根据美国劳工统计局的数据，年最抢手的IT职位的求职者很难找到，而且这种情况很可能会继续下去：空缺IT职位的职位数量处于年以来的最高水平。
“软件和应用程序开发人员、IT支持专家、系统工程师和架构师、IT项目经理和系统分析师是需求最高的职位之一，”CTIA报告说。该行业组织报告称，与新兴技术和技能相关的工作约占IT空缺职位的28%。
我们联系了招聘人员、高管和技术专业人士，请他们权衡他们在未来一年看到的最佳机会。如果您对当前的工作感到筋疲力尽，或者觉得您的角色可能正走向死胡同，请考虑其中一些在可预见的未来提供安全和稳定增长的角色。
1.编程——无论IT角色如何
Sweetwater的首席信息官JasonJohnson表示，无论主要职位描述如何，他都看到目前越来越多的职位需要软件开发技能。这包括“数据科学家、网络开发人员、网络工程师、计算机程序员、数据库管理员和更多职位，”约翰逊说。“我们过去认为软件开发是一项主要技能，现在仍然如此；然而，它正迅速成为所有IT工作的基础。”
具体来说，Johnson指出了对Python和R的理解，“使用标准API和Ansible(Python)来推出配置更改，利用涉及基础设施即代码的云最佳实践，使用terraform等工具。所有这些技能都需要现代IT工程师思考并成为软件开发人员。”
2.产品经理
联想首席信息官ArthurHu表示，技术领域对优秀产品经理的需求仍然强劲，尤其是那些具有商业头脑的人。
“它们对于能够跨越技术、业务和产品方向的讨论至关重要，”胡说。“优秀的产品经理可以很好地集成并为他们的用户提供功能和价值。”
3.软件开发人员（可以指导）
胡说，也非常需要能够指导初级程序员的高级软件工程师。
“随着公司继续将更多的注意力和投资放在数字化转型上，这一点很重要，”他说。“企业意识到他们可以从软件中获得差异化，即使他们传统上不是软件企业。”
CompTIA注意到各种非技术行业对IT专业人员的强劲需求，包括制造、专业、科技服务、金融和保险。
4.任何网络安全
SchellmanCo.的高级经理KentBlackwell表示，对于需要合格候选人的多个安全角色来说，技能差距正在扩大。
“蓝队SOC分析师、Web应用程序安全测试人员、可以锁定路由器的网络工程师——安全领域继续快速增长，需求肯定超过供应，”Blackwell说。“许多安全工作都需要了解您正在攻击或保护的系统，因此从网络管理、帮助台、系统管理甚至Web开发背景的职业开始，这些都是进入更注重安全的角色的良好起点。”
GlobalExecutiveSolutionsGroup的IT实践主管JeffFriess表示，公司非常担心网络安全漏洞——这可能使公司每次事件损失数百万美元——以至于有比专业人员更多的空缺职位来填补这些漏洞。
他说，安全分析师需要是通才，技能比深度更广，有能力在公司的各个领域工作，进行招聘。“他们应该能够战略性地思考并看到有关信息安全的大局，并具备必要的人际交往能力来与利益相关者打交道并与董事会成员交谈。”
5.数据科学家和数据工程师
一些人认为，数据科学和机器学习的发展导致了对更准确描述正在完成的工作的新职位的需求。
“市场开始对数据科学有了更好的理解，”Toptal人才运营副总裁AlvaroOliveira说。“这导致它下面存在多个角色，而不是单一角色——例如，更接近计算机科学的数据工程师，以及从数据中获取意义但没有典型计算机科学背景的数据科学家。”
LexisNexisRiskSolutions技术副总裁兼首席信息安全官FlavioVillanustre同意，数据科学家以及数据分析师和建模师很难找到，而且专业化可能会继续存在。
“数据科学变得更复杂、更广泛、更复杂，因为一个人很难拥有所有必需的知识，”维拉努斯特说。“无论是从事数据分析师、统计建模师还是数据科学家的职业——两者的子集——都会有持续的职业机会。”
Cybrary的硕士讲师KenUnderhill说，由于需要专业知识，招聘人员和招聘经理将很难安排这些职位。
“这些职位缺乏合格的候选人，”安德希尔说。“教育机构正在努力缩小网络人才差距——传统的大学和在线网站，如Cybrary、Udacity、Coursera等——但仍需要一些这些角色的经验才能充分理解这些领域所涉及的复杂性。”
6.机器学习和人工智能工程师
Databricks的首席执行官兼联合创始人AliGhodsi描述了另一个角色——机器学习工程师——他称之为“数据工程师和数据科学家之间的混合体。寻找机器学习工程师的公司通常需要擅长机器学习的数据科学方面的人，但同时也是擅长构建和运行系统的工程师。招聘这些职位的公司处于领先地位，由于它对成功的AI/ML项目的重要性，它成为像数据科学家一样普遍的职位只是时间问题。”
随着人工智能加快了我们处理海量数据的速度并将其转化为可行的见解，该领域急需新人才。企业和消费者对自动化和自动驾驶等领域的兴趣正在上升，这意味着很难找到具有深度学习经验的工程师。
如果您正在考虑投资转变，请放心：对具有人工智能、机器学习和深度学习能力的工程师的需求似乎不会很快放缓。
“随着对预测分析、深度学习、机器学习和人工智能的高度