GitHub爆出初级程序员到架构师【程序员能力模型】星标150k

简介: 一个优秀的程序员应该有自己的职业规划,并且能够精准的定位自己所处的位置。一般来说,每一个位置都会有明确的划分,并且也应该能够得到相应的岗位待遇。而我们下面就是以北上深(一线城市)的学员做为调研对象,归纳总结了一个程序员从初级程序员到架构师的能力模型。

一个优秀的程序员应该有自己的职业规划,并且能够精准的定位自己所处的位置。一般来说,每一个位置都会有明确的划分,并且也应该能够得到相应的岗位待遇。而我们下面就是以北上深(一线城市)的学员做为调研对象,归纳总结了一个程序员从初级程序员到架构师的能力模型。

初级程序员

岗位薪资:6-12k

技术能力:初级程序员要求能够理解业务需求并快速进行CRUD操作,完成功能需求。对Java基础功能熟悉,需要夯实基础和掌握原理,并处于快速成长阶段。

中级程序员

岗位薪资:12-18k

技术能力:中级程序员可以担任小公司的主程,能够辅导新员工。他们是执行层面的中坚力量,在编写代码时会考虑代码效率问题,能够快速定位并解决常见问题。对Java有扎实的基础,理解部分框架原理,并开始接触一些互联网解决方案。

高级程序员

岗位薪资:18-25k

技术能力:这个阶段是一个过渡阶段,某些小公司的经理和部分架构师也处于这个技术水平。在技术无法突破的情况下,可能会停留在这个阶段很长时间。因此提升技术是当务之急

资深程序员

岗位薪资:25-35k

技术能力:与高级程序员相似,这也是一个过渡阶段,某些小公司的经理和部分架构师也处于这个技术水平。在技术无法突破的情况下,可能会停留在这个阶段很长时间。

技术专家

岗位薪资:总包60W以上

技术能力:这是个过渡阶段,实际上部分小公司的经理以及部分所谓的架构师也是这个技术水准,很多的程序员技术不能突破的情况下,可能会在这个阶段停留很久不能突破。

架构师

岗位薪资:总包100W以上

技术能力:架构师是一位出色的程序员,负责整体基础架构设计和研发任务,技术选型,定义特殊场景,并绘制架构图等。架构师需要清晰理解系统并能简洁描述和整合各个部分。此外,他们还需要具备横向沟通的能力,在项目开发的各个阶段与各部门进行沟通和交流。

上述能力模型是基于大部分程序员基础现状综合现状进行整合,个别数据可能会有不精准,同时标准基于大部分互联网大厂技能模型进行设定,小公司请参考薪资范围定级。(级别会骗人,薪资不会骗人)。

需要完整程序员能力模型图的小伙伴点击此处获取方式吧!

职级技术储备




技术储备:




需要以上完整程序员能力模型图的小伙伴点击此处获取方式吧!

相关文章
|
1月前
|
存储 分布式计算 API
大数据-107 Flink 基本概述 适用场景 框架特点 核心组成 生态发展 处理模型 组件架构
大数据-107 Flink 基本概述 适用场景 框架特点 核心组成 生态发展 处理模型 组件架构
82 0
|
9天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 C++
TSMamba:基于Mamba架构的高效时间序列预测基础模型
TSMamba通过其创新的架构设计和训练策略,成功解决了传统时间序列预测模型面临的多个关键问题。
32 4
TSMamba:基于Mamba架构的高效时间序列预测基础模型
|
1月前
|
机器学习/深度学习 网络架构 计算机视觉
目标检测笔记(一):不同模型的网络架构介绍和代码
这篇文章介绍了ShuffleNetV2网络架构及其代码实现,包括模型结构、代码细节和不同版本的模型。ShuffleNetV2是一个高效的卷积神经网络,适用于深度学习中的目标检测任务。
68 1
目标检测笔记(一):不同模型的网络架构介绍和代码
|
27天前
|
架构师 安全 程序员
为什么大部分 PHP 程序员做不了架构师?
【10月更文挑战第23天】本文分析了PHP程序员向架构师转型时面临的挑战,包括语言特性限制认知范围、缺乏分布式系统经验、性能优化深度不足、安全意识和安全架构能力不足,以及对其他技术栈的融合能力有限等问题。这些问题限制了PHP程序员在系统设计和架构领域的全面发展。
|
2月前
|
机器学习/深度学习
ACM MM24:复旦提出首个基于扩散模型的视频非限制性对抗攻击框架,主流CNN和ViT架构都防不住它
【9月更文挑战第23天】复旦大学研究团队提出了ReToMe-VA,一种基于扩散模型的视频非限制性对抗攻击框架,通过时间步长对抗性潜在优化(TALO)与递归令牌合并(ReToMe)策略,实现了高转移性且难以察觉的对抗性视频生成。TALO优化去噪步骤扰动,提升空间难以察觉性及计算效率;ReToMe则确保时间一致性,增强帧间交互。实验表明,ReToMe-VA在攻击转移性上超越现有方法,但面临计算成本高、实时应用受限及隐私安全等挑战。[论文链接](http://arxiv.org/abs/2408.05479)
72 3
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
【AI大模型】BERT模型:揭秘LLM主要类别架构(上)
【AI大模型】BERT模型:揭秘LLM主要类别架构(上)
|
2月前
|
机器学习/深度学习 测试技术 数据处理
KAN专家混合模型在高性能时间序列预测中的应用:RMoK模型架构探析与Python代码实验
Kolmogorov-Arnold网络(KAN)作为一种多层感知器(MLP)的替代方案,为深度学习领域带来新可能。尽管初期测试显示KAN在时间序列预测中的表现不佳,近期提出的可逆KAN混合模型(RMoK)显著提升了其性能。RMoK结合了Wav-KAN、JacobiKAN和TaylorKAN等多种专家层,通过门控网络动态选择最适合的专家层,从而灵活应对各种时间序列模式。实验结果显示,RMoK在多个数据集上表现出色,尤其是在长期预测任务中。未来研究将进一步探索RMoK在不同领域的应用潜力及其与其他先进技术的结合。
94 4
|
2月前
|
分布式计算 负载均衡 监控
p2p网络架构模型
P2P(Peer-to-Peer)模式是一种网络架构模型,在这种模型中,每个节点(peer)既是服务的提供者也是服务的消费者。这意味着每个参与的节点都可以直接与其他节点通信,并且可以相互提供资源和服务,例如文件共享、流媒体传输等。
81 6
|
2月前
|
机器学习/深度学习 数据采集
详解Diffusion扩散模型:理论、架构与实现
【9月更文挑战第23天】扩散模型(Diffusion Models)是一类基于随机过程的深度学习模型,通过逐步加噪和去噪实现图像生成,在此领域表现优异。模型分正向扩散和反向生成两阶段:前者从真实数据加入噪声至完全噪音,后者则学习从噪声中恢复数据,经由反向过程逐步还原生成清晰图像。其主要架构采用U-net神经网络,实现过程中需数据预处理及高斯噪声添加等步骤,最终通过模型逆向扩散生成新数据,具有广泛应用前景。
|
3月前
|
数据采集 数据可视化 Ruby
GitHub星标破万!Python学习教程(超详细),真的太强了!
Python 是一门初学者友好的编程语言,想要完全掌握它,你不必花上太多的时间和精力。 Python 的设计哲学之一就是简单易学,体现在两个方面: 1. 语法简洁明了:相对 Ruby 和 Perl,它的语法特性不多不少,大多数都很简单直接,不玩儿玄学。 2. 切入点很多:Python 可以让你可以做很多事情,科学计算和数据分析、爬虫、Web 网站、游戏、命令行实用工具等等等等,总有一个是你感兴趣并且愿意投入时间的。