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澳洲求职

2025-11-03

导读：科技行业求职现状

随着AI时代的到来

科技公司的业务和工作内容产生了一些变化

如今科技行业有哪些主要方向？具体要做什么工作？

你的背景适合哪些科技公司？

公司/行业的发展状况如何？

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科技行业板块概览

师傅，你是做什么工作的？

科技行业是面向企业、政府及个人用户，提供技术研发、产品创新、数字化解决方案及底层技术支撑的战略性产业。

它以技术突破与需求落地为核心导向，通过前沿技术探索（如人工智能、量子计算、生物科技）、产品迭代优化（如智能硬件、企业级软件）、产业数字化赋能（如工业互联网、智慧政务系统），解决各领域在效率提升、体验升级、模式创新中的核心需求，既是推动全球经济增长的关键动力，也是重塑产业格局、改变生活方式的核心力量。

对留学生而言，科技行业是切入全球创新核心圈层、快速积累技术视野与产业经验的优质路径。

一般来说，科技行业可以细分到以下方向和业务：

✅软件/互联网(Software/Internet）

✅硬件/半导体(Hardware/Semiconductors)

✅云计算 / 基础架构(Cloud Computing/Infrastructure)

✅金融科技(Financial Technology)

✅人工智能(AI)

Software/Internet

软件/互联网

聚焦数字产品开发与网络服务运营，通过软件代码与网络架构实现信息交互、商业赋能与用户连接。

该领域涵盖操作系统、企业级软件、互联网平台及开发者工具等，是科技行业的「数字基建」与「流量入口」。

Microsoft以Windows操作系统、Office办公套件、Azure云计算平台为三大支柱，覆盖企业级软件（如Dynamics 365）、开发者工具（Visual Studio）及消费级服务（Xbox游戏生态）。

Google以搜索引擎为入口，构建涵盖广告（Google Ads）、云服务（Google Cloud）、移动生态（Android 系统）及 AI 技术（Gemini 大模型）的互联网帝国。

腾讯（Tencent）以微信、QQ 为核心社交生态，覆盖游戏开发（《王者荣耀》）、数字内容（腾讯视频）、金融科技（微信支付）及企业服务（腾讯云），构建「连接一切」的互联网基础设施。

Hardware/Semiconductors

硬件/半导体

专注物理设备研发与半导体元器件制造，通过精密工程与芯片技术实现算力承载、数据处理与功能实现。

该领域包括消费电子、工业设备、芯片设计及晶圆制造等，是科技行业的「实体根基」与「技术壁垒」。

TSMC是全球最大专业晶圆代工厂，提供从3纳米到28纳米全制程芯片制造服务，客户涵盖苹果、英伟达、AMD等全球顶尖芯片设计公司。

Intel设计制造中央处理器（CPU）、图形处理器（GPU）及数据中心芯片，主导 PC 与服务器市场，并布局自动驾驶（Mobileye）、AI 加速器（Habana Labs）等新兴领域。

中芯国际（SMIC）是国内规模最大、技术最先进的晶圆代工企业，覆盖28nm至14nm成熟制程，为华为海思、兆易创新等芯片设计公司提供制造服务，支撑国产半导体产业链自主可控。

Cloud Computing/Infrastructure

云计算/基础架构

通过虚拟化技术与分布式架构提供弹性算力资源，包括基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）及软件即服务（SaaS）。

该领域重构IT资源交付模式，推动企业数字化转型与全球算力普惠。

AWS（亚马逊云科技）提供EC2计算实例、S3 存储服务、Lambda无服务器计算等 200 + 云原生服务，覆盖全球26个地理区域、84个可用区。

Azure（微软Azure）以IaaS/PaaS为基础，整合AI服务（Azure OpenAI）、混合云解决方案（Azure Arc）及行业垂直工具（医疗云、金融云）。

Financial Technology

金融科技

运用技术手段革新金融服务模式，涵盖数字支付、区块链应用、智能投顾及合规科技等，目标是提升金融效率、降低服务门槛并拓展创新场景。

Revolut提供多币种账户、跨境汇款、股票交易及加密货币服务的超级金融App，支持120 种货币消费与29种货币实时转账。

Stripe为电商与企业提供在线支付处理、订阅计费及反欺诈解决方案，支持 135 种货币与全球130+支付方式。

蚂蚁集团（Ant Group）以支付宝为核心，构建涵盖移动支付、区块链、智能理财（余额宝）及跨境金融的开放生态，推动普惠金融与数字经济融合。

人工智能

聚焦人工智能技术研发与产业场景落地，通过算法模型构建、数据挖掘分析与智能系统部署，实现业务效率提升、决策优化与创新应用孵化。

该领域涵盖机器学习、计算机视觉、自然语言处理、大模型开发等核心技术方向，以及智能医疗、自动驾驶、工业质检、金融风控等垂直应用场景，是推动科技产业智能化升级的「核心引擎」与「创新抓手」。

OpenAI无疑是生成式AI的代表，它推出的ChatGPT直接改变了人们与AI交互的方式，背后的GPT系列大模型也成为整个行业的参考标准
Microsoft是AI落地最快的大厂，除了投资OpenAI之外，还把AI功能全面融入Office、GitHub、Windows等产品，形成了Copilot生态，让AI真正走进日常工作场景。

Google长期以来是AI基础研究的源头，提出过Transformer、BERT等关键技术，如今通过Gemini大模型和DeepMind实验室持续推动前沿突破，并在AI安全和多模态方向有突出进展。
Meta选择开源路线，推出Llama大模型系列，已经成为科研和开发者社区广泛应用的基础工具，带动了全球AI应用的繁荣。
Amazon依托AWS云服务，重点发展AI基础设施和企业级应用，推出Bedrock平台和自研的Titan模型，帮助企业快速接入和部署AI能力。

AI已经从实验室走向全民关注的舞台，而在这一场技术革命中，OpenAI、谷歌、微软、Meta、亚马逊等全球顶尖科技巨头正激烈角逐。

行业发展前景

你能从这份工作中获得哪些回报？

薪资前景

根据Glassdoor的数据，美国的软件工程师年薪资在71K至145K美元之间，年均薪资为103K美元。其中，Google的年均薪资达到124K美元。

受产业集群的影响，不同地区的薪资水平也略有差异，例如，美国加州的薪资会略高于其他地区。

苹果公司软件工程师的岗位年薪可达150K美金。
LinkedIn的机器学习工程师岗位年薪可达160K美金。

职业前景

随着新型科技的出现，许多岗位出现变化，如：前台岗位减少，中后台岗位增加；S&T部门传统的Trader越来越需要Quantitative Skills，近年来， Quant Trader（也可称为Desk Trader/Front office Trader）岗位需求量逐渐增大；

在保险公司中，Data Scientist和Risk Management的岗位需求量也逐步增加，且越来越多的保险公司在招聘时希望未来的Actuary可以像Data Scientist一样编程、写代码、操纵数据以及使用统计软件。

不同岗位，对技能和背景要求对比：

软件工程师（Software Engineer）

涉及设计、开发、维护、测试和评估计算机软件。常用Technical Skills：
Java、Python、C#/.Net、Mean、Ruby等

机器学习工程师（Machine Learning Engineer）

参与软件架构和设计。
常用Technical Skills：Python、C++等

数据科学家（Data Scientist）

对数据进行复杂和系统的分析。
常用Technical Skills：R/Python、SQL等

人工智能工程师（AI Engineer）

从各种来源有效地提取数据，构建和测试机器学习模型，并使用嵌入式代码或API调用来部署这些模型以创建AI注入的应用程序。
常用Technical Skills：Python、Java、Scala等

行业招聘要求

你的背景是否适合这份工作？

专业背景

专业包容度高，理工、商科、社科、人文专业均可切入，核心看是否掌握岗位技能（如编程、数据分析、产品设计）及相关实习 / 项目经验（如研发实习、开源贡献）。

头部企业偏好明确，更倾向院校背景优（如QS前100、国内985/211）、学业表现佳（高 GPA）的候选人，且格外看重“技术潜力”与“创新思维”，青睐能快速适配技术迭代的高潜力人才。

技能要求

技术技能：

编程语言：熟练掌握至少一门主流编程语言，如 Java、Python、C++ 等。
数据结构与算法：深入理解核心数据结构，如数组、链表、栈、队列、树、图等，以及常见算法，如排序、搜索、动态规划、贪心算法等，这是科技行业面试中的高频考点。
系统设计：熟悉系统设计的基本原则，如可扩展性、高可用性、容错性等，了解常见的系统架构模式，如微服务、分布式系统、缓存机制等，中高级岗位通常会有系统设计相关的面试题目。
计算机网络：理解计算机网络的基本原理，如 TCP/IP 协议、HTTP/HTTPS、DNS 等，熟悉常见的网络层次架构和网络通信机制。
全栈技术：前端方面，需了解 HTML、CSS、JavaScript 等基本技术以及 React、Vue 等框架；后端需掌握服务器端开发技术，如 Node.js、Spring Boot 和 API 设计；同时要熟悉 SQL 和 NoSQL 数据库的使用与优化，以及主流云平台的基本服务和应用场景。
特定领域技能：如果是求职人工智能领域，还需要掌握线性代数、概率论、统计学等数学知识，深入了解深度学习算法，如卷积神经网络、递归神经网络等，并熟练使用至少一种深度学习框架。

软技能：

沟通能力：能够清晰、逻辑地表达自己的思路，尤其是在团队协作和向非技术人员解释技术问题时，良好的沟通能力至关重要。在面试中，也需要用英文清晰地解释自己的解题思路。
团队协作能力：科技行业的项目通常需要团队合作完成，因此要具备与不同背景的团队成员合作的能力，能够积极倾听他人意见，共同解决问题。
问题解决能力：在工作中会遇到各种技术难题和业务挑战，需要具备分析问题、提出解决方案并快速解决问题的能力。
学习能力：科技行业技术更新换代迅速，要能够快速学习和掌握新技术、新工具，以适应不断变化的行业需求。
适应能力：留学生需要适应不同的工作环境和文化氛围，能够在压力下保持良好的工作状态，灵活应对工作中的变化和不确定性。