析與可視化：Excel（高級(jí)公式、VBA）、PowerBI、Tableau。?稅務(wù)與審計(jì)工具：ProSeriesTax、CCHAxcess、ACLAuditAnalytics。）：AI和自動(dòng)化技術(shù)正廣泛應(yīng)用于會(huì)計(jì)財(cái)務(wù)領(lǐng)域，特別是在被AI優(yōu)化的工作環(huán)節(jié)：?AI?AI工具（如QuickBooksAI）?AI工具可以快速生成標(biāo)準(zhǔn)化的財(cái)務(wù)報(bào)表和數(shù)據(jù)摘要，初級(jí)會(huì)計(jì)師的Avalara）可以快速完成稅務(wù)計(jì)算和?AI驅(qū)動(dòng)的審計(jì)工具能夠掃描大量AI提效但依賴人工的工作環(huán)節(jié)：?高凈值客戶的稅務(wù)規(guī)劃和跨國?高凈值客戶的稅務(wù)規(guī)劃和跨國企業(yè)的稅務(wù)合規(guī)仍需人工制定個(gè)?對(duì)于預(yù)算編制、成本控制等涉及決策支持的工作，人工經(jīng)驗(yàn)與?AI工具可以標(biāo)記異常交易，但判斷交易背后的具體原因仍需專3.5.6市場營銷崗位畫?數(shù)字營銷專員?內(nèi)容營銷經(jīng)理?社交媒體營銷專員?品牌營銷顧問?市場分析師?客戶體驗(yàn)經(jīng)理?高級(jí)品牌經(jīng)理?營銷總監(jiān)?數(shù)字營銷總監(jiān)?首席營銷官（CMO）?本科：市場營銷、傳Statista預(yù)測，2024年?社交媒體管理：運(yùn)營Facebook、Instagram、LinkedIn、TikTok等社交媒體平臺(tái)。?數(shù)據(jù)分析與可視化：熟練使用GoogleAnalytics、AdobeAnalytics、Tableau。?廣告技術(shù)工具：GoogleAds、MetaAdsManager、Programmatic廣告投放。?品牌建設(shè)與客戶體驗(yàn)：品牌定位、用戶調(diào)研、客戶旅程優(yōu)化。?廣告管理與投放工具：GoogleAds、MetaAds、LinkedInCampaignManager。?社交媒體管理工具：Hootsuite、SproutSocial、Bu?er。?數(shù)據(jù)分析與可視化：GoogleAnalytics、Tableau、PowerBI。?內(nèi)容管理系統(tǒng)（CMS）：WordPress、HubSpot。?設(shè)計(jì)工具：Canva、AdobeCreativeSuite（Photoshop、Illustrator）。被AI優(yōu)化的工作環(huán)節(jié)：?AI?AI驅(qū)動(dòng)的廣告平臺(tái)（如GoogleAds的SmartBidding）能自動(dòng)優(yōu)Analytics的AI功能）能夠?qū)崟r(shí)處理海量數(shù)據(jù)，提供用戶行為洞察和?AI工具（如ChatGPT、JasperAI提效但依賴人工的工作環(huán)節(jié)：?多平臺(tái)、多地域的營銷活動(dòng)需?多平臺(tái)、多地域的營銷活動(dòng)需要人工整合策略，并根據(jù)市場反?維護(hù)長期客戶關(guān)系仍需人際溝通與個(gè)性化服務(wù)，這是AI無法完?盡管AI能生成內(nèi)容，但核心創(chuàng)意、品牌定位和營銷策略仍需人44553.5.7人力資源崗位畫?人力資源專員?人力資源經(jīng)理?本科：人力資源管理、隨著企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和?招聘專員?招聘經(jīng)理遠(yuǎn)程工作模式的普及，?薪酬與福利分析師?人才管理總監(jiān)人力資源管理逐漸向技?員工關(guān)系顧問?薪酬與福利總監(jiān)術(shù)化和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)型。?培訓(xùn)與發(fā)展專員?首席人力資源官?研究生：人力資源管理根據(jù)美國勞工統(tǒng)計(jì)局?人力資源數(shù)據(jù)分析師年人力資源相關(guān)崗位的是在招聘技術(shù)人才、優(yōu)化員工體驗(yàn)和提升企業(yè)技術(shù)的廣泛應(yīng)用使人力資源自動(dòng)化成為行業(yè)的重要趨勢，包括智能招聘、員工情緒監(jiān)測和薪?招聘與選拔：掌握招聘策略、面試技巧、人才評(píng)估工具（如Hogan、SHL）。?薪酬與福利：熟悉薪酬結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、福利計(jì)劃優(yōu)化、市場薪酬數(shù)據(jù)分析。?培訓(xùn)與發(fā)展：制定員工培訓(xùn)計(jì)劃，設(shè)計(jì)職業(yè)發(fā)展路徑，推動(dòng)企業(yè)學(xué)習(xí)文化。?員工關(guān)系管理：了解勞動(dòng)法規(guī)，擅長處理員工投訴、組織文化建設(shè)。?人力資源管理系統(tǒng)：Workday、SAPSuccessFactors、ADP。?招聘平臺(tái)與工具：LinkedInRecruiter、Greenhouse、Lever。?數(shù)據(jù)分析與報(bào)告：Excel（高級(jí)公式與數(shù)據(jù)透視表）、PowerBI、Tableau。?學(xué)習(xí)與開發(fā)平臺(tái)：CornerstoneOnDemand、UdemyforBusiness。被AI優(yōu)化的工作環(huán)節(jié)：??自動(dòng)化工具（如Workday的AI?AI工具可自動(dòng)生成績效評(píng)估報(bào)告，并為薪酬調(diào)整提供數(shù)據(jù)支持，Pymetrics）能夠快速篩選簡歷并AI提效但依賴人工的工作環(huán)節(jié)：?組織文化建設(shè)和解決員工沖突?組織文化建設(shè)和解決員工沖突依然需要強(qiáng)大的人際溝通能力與?為員工設(shè)計(jì)個(gè)性化職業(yè)發(fā)展路徑需結(jié)合企業(yè)戰(zhàn)略和員工潛力，?AI可以輔助識(shí)別候選人，但高級(jí)崗位的招聘和面試仍需人力資4455優(yōu)劣勢分析基于當(dāng)前美國企業(yè)的崗位需求模型，可以將求職所需的職業(yè)能力分為理論知識(shí)和模塊，而這兩方面的具體能力需求在招聘中是一視同仁的，無論是本地畢業(yè)生還是國際學(xué)生，然而，中國留學(xué)生在就業(yè)競爭中，既有獨(dú)特的優(yōu)勢，也存在顯著的劣勢。3.6.1優(yōu)勢分析1理論知識(shí)扎實(shí)，學(xué)術(shù)背景強(qiáng)中國留學(xué)生普遍在學(xué)術(shù)能力方面1理論知識(shí)扎實(shí)，學(xué)術(shù)背景強(qiáng)中國留學(xué)生普遍在學(xué)術(shù)能力方面表現(xiàn)優(yōu)異。多數(shù)學(xué)生就讀于全球知名高校，并通過扎實(shí)的K12教育培養(yǎng)了良好的學(xué)習(xí)習(xí)慣和高度的自律能力。留學(xué)生的GPA普遍較高，能夠輕松滿足企業(yè)的學(xué)術(shù)要求。同時(shí)，學(xué)生在選擇留學(xué)專業(yè)時(shí)更注重與未來就業(yè)市場需求的契合度，技術(shù)類專業(yè)（如計(jì)算機(jī)科學(xué)、工程學(xué)、數(shù)據(jù)分析等）學(xué)年，超過56%在美國的國際留學(xué)生選擇了STEM領(lǐng)域，反映出2技術(shù)導(dǎo)向性強(qiáng)，職業(yè)目標(biāo)明確相較于本地學(xué)生，中國留學(xué)生在求學(xué)階段就展現(xiàn)出對(duì)就業(yè)趨勢的敏銳把握。尤其是在新興的AI和清潔能源行業(yè)，中國留學(xué)生的扎實(shí)理論基礎(chǔ)和技術(shù)背景讓他們在求職中具備一定的優(yōu)勢。數(shù)據(jù)顯示，2024年新增的崗位中，超過65%集中在高技術(shù)領(lǐng)域，這為擅長技術(shù)專業(yè)的留學(xué)生提供了廣闊3吃苦耐勞精神與高適應(yīng)能力中國學(xué)生在面對(duì)繁重學(xué)業(yè)和復(fù)雜任務(wù)時(shí)展現(xiàn)出強(qiáng)大的抗壓能力和適應(yīng)能力，即使是研究生階段才來到美國留學(xué)的學(xué)生，大多數(shù)人也可以通過第一個(gè)學(xué)期的快速學(xué)習(xí)來適應(yīng)美國的校園、學(xué)業(yè)、乃至職場環(huán)境，這種特質(zhì)在高強(qiáng)度3.6.2劣勢分析中國留學(xué)生雖然理論知識(shí)扎實(shí)，但在將學(xué)術(shù)知識(shí)轉(zhuǎn)化為實(shí)際應(yīng)用時(shí)存在一定困難。這主要表現(xiàn)在求職中無法以項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)清晰展示自己解決實(shí)際問題的能力，導(dǎo)致簡歷和面試表現(xiàn)略顯薄弱。許多企業(yè)在考察候選人時(shí)，更看重實(shí)調(diào)查顯示，80%的中國留學(xué)生在求職過程中因軟技能不足而面臨困難。語言能力僅是其中一個(gè)方面，更重要的是缺乏跨文化溝通能力，以及在團(tuán)隊(duì)協(xié)作中解決問題的能力。許多留學(xué)生在社交和職業(yè)情境中容易局限于自己的文化圈，未能充分融入美國的主流來自美國本土學(xué)生和印度留學(xué)生領(lǐng)域的人數(shù)增長迅猛，同時(shí)他們在求職中展現(xiàn)出的技術(shù)能力與溝通技巧綜合表現(xiàn)較強(qiáng)，成為中國中學(xué)生何時(shí)開始做職業(yè)規(guī)劃才能保證海外就業(yè)根據(jù)數(shù)萬名留學(xué)生的實(shí)習(xí)和就業(yè)經(jīng)驗(yàn)，職業(yè)規(guī)劃應(yīng)盡早開始，并貫穿整個(gè)中階段便能確定留學(xué)后的就業(yè)目標(biāo)，學(xué)生不僅可以精準(zhǔn)選擇適合的專業(yè)和間根據(jù)目標(biāo)安排課程和實(shí)踐，做到畢業(yè)即就業(yè)。針對(duì)年級(jí)的職業(yè)規(guī)劃建議，為學(xué)生在不同階段提3.7.1美本學(xué)生各學(xué)年的職業(yè)規(guī)劃重點(diǎn)點(diǎn)1高中階段：明確方向，選擇專業(yè)高中是職業(yè)規(guī)劃的起點(diǎn)。在這一階段，學(xué)生和家長應(yīng)共同探討未來的職業(yè)方向，并據(jù)此選擇適合的大學(xué)和專業(yè)。例如，如果目標(biāo)是進(jìn)入高科技行業(yè)，可以重點(diǎn)關(guān)注計(jì)科學(xué)或工程類專業(yè)；如果傾向于商業(yè)管理，可以選擇經(jīng)濟(jì)學(xué)或市場營銷方向。這一階段的核大一是職業(yè)規(guī)劃的基礎(chǔ)建設(shè)階段。在這一年，學(xué)生應(yīng)主動(dòng)融入學(xué)校的職業(yè)發(fā)展生態(tài)系統(tǒng)，積極參與校園活動(dòng)、學(xué)生會(huì)、社團(tuán)和社區(qū)服務(wù)項(xiàng)目。這不僅可以幫助學(xué)生了解不同領(lǐng)域的職業(yè)機(jī)會(huì)，還能初步建立專業(yè)人脈。例如，許多學(xué)校的職業(yè)發(fā)展中心會(huì)提供職業(yè)研討會(huì)或校友交流活動(dòng)，學(xué)生可通過這些渠道獲得行業(yè)洞察，為職業(yè)規(guī)劃?探索興趣領(lǐng)域，了解職業(yè)發(fā)展方向。?積極參與校園活動(dòng)和職業(yè)發(fā)展課程。?建立初步的職業(yè)網(wǎng)絡(luò)，例如與校友或?qū)熃⒙?lián)系。大二是職業(yè)探索的深化階段。在這一年，學(xué)生應(yīng)通過實(shí)習(xí)、研究項(xiàng)目或?qū)I(yè)實(shí)踐積累寶貴經(jīng)驗(yàn)。暑期是學(xué)生進(jìn)入行業(yè)的最佳時(shí)間，科技、金融或咨詢行業(yè)通常會(huì)提供針對(duì)本科生的短期實(shí)習(xí)項(xiàng)目。例如，計(jì)算機(jī)科學(xué)專業(yè)的學(xué)生可以申請(qǐng)科技公司的編程實(shí)習(xí)，以提升專業(yè)技能并?尋找暑期實(shí)習(xí)或參與科研項(xiàng)目。?明確職業(yè)目標(biāo)，選擇符合就業(yè)目標(biāo)的選修課程。?持續(xù)擴(kuò)大職業(yè)網(wǎng)絡(luò)，與領(lǐng)域內(nèi)專業(yè)人士建立聯(lián)系。大三是職業(yè)規(guī)劃的關(guān)鍵階段。在這一年，學(xué)生需要將理論知識(shí)轉(zhuǎn)化為實(shí)踐能力。此時(shí)，尋找更具挑戰(zhàn)性的實(shí)習(xí)機(jī)會(huì)尤為重要，例如擔(dān)任跨國公司的項(xiàng)目助理或科技企業(yè)的研發(fā)助理。同時(shí)，大三是建立專業(yè)形象和品牌的重要時(shí)期，學(xué)生應(yīng)通過參加行業(yè)會(huì)議、專業(yè)講座等活動(dòng)，與潛在雇主和行業(yè)專家建立聯(lián)系。此外，學(xué)生可以利用?參與更高質(zhì)量的實(shí)習(xí)或跨學(xué)科項(xiàng)目。?通過社交媒體或職業(yè)平臺(tái)（如LinkedIn）打造專業(yè)形象。?開始了解求職流程，收集目標(biāo)公司的招聘信息。大四是求職沖刺階段。學(xué)生需要在這一年集中精力完成簡歷優(yōu)化、求職信撰寫和面試準(zhǔn)備。此外，積極參與校園招聘活動(dòng)，與潛在雇主進(jìn)行直接接觸，也是成功求職的關(guān)鍵。例如，市場營銷專業(yè)的學(xué)生可以展示自己在市?積極參與校園招聘活動(dòng)和職業(yè)展會(huì)。?與導(dǎo)師和校友保持聯(lián)系，爭取更多推薦機(jī)會(huì)。3.7.2僅到美研究生的留學(xué)生，各學(xué)年職業(yè)規(guī)劃重點(diǎn)對(duì)于中國本科畢業(yè)后赴美攻讀研究生的留學(xué)生而言，研一階段至關(guān)重要，特別是如何兼顧繁重的學(xué)術(shù)任務(wù)和職業(yè)規(guī)劃，將直接決定未來的就業(yè)成敗。尤其是研一暑期是絕佳的、也是唯一的在美國的實(shí)習(xí)窗口，且美國本土實(shí)習(xí)經(jīng)歷往往是求職中 熟知可申請(qǐng)的崗位和要求>請(qǐng)專業(yè)導(dǎo)師培訓(xùn)崗位技能>高效利用課程項(xiàng)目：例如，計(jì)算機(jī)科學(xué)專業(yè)的學(xué)生可選擇開發(fā)項(xiàng)目中與崗位需求相關(guān)的主題，將課堂成果轉(zhuǎn)化為簡歷中的亮點(diǎn)。學(xué)生則可以通過案例研究或團(tuán)隊(duì)項(xiàng)目模擬真實(shí)職場場景，為實(shí)習(xí)面試職場資源利用：學(xué)校的職業(yè)發(fā)展中心、導(dǎo)師和校友網(wǎng)絡(luò)是寶貴的資源，研一期間應(yīng)主動(dòng)參加學(xué)校的招美國研究生課程時(shí)間緊湊，一般為兩年制，學(xué)生需要在入學(xué)初期就明確職業(yè)目標(biāo)，并將學(xué)術(shù)任務(wù)和職業(yè)規(guī)劃有機(jī)結(jié)合。研一的核心任務(wù)是：盡早鎖定暑她主導(dǎo)了一個(gè)數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目，將課堂學(xué)到的算法優(yōu)化方法成功應(yīng)用到實(shí)際業(yè)務(wù)中，不僅獲得主管的高度評(píng)價(jià)，還收獲美國企業(yè)對(duì)本土職場經(jīng)驗(yàn)的重視程度極高。本土實(shí)習(xí)經(jīng)歷工美國多數(shù)跨國企業(yè)的暑期實(shí)習(xí)申請(qǐng)?jiān)谘幸磺锛揪鸵褑?dòng)，建議學(xué)生在9月至10月完成簡歷優(yōu)化和求職信準(zhǔn)備，盡早根據(jù)自己的職業(yè)目標(biāo)鎖定目標(biāo)行業(yè)和公司，不要廣撒網(wǎng)，而是有針對(duì)性地申請(qǐng)能夠展二,研二階段是求職的沖刺階段，與暑期實(shí)習(xí)的積累密切相關(guān)22春季學(xué)期（1-5月補(bǔ)充申請(qǐng)與備選計(jì)劃對(duì)于尚未找到全職崗位的學(xué)生，春季學(xué)期是最后的申請(qǐng)窗口。建議同時(shí)拓寬就業(yè)渠道，例如關(guān)注中小型企業(yè)的崗位機(jī)會(huì)或探索非傳統(tǒng)行業(yè)。此外，考慮申請(qǐng)OPT工作許可1秋季學(xué)期（9-12月全職招聘高峰企業(yè)的全職招聘流程通常集中在秋季學(xué)期，此時(shí)學(xué)期實(shí)習(xí)經(jīng)驗(yàn)優(yōu)化簡歷和求職信。此外，參加校內(nèi)的在當(dāng)前美國的就業(yè)市場下，一般建議在美國找全職工作的留學(xué)生，在每個(gè)申請(qǐng)季投遞中學(xué)生如何做到學(xué)業(yè)和求職兩手一起抓學(xué)術(shù)任務(wù)與職場需求之間的脫節(jié)，以及時(shí)間安排的沖突，常常讓學(xué)生感到壓力重重。然而，通過科學(xué)的規(guī)劃和合理的安排，學(xué)業(yè)和職業(yè)發(fā)展在幫助上萬名中國留學(xué)生成功就業(yè)的過程中，我們總結(jié)出“以終為始”的職業(yè)規(guī)劃理念：留學(xué)的最終目標(biāo)是就業(yè)，而明確職業(yè)目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)學(xué)業(yè)與職業(yè)統(tǒng)籌的關(guān)鍵。以下從職業(yè)目標(biāo)設(shè)定、求職能力提升和行業(yè)人脈積累三個(gè)方面，探討如何在留學(xué)期間實(shí)現(xiàn) 3.8.1職業(yè)目標(biāo)設(shè)定：明確方向，統(tǒng)籌學(xué)業(yè)與職業(yè)2選擇匹配崗位2選擇匹配崗位在學(xué)業(yè)規(guī)劃中優(yōu)先選擇相關(guān)課程，并通過實(shí)驗(yàn)、項(xiàng)業(yè)技能。例如，數(shù)據(jù)分析計(jì)和可視化技能，商科崗位需要重點(diǎn)培養(yǎng)的市場分3避免學(xué)校排名與學(xué)校排名高并不意味著專業(yè)對(duì)口。學(xué)生和家長應(yīng)在擇校時(shí)優(yōu)先考慮專業(yè)的行業(yè)影響力、課程設(shè)置以及是否為目標(biāo)企業(yè)的重點(diǎn)招研究自己的性格特征和興趣愛好，選擇與之匹配、且在全球范圍內(nèi)快速增長金融科技和綠色能源等領(lǐng)域?qū)H化人才的需求持3.8.2求職能力提升：平衡硬實(shí)力與軟實(shí)力硬實(shí)力是企業(yè)對(duì)求職者的基礎(chǔ)要求，主要體現(xiàn)在技術(shù)能力和學(xué)生應(yīng)熟悉目標(biāo)崗位模型中列出的技能要求，并在學(xué)業(yè)規(guī)劃中主動(dòng)選擇相關(guān)課程和實(shí)踐活動(dòng)。例如，金融分析師需要精通財(cái)務(wù)建模工具，而數(shù)據(jù)工程師則需將課堂項(xiàng)目與職場需求結(jié)合，通過課程任務(wù)積累實(shí)際問題解決經(jīng)驗(yàn)。例如，金融專業(yè)的學(xué)生可以參與投資組合優(yōu)化項(xiàng)目，數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)的學(xué)生可以通過模型學(xué)生可以通過參加學(xué)校的演講比賽、英語俱樂部或商業(yè)模擬活動(dòng)，提升專業(yè)場主動(dòng)參加團(tuán)隊(duì)項(xiàng)目，與不同背景的同學(xué)合作，在溝通中學(xué)習(xí)美國職場的工作風(fēng)3.8.3行業(yè)人脈積累：搭建資源網(wǎng)絡(luò)，融入職場生態(tài)2利用校友網(wǎng)絡(luò)2利用校友網(wǎng)絡(luò)校友網(wǎng)絡(luò)是學(xué)生與職場無