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。

僱主在招聘中添加軟技能要求

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)
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。

以下是當今職場最需要的技術技能:

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)
「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)

以下是最受歡迎的非技術技能:

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)
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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