五項技術和非技術技能 助你找到高薪熱門工作

雖然就整體勞力市場而言，美國就業人數已逐步接近疫情前水準，且就業市場仍是供過於求的情況，但找到一份高薪的熱門工作仍非易事。如果求職者擁有就業市場最需要的技能，獲得滿意工作的概率會增加。

根據美國勞工部最新的職位空缺和勞動力流動調查，1月份有1,130萬個職位空缺、650萬人受僱和610萬人離職。

經濟政策研究所高級經濟學家伊莉絲·古爾德（Elise Gould）表示，在任何行業中，招聘率仍然高於辭職率，這意味著當人們辭職時，他們會轉向同一行業更好的工作，而不是轉行或離開勞動力市場。

目前，越來越多的公司正在取消招聘職位發布中的學位要求。根據哈佛商業評論和勞動力市場數據公司Emsi Burning Glass的最新研究，在2017年至2019年期間，僱主降低了46%的中等技能職位和31%的高技能職位的學位要求。

取而代之的是，公司正在招聘職位發布中添加更詳細的軟技能要求，並通過認證、評估和其它方法測試硬技能。這一趨勢引出一個問題：「你需要甚麼技能才能在當今的工作場所脫穎而出？」

根據哈佛商業評論和勞動力市場數據公司Emsi Burning Glass的最新研究，在2017年至2019年期間，僱主降低了46%的中等技能職位和31%的高技能職位的學位要求。（Pixabay）

CNBC網站報道，為了確定人們在當今工作場所獲得好職位所需的最基本技能，Glassdoor研究了該網站「50大最佳工作」帖子中出現最多的技能要求。這份最佳工作清單是根據收入潛力、總體工作滿意度和Glassdoor上職位空缺數量進行排名的。

技術職位佔據榜首，企業架構師、全棧工程師和數據科學家佔據前三名。掌握Glassdoor報告中概述的一些技能可以幫助你更好地適應快速變化的工作要求，並有資格獲得高薪職位。

機器學習（Machine learning）：了解能夠自動學習和適應用戶體驗、並可執行複雜任務的電腦系統和算法。

分布式計算（Distributed computing）：通過共享網絡，將多個電腦系統連接在一起，以便它們可以協作、通信和一起工作。

時間序列分析（Time series analysis）：分析按時間順序索引的數據序列，以提取統計數據和其它數據特徵。

統計建模（Statistical modeling）：建立一個數學模型，反映從樣本數據產生的統計假設。

可用性測試（Usability testing）：通過與用戶一起測試，來評估產品或服務。

「大數據」（Big Data）時代來臨，公司急需的數據分析專家不僅需要擁有工程知識和商業能力，還需對數據有敏銳的感覺，這樣他們才能勝任分析和處理「大數據」公司提供的各項數據和信息。（John MacDougall/AFP/Getty Images）

產品管理（Product management）：指導產品生命周期的每一步，從開發和規劃到執行和定價。

合同管理（Contract administration）：計劃、談判和管理與客戶、供應商、合作夥伴或員工簽訂的合同。

項目管理（Project management）：組織公司的資源，以指導特定任務或完成項目，並領導團隊實現項目的所有目標。

業務規劃（Business planning）：創建概述業務目標和功能路線圖，展示批判性思維和對細節的密切關注。

客戶管理（Account management）：監督和培養公司的客戶關係，加強公司的銷售結構。

公司正在招聘職位中添加更詳細的軟技能要求，並通過認證、評估和其它方法測試硬技能。（Shutterstock）

Glassdoor的高級經濟學家兼數據科學家丹尼爾·趙（Daniel Zhao）告訴CNBC的「Make It」節目，這些技能與勞動力市場緊張的潛在傾向，以及在當今日益數據驅動的世界中保持競爭力的需求直接相關。

「其中很多技能對於吸引和留住人才，以及建立團隊至關重要。」他說，「我們還看到工作要求中的技術專業越來越多，以及與數據相關的工作大量湧入，這表明企業僱用能夠理解大數據的員工是多麼重要。」#

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