概述
自动化风险
2. 用户投票
3. 增长
工资
5. 体积
描述
资源
评论

计算机系统工程师/架构师

自动化风险
计算出的
18%
风险等级
投票
41%
根据 342 票的投票结果
劳动力需求 *
增长
10.1%
到2032年
工资
$98,740
或每小时 $47.47
体积
416,320
截至 2022

就业数据在劳工统计局对这个职业并未具体提供，所以我们正在使用来自Computer Occupations, All Other的数据。

摘要
工作评分
7.5/10

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投票
评论 (3)

自动化风险

18% (最小风险)

最小风险（0-20%）：这一类别的职业被自动化的可能性较低，因为它们通常需要复杂的问题解决能力，创造力，强大的人际交往能力和高度的手动灵巧。这些工作通常涉及复杂的手部动作和精确的协调，使得机器难以复制所需的任务。

有关这个分数是什么以及如何计算的更多信息可在这里找到。

工作中的一些相当重要的品质难以自动化：

  • 原创性

  • 谈判

  • 说服

  • 社会洞察力

用户投票

在接下来的二十年内，实现全自动化的可能性为41%。

我们的访客投票表示，他们不确定这个职业是否会被自动化。 然而，员工可能会在我们生成的自动化风险等级中找到安慰，该等级显示有18%的机会会被自动化。

你认为自动化的风险是什么？

计算机系统工程师/架构师在未来20年内被机器人或人工智能取代的可能性有多大？






情感

以下图表会在有大量投票数据可以呈现有意义的数据时包含在内。这些视觉表示显示了用户投票结果随时间的变化，提供了对情绪趋势的重要指示。

随着时间（每年）的情绪变化

增长

相对于其他职业，非常快速的增长。

预计"Computer Occupations, All Other"的工作空缺数量将在2032内增长10.1%

总就业人数和预计的职位空缺

* 根据劳工统计局的数据，该数据涵盖了从2021到2031的期间。
更新的预测将在09-2023到期.

工资

相对于其他职业，薪酬非常高。

在2022，'Computer Occupations, All Other'的年度中位数工资为$98,740，或每小时$47。

'Computer Occupations, All Other'的薪资比全国中位工资高113.2%，全国中位工资为$46,310。

随着时间推移的工资

* 来自美国劳工统计局的数据

体积

与其他职业相比，明显更多的工作机会范围。

截至2022，在美国有416,320人被雇佣为'Computer Occupations, All Other'。

这代表了全国就业劳动力的大约0.28%

换句话说，大约每355人中就有1人被雇佣为“Computer Occupations, All Other”。

工作描述

设计和开发解决复杂应用问题、系统管理问题或网络问题的解决方案。执行系统管理和集成功能。

SOC Code: 15-1299.08

资源

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评论

Corydon Hinton (不确定)说
Aspects of the job may be augmented by automation but extracting and negotiating requirements and mapping to technical domains will require communication, originality, and social skills.
May 08, 2023 at 10:37 下午
Lew Jacobs (适度)说
ML may not replace 100%, but it can narrow potential options and mitigate risk better than humans, and leave low-value workers to whittle down from the output shortlist. ML can already conduct interviews that branch dynamically according to discovered heuristics. A challenge may be interacting with humans and other systems to deal with small but messy and long lists of items that require ad hoc classification.
Nov 03, 2022 at 03:13 上午
Mannery Rivera说
Machine learning offers opportunities to improve efficiency and mitigate risks across various fields. Although it may limit options and gradually reduce low-value workers in certain cases, it is not a perfect or complete solution. The interaction between humans and ML systems is crucial, especially when addressing complex challenges such as ad hoc data classification. It is essential to carefully consider both the benefits and limitations of ML, ensuring that its implementation is carried out ethically and that human and social interests are protected.
Feb 27, 2024 at 05:18 下午

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