软件|小船说翻就翻：硬件工程师VS软件工程师硬件|招聘会|找工作|硬件工程

关于软件工程师和硬件工程师总有太多的话题。
常态往往是这样滴：
板子出问题了，
硬件工程师：肯定是软件的原因！
软件工程师：绝对是硬件的问题！

文章插图
以下内容摘自知乎匿名用户一位美国在校学生所写，虽然或有失偏颇，但还是很能说明问题的：
1. 我个人理解的就业与行业前景
因为我个人对美国这方面了解更多，就先从美国说一说。我相信硬件工程师和软件工程师的就业前景应该是提这个问题的人最想知道的方面。
就我所了解的，在现在以及可预见的未来，这个行业对软件工程师的需求绝对是碾压硬件工程师的。也就是说，招软件工程师的职位比硬件工程师的职位要多的多，而且软件工程师找工作上来说会比硬件工程师更容易
先从企业的角度来讲讲。我个人认为造成这个差异的原因，第一个是基本上所有的公司，从初创公司到全球百强，都有对软件工程师的需求。现在哪个公司不需要几个码农来开发app，或者做个web。但是做硬件这种工作并不是所有公司会去做的。举个简单的例子，摩根大通银行在我们学校的招聘会上有明确招软件工程师，expedia在我们学校招聘会上也明确招聘软件工程师，如果这个两个公司突然说要招电子工程师，这不是逗我吗。。而且哪怕是硬件公司，也需要大量的软件工程师来支持硬件前端工作。

文章插图
第二点我觉得要归功于现在的创业潮。不管在美国在中国互联网创业都是趋势，但是可以说绝大部分的初创互联网公司做的都是软件方向。有个点子，有点技术，找几个合伙人抱着电脑就能开干了。但是初创公司要专注做硬件开发就比较难了，因为成立设计硬件公司的门槛和起步开销比较大。所以这也导致大部分初创公司以互联网为主，能做的了硬件设计的公司基本上都是处于垄断地位的大企业。
第三个很重要的原因就是硬件设计在现在来看已经是相对成熟的技术，我甚至有ee的同学跟我说大部分硬件的东西已经步入夕阳产业的范畴，因为很多东西已经成了规范，也因为很多东西被自动化所取代。前一阵子全球大牌的硬件公司才裁了不少人，intel更是裁掉了接近20%的硬件工程师。但是互联网热从90年代开始到现在热头还没过，而且未来诸多产业如人工智能，机器学习，图像识别，大数据都才刚起步，所以还有一定的上升空间。
还记得当初我们学校的初创公司招聘会上几十家公司只有一家招硬件工程师，而且还是偏软件的硬件工程师，剩下的公司里98%都在找会码代码的人；大企业的招聘会上才能见到nvidia， arm， intel， TI 的身影，但是哪怕是这样基本上所有的公司招牌上都会有大写加粗的招computer science的字样。。
再从个人的角度来讲。想成为一名软件工程师找到工作的门槛远比成为一名合格的硬件工程师低很多。要想以软件工程师的身份混到个饭碗，能学两门语言学好常用的数据结构刷点题就基本上能找到薪水小几千的岗位。我甚至知道国内有专门的软件工程师培训机构，那种专门教java和算法，两个月速成班，而且所声称的学生就业率还挺高的。但是要想成为一名合格的硬件工程师，不是科班出身的不好好学几门模电数电信号逻辑设计的课，没有在学校实验室里自己焊点电路做实践，连简历都发不出去。而且现在要想学个什么语言框架，网上搜一搜“”xxx语言入门教程“”就有非常丰富的资源，但是要是在网上搜“如何学好超大规模集成电路设计”，要想找到可以受用的资源几乎是不可能的。而且就我所参加的招聘会来说，如果有招硬件工程师基本都要求有研究生的学位，但是对软件工程师的要求基本上就是熟悉算法数据结构，会web编程有相关经历就够了。软件工程师很多时候吃的是体力，硬件工程师大部分时候是吃经验，所以硬件工程师一般得有一定的经历积淀才能脱颖而出。尤其像模电这种上手程度很高的方向，没个十年八年的相关经验根本不算学成出师。所以说本身对从业者的资质要求更高，也是硬件工程师不好找工作的原因之一。
上面是我所认为的短时间内软件工程师就找工作方面来说会比硬件工程师更容易的原因。但是这并不意味着会编程就肯定找得到工作，也不意味着硬件产业就会低迷下去。软件工程师的职位多，但是每年从事这个职业的人也更多，虽然我认为现在软件工程师短期内还没有出现饱和的趋势（毕竟那么高的工资还摆在那），但是总有一天这个行业也会像金融产业一样降温（人才供过于求）。硬件产业虽然大部分已经有步入夕阳产业的趋势，但是曾经一度被宣称没啥好搞的供电网络最近也被smart grid搞得神乎其神，美国top5的高校都还设立了相关实验室。此外，现在物联网，车联网，智能家居的概念被炒得火热，我相信等相关成熟的支持技术（能量采集，低功耗通信）以及统一的开发平台一旦出现，硬件工程师的需求只会更多，虽然这些产品依旧只有那些有背景的大公司才做得动（不过因为欧美国家电子产业上的封锁，国家也在硬件设计上砸了很多银子，初创企业也会慢慢增加，相信国内的相关机遇也会更多）。而且毕竟软件产业毕竟还是依靠硬件，如何设计低功耗，高稳定性，能够承载大吞吐量计算量的硬件也是这个产业的挑战，毕竟人工智能，机器学习，视觉处理等领域是很吃硬件计算量的。没有强大的硬件支持，阿狗要想打败李世乭还是痴心妄想吧。