slam算法工程师

不难。根据SLAM算法工程师就业前景页面查询可知，该工作就业不难，市场需求量越大，负责实现基于视觉或激光雷达传感器的SLAM算法设计和开发。

我是工科生，我的专业是机器人工程，以下是我的职业规划。

首先在开始之前我想谈谈职业规划的好处。有了准确的职业规划好处是有很多的，我这里先分享一部分。 职业规划是立足于通过自身努力可实现的事实依据，并非只是凭空的美丽幻想或不着边际的遐思遥想。有自我生涯规划的人会有清晰的发展目标，每个人的人生不仅与收入有关，还与自己的生涯规划发展有关。有目标的人才能抗拒短期的诱惑，有目标的人才会坚定的朝着自己的方向前进…

一、职业认知与决策

1.职业认知

（1）社会就业形势:

2021年我国就业形势将延续总体平稳态势。但不确定、不稳定因素仍然很多，就业形势依然比较复杂，面临诸多挑战。一方面，2021年毕业生规模再创新高，竞争激烈。再加上疫情影响仍有不确定性，疫情的发展形势仍存在较大的不确定性。而校园招聘岗位数量有所减少。并且在新新领域新业态从业人数增多。部分群体就业难度持续增加，部分毕业生由于内在或外在、可控或不可控、稳定或不稳 定的因素，造成在就业市场上竞争力不足，在求职过程中处于弱势地位，加上今年岗位竞争激烈，一方面是受 到疫情影响，一方面是去年待业的毕业生的累计，此外还有留学回国的学生，就业难度持续增加。互联网+就业”模式尚需完善。

2.环境分析:

(1)家庭环境分析:

家庭经济能力仅能维持正常的生活，我的学习费用为全额贷款。我的父母亲的工作不够稳定，所以经济收入不稳定。家庭文化氛围一般，我和哥哥姐姐都在上学，目前没有经济独立的能力，但我们平时都会利用寒暑假打工来减轻家庭负担。父母亲均未完成九年义务教育，但支持我们最低完成大学教程。

(2)专业背景分析:

机器人工程专业是顺应国家建设需求和国际发展趋势而设立的一个新兴专业，属于典型的新工科专业，具有很强的新颖性、综合性和实践性。2016年被教育部批准成为本科新专业，是教育部重点扶持的新专业之一，近年来得到了社会的广泛关注。机器人工程是一门在真实世界环境下将感知、决策计算和执行驱动组合在一起的应用交叉学科和技术。机器人工程专业是以控制科学与工程、机械工程、计算机科学与技术、材料科学与工程、生物医学工程和认知科学等学科中涉及的机器人科学技术问题为研究对象，综合应用自然科学、工程技术、社会科学、人文科学等相关学科的理论、方法和技术，研究机器人的智能感知、优化控制与系统设计、人机交互模式等学术问题的一个多领域交叉的前沿学科。

(3)学校环境分析：

我就读于兰州理工大学，生活环境一般，教学设施齐全，且比较一般，教学水平也较一般，师资分配不均衡。再加上我的专业是新开2届的专业。所以在经验方面就会比较欠缺。 所幸我所在的学院是发展的比较完善的学院。师资力量相对较好，再加上专业课的科目开设受到大部分教师的认可，所以只要可以坚持认真学完四年，无论是考研还是找工作，都是可以的。总的来说，发展前景还是在不错的。

(4)社会环境分析:

我国人才的竞争日趋激烈，大学生就业难、失业率居高不下等等，都使我们大学生的就业环境看起来不容乐观，而现在大学生毕业渐渐增多，而且需求量渐饱和，有些地域还存在性别歧视，女性就业前景不是很好。不过，政府愈来愈重视预防专业，我正在提高自己的专业才能，努力完善自身的专业文化知识。规划自己的未来发展方向，以在千万应聘者中脱颖而出。

二．目标职业:视觉slam算法工程师

1.社会现状:

不管是从技术层面还是应用层面，SLAM技术在国内都还处于发展阶段，相信未来随着消费刺激和产业链的发展，SLAM技术将会更加成熟应用范围也将更为广阔。

2.发展前景:

目前，视觉slam算法工程师需求量较大，视觉slam被称为移动机器人的核心部分。随着人工智能和机器人行业的发展，2021年11月全国视觉slam算法工程师招聘职位 12，对比去年同比 增长了1100%，近几年市场需求量越大，就业情况相对较好，北京视觉slam算法工程师招聘需求量最高，占了，在全国中排名第1。其次是上海占，深圳占可见，视觉slam算法工程师在未来会有较为乐观的发展前景。

3.就业需求

在20年疫情后，大量的求职者把目光放在了互联网，加速了互联网行业的竞争SLAM和导航岗位还是稀缺的。而且整体来看，slam算法岗位薪资也是非常可观。SLAM岗位确实有很多选择，只要能力到位，不愁没有岗位。

三、职业定位

Strengths :

我所选的专业是国家鼓励开设的，有涉及到我以后工作所需要的知识，也为我的未来提供了更多选择的可能和发展的方向，我大学四年一定会勤勤恳恳认认真真的工作和学习，参加比赛锻炼能力积累经验。我的学院再加上专业课的科目开设受到大部分教师的认可，所以只要可以坚持认真学完四年，无论是考研还是找工作，都是可以的。我的工作执行能力强，效率高效。工作热情、具有一定的协调能力和组织能力。能与团队进行有效的沟通与合作。对各种突发情况适应能力强。

Weakness:

由于我的专业发展不成熟，所学科目太多，导致我没有办法可以认真仔细的完成所有的课程。而且slam视觉算法工程师需要学习大量的东西。这对我自身的学习能力也是一个很大的挑战，需要有恒心有毅力才能学好。而且我缺乏冒险创新精神，逻辑能力一般、英语口语表达能力一般。竞争意识薄弱、缺乏相关工作经验。

Opportunity

算法工程师。随着AI技术的快速发展，促使企业在人工智能领域的探索热情日益高涨，因此优秀的算法工程师可以说是各大企业公司争抢的稀缺资源。一方面是由于高校形成体系化的人才输出相对滞后。另一方面，人工智能领域的知识、技术门槛较高，跨界难度大。所以短期来看，这个岗位的人才缺口将被继续放大。总的来说，算法工程师在就业市场上完全处于主动的地位。

Theats:

一方面是来自人的竞争，大量毕业生和培训生涌入这个行业，人才缺口被迅速填满甚至饱和；另一方面是来自机器的竞争，部分算法工程师正在逐渐被他们每天研究的算法所代替。工具和框架本身的发展，让设计模型所需的代码写得越来越简洁。大部分人在入门后便进入漫长的平台期，把日子耗在无穷尽的参数调优中。多数用人单位要求有工作经验，应届毕业生难以得到重用，就业机会小。行业发展处于初级阶段。各方面配备不完善，就业受限。

四．路径设计以及计划

大学期间2020－2024首先了解好自己的发展方向，学好必要的专业课知识，把英语四级和计算机二级考过，并一直保持学习英语的热情。为考研做准备。并适当的参加一些科创比赛。比如大二参加互联网+，数学建模。在拓展自己的知识和见识的同时将所学的知识熟练掌握。在大三的时候将自己的方向定位基于linux的视觉slam。并在大三的时候熟练掌握ros机器人操作系统，因为学习ros机器人操作系统是学习视觉slam的的基础。我的大三的课设和大创也会尽量选择靠近我的方向的，为以后的路做好铺垫。大三的时候会计划考研。考研方向也是有关于视觉slam的。

2024  研究生阶段的同时会做一些技术性的兼职。不能给父母太大的压力，研究生期间经济独立自主。认认真真搞科研。研究生毕业就去找对口的工作。减轻家里的负担。

2028年研究生毕业，寻找有关视觉slam算法工程师的工作。

长期计划：

在努力工作之余，不断学习各方面的知识，增长各方面见识。

坚持锻炼身体。

汲取他人各种优点，不断发现自己的不足,并不大的予以改正，不断提高自身的修养。

扩大自己的交际圈，享受友谊。

以上就是我在大学阶段写的职业规划，我真切的希望能对你有所帮助！

一、算法工程师简介（通常是月薪15k以上，年薪18万以上，只是一个概数，具体薪资可以到招聘网站如拉钩，猎聘网上看看）算法工程师目前是一个高端也是相对紧缺的职位；算法工程师包括音视频算法工程师（通常统称为语音视频图形开发工程师）、图像处理算法工程师、计算机视觉算法工程师、通信基带算法工程师、信号算法工程师、射频通信算法工程师、自然语言算法工程师、数据挖掘算法工程师、搜索算法工程师、控制算法工程师（云台算法工程师，飞控算法工程师，机器人控制算法）、导航算法工程师（@之介感谢补充）、其他【其他一切需要复杂算法的行业】专业要求：计算机、电子、通信、数学等相关专业；学历要求：本科及其以上的学历，大多数是硕士学历及其以上；语言要求：英语要求是熟练，基本上能阅读国外专业书刊，做这一行经常要读论文；必须掌握计算机相关知识，熟练使用仿真工具MATLAB等，必须会一门编程语言。算法工程师的技能树（不同方向差异较大，此处仅供参考）1 机器学习2 大数据处理：熟悉至少一个分布式计算框架HadoopSparkStorm map-reduceMPI3 数据挖掘4 扎实的数学功底5 至少熟悉CC++或者Java，熟悉至少一门编程语言例如javapythonR加分项：具有较为丰富的项目实践经验（不是水论文的哪种）二、算法工程师大致分类与技术要求（一）图像算法计算机视觉工程师类包括图像算法工程师，图像处理工程师，音视频处理算法工程师，计算机视觉工程师要求l专业：计算机、数学、统计学相关专业；l技术领域：机器学习，模式识别l技术要求：（1）精通DirectX HLSL和OpenGL GLSL等shader语言，熟悉常见图像处理算法GPU实现及优化；（2）语言：精通CC++；（3）工具：Matlab数学软件，CUDA运算平台，VTK图像图形开源软件【医学领域：ITK，医学图像处理软件包】（4）熟悉OpenCVOpenGLCaffe等常用开源库；（5）有人脸识别，行人检测，视频分析，三维建模，动态跟踪，车识别，目标检测跟踪识别经历的人优先考虑；（6）熟悉基于GPU的算法设计与优化和并行优化经验者优先；（7）【音视频领域】熟悉等视频编解码标准和FFMPEG，熟悉rtmp等流媒体传输协议，熟悉视频和音频解码算法，研究各种多媒体文件格式，GPU加速；应用领域：（1）互联网：如美颜app（2）医学领域：如临床医学图像（3）汽车领域（4）人工智能相关术语：（1）OCR：OCR （Optical Character Recognition，光学字符识别）是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程（2）Matlab：商业数学软件；（3）CUDA： (Compute Unified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台（由ISA和GPU构成）。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题（4）OpenCL: OpenCL是一个为异构平台编写程序的框架，此异构平台可由CPU，GPU或其他类型的处理器组成。（5）OpenCV：开源计算机视觉库；OpenGL：开源图形库；Caffe：是一个清晰，可读性高，快速的深度学习框架。（6）CNN：（深度学习）卷积神经网络（Convolutional Neural Network）CNN主要用来识别位移、缩放及其他形式扭曲不变性的二维图形。（7）开源库：指的是计算机行业中对所有人开发的代码库，所有人均可以使用并改进代码算法。（二）机器学习工程师包括机器学习工程师要求l专业：计算机、数学、统计学相关专业；l技术领域：人工智能，机器学习l技术要求：（1）熟悉HadoopHive以及Map-Reduce计算模式，熟悉Spark、Shark等尤佳；（2）大数据挖掘；（3）高性能、高并发的机器学习、数据挖掘方法及架构的研发；应用领域：（1）人工智能，比如各类仿真、拟人应用，如机器人（2）医疗用于各类拟合预测（3）金融高频交易（4）互联网数据挖掘、关联推荐（5）无人汽车，无人机相关术语：（1）Map-Reduce：MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Reduce（归约）"，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。（三）自然语言处理工程师包括自然语言处理工程师要求l专业：计算机相关专业；l技术领域：文本数据库l技术要求：（1）熟悉中文分词标注、文本分类、语言模型、实体识别、知识图谱抽取和推理、问答系统设计、深度问答等NLP 相关算法；（2）应用NLP、机器学习等技术解决海量UGC的文本相关性；（3）分词、词性分析、实体识别、新词发现、语义关联等NLP基础性研究与开发；（4）人工智能，分布式处理Hadoop；（5）数据结构和算法；应用领域：口语输入、书面语输入、语言分析和理解、语言生成、口语输出技术、话语分析与对话、文献自动处理、多语问题的计算机处理、多模态的计算机处理、信息传输与信息存储 、自然语言处理中的数学方法、语言资源、自然语言处理系统的评测。相关术语：（2）NLP：人工智能的自然语言处理，NLP (Natural Language Processing) 是人工智能（AI）的一个子领域。NLP涉及领域很多，最令我感兴趣的是“中文自动分词”（Chinese word segmentation）：结婚的和尚未结婚的【计算机中却有可能理解为结婚的“和尚“】（四）射频通信信号算法工程师类包括3G4G无线通信算法工程师， 通信基带算法工程师，DSP开发工程师（数字信号处理），射频通信工程师，信号算法工程师要求l专业：计算机、通信相关专业；l技术领域：2G、3G、4G，BlueTooth（蓝牙），WLAN，无线移动通信, 网络通信基带信号处理l技术要求：（1）了解2G，3G，4G，BlueTooth，WLAN等无线通信相关知识，熟悉现有的通信系统和标准协议，熟悉常用的无线测试设备；（2）信号处理技术，通信算法；（3）熟悉同步、均衡、信道译码等算法的基本原理；（4）【射频部分】熟悉射频前端芯片，扎实的射频微波理论和测试经验，熟练使用射频电路仿真工具（如ADS或MW或Ansoft）；熟练使用cadence、altium designer PCB电路设计软件；（5）有扎实的数学基础，如复变函数、随机过程、数值计算、矩阵论、离散数学应用领域：通信VR【用于快速传输视频图像，例如乐客灵境VR公司招募的通信工程师（数据编码、流数据）】物联网，车联网导航，军事，卫星，雷达相关术语：（1）基带信号：指的是没有经过调制（进行频谱搬移和变换）的原始电信号。（2）基带通信（又称基带传输）：指传输基带信号。进行基带传输的系统称为基带传输系统。传输介质的整个信道被一个基带信号占用.基带传输不需要调制解调器，设备化费小，具有速率高和误码率低等优点,.适合短距离的数据传输，传输距离在100米内，在音频市话、计算机网络通信中被广泛采用。如从计算机到监视器、打印机等外设的信号就是基带传输的。大多数的局域网使用基带传输，如以太网、令牌环网。（3）射频：射频（RF）是Radio Frequency的缩写，表示可以辐射到空间的电磁频率（电磁波），频率范围从300KHz～300GHz之间（因为其较高的频率使其具有远距离传输能力）。射频简称RF射频就是射频电流，它是一种高频交流变化电磁波的简称。每秒变化小于1000次的交流电称为低频电流，大于10000次的称为高频电流，而射频就是这样一种高频电流。高频(大于10K)；射频（300K-300G）是高频的较高频段；微波频段（300M-300G）又是射频的较高频段。【有线电视就是用射频传输方式】（4）DSP：数字信号处理，也指数字信号处理芯片（五）数据挖掘算法工程师类包括推荐算法工程师，数据挖掘算法工程师要求l专业：计算机、通信、应用数学、金融数学、模式识别、人工智能；l技术领域：机器学习，数据挖掘l技术要求：（1）熟悉常用机器学习和数据挖掘算法，包括但不限于决策树、Kmeans、SVM、线性回归、逻辑回归以及神经网络等算法；（2）熟练使用SQL、Matlab、Python等工具优先；（3）对Hadoop、Spark、Storm等大规模数据存储与运算平台有实践经验【均为分布式计算框架】（4）数学基础要好，如高数，统计学，数据结构l加分项：数据挖掘建模大赛；应用领域（1）个性化推荐（2）广告投放（3）大数据分析相关术语Map-Reduce：MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Reduce（归约）"，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。（六）搜索算法工程师要求l技术领域：自然语言l技术要求：（1）数据结构，海量数据处理、高性能计算、大规模分布式系统开发（2）hadoop、lucene（3）精通LuceneSolrElastic Search等技术，并有二次开发经验（4）精通LuceneSolrElastic Search等技术，并有二次开发经验；（5）精通倒排索引、全文检索、分词、排序等相关技术；（6）熟悉Java，熟悉Spring、MyBatis、Netty等主流框架；（7）优秀的数据库设计和优化能力，精通MySQL数据库应用 ；（8）了解推荐引擎和数据挖掘和机器学习的理论知识，有大型搜索应用的开发经验者优先。（七）控制算法工程师类包括了云台控制算法，飞控控制算法，机器人控制算法要求l专业：计算机，电子信息工程，航天航空，自动化l技术要求：（1）精通自动控制原理（如PID）、现代控制理论，精通组合导航原理，姿态融合算法，电机驱动，电机驱动（2）卡尔曼滤波，熟悉状态空间分析法对控制系统进行数学模型建模、分析调试；l加分项：有电子设计大赛，机器人比赛，robocon等比赛经验，有硬件设计的基础；应用领域（1）医疗工业机械设备（2）工业机器人（3）机器人（4）无人机飞控、云台控制等（八）导航算法工程师要求l 专业：计算机，电子信息工程，航天航空，自动化l 技术要求（以公司职位JD为例）公司一（1）精通惯性导航、激光导航、雷达导航等工作原理；（2）精通组合导航算法设计、精通卡尔曼滤波算法、精通路径规划算法；（3）具备导航方案设计和实现的工程经验；（4）熟悉CC++语言、熟悉至少一种嵌入式系统开发、熟悉Matlab工具；公司二（1）熟悉基于视觉信息的SLAM、定位、导航算法，有1年以上相关的科研或项目经历；（2）熟悉惯性导航算法，熟悉IMU与视觉信息的融合;应用领域无人机、机器人等。

算法工程师前景还是比较广阔的。算法（Algorithm）是一系列解决问题的清晰指令，也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。算法工程师就是利用算法处理事物的人。

我是一名大三的广告学专业的学生，虽然接下来的目标和规划是考研，但是我也对我的未来职业做了一些规划，就让我给大家分享一下吧。

我本科专业是广告学，考研的方向不出意外的话是新闻与传播的方向，我希望在记忆研究生毕业的时候能够去一个广告公司实习工作，因为我还是蛮喜欢自己专业的，而且根据我的了解，广告公司虽然工作很忙，但是氛围还是不错的，而且我不喜欢自己花了这么长时间时间学习，到最后就业的职位和专业不对口，我觉得这样就没有什么太大的意义，所以最大的职业规划就是研究生毕业后去大的广告公司实习，我比较向往的就是广告创意设计文案之类的工作职位。

我和我的好朋友两个人的专业有很多相似的地方，我学的是广告学，她学的是新闻学，两个专业都是和新媒体有关，所以我们也有过想要自主创业，开工作室，做自媒体的打算，自媒体说好做也好做，说不好做也不好做，所以我觉得为了保险起见，我把这一项工作也做了规划，但是我觉得走这条的可能性不是很大，因为两个毕业生应该先面对的就是工作和生活，等以后有了积蓄再去考虑这件事情也不迟，所以这个也是我未来职业的一部分规划，规划毕竟只是一个设想计划，我觉得关键还是要结合当下的情况来灵活做出一些改变。

因为我要考研，所以就业对我来说还是有段距离的，所以觉得现在的职业规划只是根据当下情况做的设想，在未来的每一天世界都在发生着无数的变化，我觉得我的未来职业还是需要灵活的规划，说不定等到我就业的时候会有很多新兴的行业，或者一些行业也发生了很大的变化，我觉得这些变化都是很重要的，对我们的未来就业也是会有一定的影响。

在我上大学之前，家里人都是希望我能够去一些师范学校，因为我的成绩不是很好，只能上一个民办的大学，但是我不喜欢当老师，我还是听从自己的内心报了自己想学的专业，但是现在老师这个行业，是铁饭碗，福利也很好，虽然工资不是很多，但是很稳定，所以我还是把老师列入了我的职业规划中，我打算在大三的时候考取教师资格证书，留着以后用，如果真的很难就业，老师也是一个出路，我也想过考博士，虽然我现在才是一个大三的学生，但是我觉得学习是一个无止境的过程，但是我又结合了我专业的一些特点，考博士的可能性不大，但是考上博士去大学当老师也是一个非常不错的选择，毕竟也是和自己专业相关的专业，所以我希望自己能够创造有很大可能的职业发展空间。

以上就是我的个人未来职业规划，就目前来说，还是一个比较模糊的大方向的规划，希望能够对你的职业规划有一定的帮助。

作为算法工程师，除了精通计算机编程相关知识，精通使用MATLAB等仿真工具外，还必须了解业务背景。例如，人工智能算法工程师、交通算法工程师、图像处理算法工程师等需要熟悉公司的业务。有一定的商务学习能力。通用互联网公司的算法工程师主要涉及以下领域：推荐算法和同通滤波算法，音频处理，图像处理，深度学习和AI算法，SLAM，VR，AR领域，传统算法等。具体如下：1、推荐算法和共通滤波算法。这些工程师主要是解决电子商务或转换相关问题的工程师。这些工程师需要掌握的是特征工程、主成分分析、统计数据、贝叶斯概率、决策树(GBDTXGBOOST)、 Logistic回归、协作过滤等围绕与变换概率有关的知识系统。2、语音信号处理(例如环路噪声抑制)通常用于语音聊天和语音识别的前端检测。像这些做智能扬声器的公司现在需要做的或多或少。3、图像处理，尤其是基于OpenCV的图像处理算法，一般产品做美容，滤镜或其他特别喜欢招募此人的人，在过去的一两年中有被深度学习替代的趋势。 Google发布了arccore，因此许多小型公司也可以生产一些非常好的应用程序。4、 SLAM，专注于机器人定位和导航，例如无人驾驶汽车，扫地机器人。5、 VR和AR领域，包括视频跟踪，SLAM，光线跟踪，几何投影等，实际上是一个综合领域。优秀的人往往也有一个强大的内心，无论别人如何看待自己，都坚信自己是优秀的，并愿意为了进步不断努力。我认为作为一个算法工程师也是需要不断学习，不断给自己充电，让自己变得更优秀。以上是小编为大家编写的算法工程师的相关知识，希望对大家有帮助!

未来职业的规划指对自己未来职业生涯中，如何发展的大致规划。

每个人在到达一定阶段的时候，都会有自己以后想要做什么的疑问，那么未来的职业规划，就要考虑到自身技能、专业、意愿、社会需求、就业压力等等的因素。

对于汉语言文学专业师范生的我来说，目前的未来职业规划包括语文教师跟公务员。

这个也是我这个专业就业最多的职业了。在学校的时候就是系统学习一些中学语文课程以及中、外文学和古代文学，涉及的方面比较广。且学校也经常举办一些教师必能比赛、教育见习的活动，对于以后从事教师行业都可以奠定很好的基础。

且目前的打算是考学科语文的研究生，让自己更能系统的学习一些知识技能，为以后的就业做准备。

汉语言文学专业考公务员是有优势的，一方面招考人数比较多，另一方面公务员老师内容就涉及一些文学语言知识，也正是汉语言文学专业所学。

有优势不代表就可以放放松，公务员的招考人数还是有限，竞争的压力也是很大的，所以在自己有一定优势的情况下，还要下决心、认真努力的去对待。

语文教师是首选，因为也是我自己的热爱所在。但是面对变化无穷的竞争市场，要积极的应对瞬变的现实，抓住机遇。市场前景不可能因为你而改变，所以只能你去适应市场，在最好准备的前提下迎接社会的考验。

再说现如今的就业市场，大学毕业生一年比之一年高，出现了供求关系的矛盾。且对于时代不断进步的现实背景，各个企业单位需要的人才要求也不断提高，所以大学生毕业的数量多，但也造成了一种高不成低不就的现象。

那我们既然有了未来的职业规划，就要不断的朝着规划迈步。