2025北美最賺錢的行業都有哪些？Deepseek給的回答是這樣的（以下回答由Deepseek生成，僅供參考）👇
2025年北美高薪職業預測
1. 人工智慧與機器學習工程師
需求驅動：AI在醫療、金融、製造業的深度應用。
薪資範圍：$150,000 – $300,000+（資深崗位）
關鍵技能：Python、TensorFlow/PyTorch、資料建模。
2. 資料科學家/分析專家
需求驅動：企業依賴資料驅動決策，尤其在零售、醫療和金融領域。
薪資範圍：$130,000 – $220,000
趨勢關聯：大資料+AI結合（如生成式AI資料分析工具）。
3. 網路安全專家
需求驅動：遠端辦公普及與網路攻擊複雜度上升。
薪資範圍：$120,000 – $250,000（首席安全官可達$300K+）
新興領域：雲安全、物聯網安全、量子加密。
4. 可再生能源工程師（太陽能/風能）
政策推動：美國《通脹削減法案》注資3690億美元支援清潔能源。
薪資範圍：$100,000 – $180,000
相關職位：儲能系統設計師、碳捕捉技術專家。
5. 生物技術研究員（基因編輯/合成生物學）
技術突破：CRISPR技術成熟與個性化醫療需求。
薪資範圍：$110,000 – $200,000
熱點領域：mRNA疫苗研發、抗衰老研究。
6. 量子計算科學家
資本投入：IBM、谷歌等巨頭競相佈局量子計算機商業化。
薪資範圍：$200,000 – $500,000（稀缺人才溢價）
門檻：需物理學博士+計算機科學背景。
7. 心理健康醫師
社會需求：後疫情時代心理問題激增，保險覆蓋範圍擴大。
薪資範圍：$120,000 – $250,000（私立機構）
技術結合：AI輔助診斷工具的應用。
8. 區塊鏈開發工程師
領域擴充套件：DeFi、NFT合規化及央行數字貨幣（CBDC）開發。
薪資範圍：$140,000 – $280,000
風險提示：行業波動性較大，需關注政策監管。
9. 機器人流程自動化（RPA）顧問
企業需求：製造業自動化升級與服務行業流程最佳化。
薪資範圍：$110,000 – $190,000
工具掌握：UiPath、Automation Anywhere。
10. 臨床研究經理（醫藥領域）
行業增長：FDA新藥審批加速，癌症與罕見病研究投入增加。
薪資範圍：$150,000 – $230,000
附加價值：熟悉FDA/EU法規的複合型人才更稀缺。
上下滑動檢視
可以看到，預測25年最賺錢行業依舊被CS專業霸榜！
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但CS朋友先別急著歡呼，現實很“打臉”。
前段時間有網友求助：CS專業NG，要學歷有學歷，要身份有身份，還有兩段500強企業實習經歷，卻一直拿不到大廠面試。
現在的求職市場究竟怎麼了？？？按理說2段大廠實習，外加有身份，這樣的經歷已經打敗90%的求職者了，卻還是大廠的門外客。
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震驚之餘也瞭解到，很多留子們都經歷過類似問題，作家長的也苦惱，明明孩子各方面都很優秀，卻就是找不到好工作！很多時候還只能看著乾著急，幫不上什麼忙。
其實家長雖不能直接幫助求職，卻可以在孩子找工的過程中，起到一個查漏補缺的作用。比如：
孩子的簡歷是否符合投遞標準？
專案是否和目標崗位相匹配？
投遞是否及時？
問題是做家長的對北美求職一竅不通，如何檢查？下面拿網友的經驗來嘮一嘮👇
網友的2段大廠實習經歷乍一看非常厲害，實際暗藏玄機：
假如你是一家物流公司的老闆，現在需要招聘1名貨車司機。一個是有著多年拉貨經驗的司機，一個是有著多年開出租車經驗的司機，那麼你會選擇誰呢？
答案不言而喻，當然是擁有同方向經驗的拉貨司機更勝一籌！
大廠HR篩選簡歷也同理，據統計，HR瀏覽一封簡歷的平均時間只有10秒，其中主要看匹配度。匹配則透過，不匹配則pass。那麼再回過頭看網友的經歷就能發現問題，2段大廠實習經驗也沒拿到面試機會，大機率是和投遞崗位匹配度不高。
那麼，什麼樣的簡歷才算是匹配度高？
拿DATA方向舉例，只有業務方向、崗位職能與目標崗位高度match（匹配），才算是一份好簡歷。
即業務場景，例如你的簡歷專案是ToB（面向企業），而目標崗位則是ToC（面向使用者），在業務場景上就不太匹配。
ToB型別專案的產品受眾與ToC不同，使用者數量更不在一個量級，企業在用人時也會考慮到這一點，只有ToB經驗不一定能hold住ToC 的專案。所以不好意思，pass！
DATA方向崗位下，每個細分領域對候選人所要求技能不同，如果自己擅長的技能和崗位要求技能錯位，則被視為不匹配。可以對照具體需求看看👇
Data Scientist（DS）
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DS需要孩子具備強大的數理分析能力，尤其在數理統計，人工智慧演算法方面的理解程度要高於Data Track的平均水平。
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在工作中面對龐大的資料群，要想從中找到目標答案，需要針對資料群進行統計分析選擇合適的資料特徵，然後利用機器學習與深度學習演算法建模，根據模型結果進行核心演算法最佳化。
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偏向於建模與最佳化的工作內容使得資料科學家必須具備深度理解演算法的能力。
Data Analyst（DA）
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DA的工作與DS是密切配合的。
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DA降低了對於數理模型的理解深度，孩子不必理解到數理模型公式級別。
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但是，DA需要對常用的機器學習與深度學習建模演算法比較瞭解，且知道其中各個引數的物理意義，同時懂得如何呼叫與測試相關演算法，要求具備Database的操作技能以及基本的清洗資料技術能力。
Data Engineer（DE）
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DE更像是DA與SED的交叉方向。
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對於資料工程師的要求提升了coding的能力，資料結構與演算法成為這個崗位測試程式碼能力的主要方法。
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另外，由於大資料方向發展迅猛，雲服務與分散式系統架構成為科技與金融頭部公司關注的重點，因此，大資料平臺的分散式系統框架理解與分散式儲存的技術棧應用成為了資料工程師的必備技能。
Business Intelligence（BI）
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Business Intelligence偏向於DS與Business Analyst的交叉崗位。
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這個崗位既需求數理分析與建模能力，也對孩子的商業敏感度(Business Sense)，產品敏感度(Product Sense)，市場敏感度(Marketing Sense)提出了額外要求。
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注意Soft skills和Data Driven下的商業驅動，這都是面試中的重點部分。
Business Analyst（BA）
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Business Analyst可以理解為與商業決策更緊密的DA崗位。
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在工作中不但需要具備DA的能力，還需要具備較強的商業洞察能力與溝通能力。
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最後，透過漂亮的dashboard來表達從資料分析中得出的結論，即資料視覺化的技術能力，也是十分重要的。
左右滑動，檢視更多
透過以上兩個步驟的檢查，若專案僅是一股腦羅列技術棧，方向和職能卻不匹配，那就需要重新構建一段實習經驗。那麼問題來了：現在找實習來不及，胡編亂造更不可行，即使僥倖過了簡歷關，到面試輪面對細節盤問也一定會露出馬腳。那孩子的簡歷真的就此被判處“死刑”了嗎？
當然不是，還能“救”！
我們的面試官導師可以根據學員過往經驗和目標崗位，1V1量身為孩子定製專屬工業級專案！同樣適用於臨近畢業還沒有實習經驗的情況。
不是直接加一段，而是手把手帶做一段業務方向、崗位職能高度match的工業級專案。其來源於導師日常的工作專案，所運用技術棧是大廠常用且符合具體業務方向。
還原真實工業場景，導師隨時幫忙答疑解惑，對專案的細節瞭如指掌，後續的面試也能輕鬆應對。
前段時間就有家長來緊急求助，孩子投了很多次Robotics崗全被拒，我們導師一查發現：
01aoduihao
簡歷上：用ROS做機械臂控制
02
實際崗位需求是：倉儲物流路
徑最佳化
於是導師連夜幫忙改造專案經歷：基於ROS框架，增加同物流方向“模擬Amazon倉庫AGV排程演算法”，嵌入 “Redshift即時動態庫存預測模組”。
改後第3天就收到OA！現在知道什麼叫 '致命偏差' 了吧？"
這裡對比另一個網友的經歷：只有1段實習經歷，學歷一般，今年春招卻能順利拿下4個OFFER，總結髮現是因為每次都能及時趕上開崗。
這個猜測不是沒有道理，比如微軟開崗首日投遞面試率38%，3天後投遞就變成 2.7%，及時投遞能很大程度增加面試率。
但家長也應該明確，有時不是孩子投的不及時，確實是力不從心。先不說上千、上萬家公司每天同時放崗數量有多龐大，僅是盯幾家頭部大廠，每天也要花費不少時間檢視；第三方求職軟體更新不及時，官網那邊都停止收簡歷了，這邊崗位還在更新。一不小心就錯過真正的放崗訊息！
僅靠個人想在開崗第一時間迅速、準確投遞很難，如最開始求助的網友，明明背景優秀只是因為沒有及時把握投遞時機，就遲遲拿不到面試，未免太過可惜！
因此我們特意推出了職位訂閱單項服務！
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