⑴ 關於金融軟體工程師，這個專業是干什麼的

說是既掌握金融又掌握軟體，綜合人才，從事金融類軟體的開發等工作，但實話說，雖然也學金融，但你就是一名普通的軟體工程師

⑵ 金融IT的是什麼行業來的。主要做的是什麼的

金融IT，是金融和IT的交叉行業，這個行業目前尚沒有明確的定義，一般指應用IT技術到金融行業中，是中國信息化建設中最重要的行業之一，包含了銀行、證券、保險等企業全部的IT應用。
金融IT涉及金融和IT兩大領域。因為金融IT一般指應用IT技術到金融行業中，包含了銀行、證券、保險等全部企業的IT應用。所以金融IT自然涉及金融和IT兩大領域。因此，職業發展比較廣。金融IT行業從業者既可以走金融分析的方向，也可以走計算機軟體開發、測試的方向，當然也可以做銷售、管理等工作，職業空間較大。
金融IT行業常見職位
1.軟體開發工程師
金融IT方向的軟體開發工程師是從事金融類軟體開發相關工作的人員的統稱。這個崗位一般包括軟體設計人員、軟體架構人員、軟體工程管理人員、程序員等等一系列的崗位。眾所周知，軟體開發工程師是IT行業需求量最大的職位。當然對於金融IT行業，也是如此。
2.軟體測試工程師
金融IT軟體測試工程師主要作用是及時糾錯及時更正軟體，確保金融IT軟體的正常運作。
3.系統集成工程師
金融IT系統集成工程師主要是指進行資料庫的安裝和維護、數據平台的安裝、配置和使用，各種應用伺服器的安裝和配置的人員。
4.金融分析工程師
金融分析工程師主要負責收集宏觀、微觀面的數據，建立數理模型、使用統計工具來處理所收集數據，並分析得出結論。金融分析工程師主要是協助金融類公司進行產品和相關系統的設計、開發和管理，主要方向有投資組合歸因分析、績效評價、風險模型的設計、管理，資產配置模型的設計等。
5.管理
雖然金融行業IT行業都是越老越吃香，經驗在這兩個行業都很重要，很多金融分析師也都是大器晚成。但現實是兩個行業都需要付出大量的時間和精力才能取得成功，所以就造成了大多數從業者最終會轉向管理方向。因此，管理方向也屬於金融IT行業常見的職位之一。
6.銷售
所有行業幾乎都需要銷售，金融IT行業也不例外。金融IT公司需要軟體開發的訂單，開發出的軟體需要找到買家等等，因此銷售也是金融IT行業一個重要的職業發展方向。
7.其他
除了以上六種常見從業方向外，例如客服等等。如果一個金融IT從業人員具有一定基礎知識但是又不適合做研發、測試或者銷售，那麼可以選擇客服或其他的金融IT相關工作。

⑶ 金融軟體工程師是主修金融專業還是計算機專業，需要重點掌握哪些知識技能

首先，個人感覺本科期間最好學工科，管理類的可以到更高層次再學，在國外的本科都沒有管理類專業。
其次，你這幾個工科專業所學內容前兩個都相差不大，感覺比計算機軟體要好，也因人而異。
最後，如果要選一個管理專業，我覺得金融工程更好，金融業以後的發展前景也很不錯；工商管理學的很多東西都沒有技術含量。
僅供參考，希望你能滿意。

⑷ 軟體開發工程師就業前景怎麼樣

軟體工程師就業前景十分樂觀。從平均工資發展趨勢來看，2012到2019年度的軟體人才的工資水平超過了金融行業。以北京為例，軟體行業年平均薪酬已經突破20萬元。
從人才需求上看，軟體開發工程師需求量逐年走高。不只是軟體行業，各行各業對軟體人才的需求，包括互聯網行業、金融行業，甚至製造業、各行各業對軟體人才的需求都在快速增加。
2019年10月份中國工程院院士倪光南在「中國企業高質量發展論壇暨70年70企70人發布盛典」上講話曾提到：「十年前我到華為調研，華為說70%的研發人員是搞軟體的，最近我問他們有多少了，他們說大概八九成。」從各大招聘網站上看，也可以了解到軟體開發工程師在各大科技企業均屬於熱招崗位。
從產業發展的角度來看，目前軟體產業是中國增長最快的產業之一，軟體業務收入保持較快增長。據「工信微報」消息，2019年1-11月，我國軟體業完成軟體業務收入64616億元，同比增長15.5%，增速同比提高0.8個百分點;1-11月，全行業實現利潤總額8260億元，同比增長11.0%。收入和利潤增速都達到兩位數，在各行業中位居前列。
可以預測，隨著軟體行業的快速發展，以及2020年5G產業的進一步成熟商用，軟體開發工程師們未來將迎來更加廣闊的發展前景。

⑸ 做金融（基金、證券）方面的軟體實施工程師有沒有發展前途職業發展空間如何。

1. 金融行業可以說是比較高端的行業，既懂技術又懂證券業務的人不多，這類的人才也是很不好找的，很多這方面的公司招聘時不容易招。業務性很強，不是說隨便一個有其他行業經驗的人一進來就會很快上手的，要學的東西太多太多，而且每種業務有時比較復雜；
2. 你做實施的話如果你公司的客戶遍布全國，就有可能出差，但是會有補助的，吃住行也許都會全部報銷，去客戶那裡可能會壓力較大；
3. 實施主要是去客戶那裡實施你們的系統，搭建、調試、測試或維護（解決問題或在那裡做支持）；
4. 如果對這個行業很感興趣的話，那就進去試試，如果學習能力好、技術和業務整的明白，那麼職業發展空間還是有的，如果可能的話可以去證券公司，那裡的待遇很好，不過可能會很累，但是與待遇相比，那點累也許還是值得的；
5. 關鍵是你對這個行業這種職位有沒有興趣，還是你很喜歡coding？軟體開發的話有了一定的經驗或者技術較好的話未來的待遇也是不錯的。實施雖然可能不會編碼，但要的是綜合實力/素質。

雖然沒有分，但是還是想提供給你一些信息。

⑹ 上海金融軟體開發工程師工資收入多少

上海的軟體開發工資本來就是比較高的，前提是你技術還可以。金融類軟體開發的工資更高，但不能是銀行裡面的軟體開發，那些一般都是項目，承包出去給其他公司的，這樣的公司基本上都是只有工資的，

⑺ 什麼是金融軟體工程師

具備軟體研發基礎和金融業務知識的高級技術人才。銀行是金融業重要的組成部分，隨著國際金融信息化的發展，國內銀行大力建設行內軟體系統，帶動銀行業務多方面發展；金融軟體工程師所承擔的工作就是建設金融信息化系統，例如銀行的核心系統、綜合前置系統、IC卡系統等；融金教育是做銀行系統培訓的，很專業，還有自己的研發團隊和自有項目，你可以搜索一下融金教育了解一下

⑻ 為什麼金融、IT工程師年薪比資深土木工程師高很多

1. 非同類比較

題目最明顯的一個問題，就是將兩個非同類概念進行了比較。資深土木工程師的年薪，（先不論數字是否正確），是一個群體的平均值（或者說中值也可以）；而當描述金融和 IT 工程師「經常」在百萬以上的時候，並沒有嚴格定義「金融」和「IT 工程師」的范疇（樓下銀行的櫃員算不算「金融」業的呢？中國聯通的上門維修工程人員算不算「IT」業？）。如果題目指的是那些外資投行、頂尖對沖基金、一流互聯網公司員工的收入，本質上就是用一個行業的平均水平和另一個行業的頂峰水平比較，這是不合理的。也許行業內最頂尖的土木工程師收入也不會太低。
2. 凸現效應
之所以會有上面的現象，是人類常是「凸現效應」的受害者。「凸現效應」是指，人們更加容易受那些更不符合常規、引人注目的顯著信息的影響，也更容易記憶這類現象——其實整個新聞行業基本就建構於此。老得不能再老的 cliché 「狗咬人不是新聞，人咬狗才是」就是例證。某個人「年薪百萬」這個特徵，比起「年薪20萬」，顯然更容易被人類的大腦記住，而當那些年薪不是百萬的金融從業人員出現的時候，人們會更容易忽略他們。
3. 孕婦效應
「凸現效應」很容易帶來的另一個現象就是「孕婦效應」。「孕婦效應」是指由於自己的額外關注，人們會把偶然現象認知為普遍現象——當你自己是孕婦的時候，你會覺得滿大街都是孕婦；當你買了某一個品牌車的時候，你會覺得街上全是這個牌子的車。對於「年薪百萬」這個現象，我們很容易在建立了初步認知之後，每次再遇到「年薪百萬的金融從業人員」，就更加加深這個印象，從而愈加深信不疑——但遇到一些不符合自己認知的現象時，大腦就會自動忽略。
4. 睡眠者效應
「睡眠者效應」是說：隨著時間的推進，人們容易忘記信息的傳播來源，而只對內容本身保留模糊的記憶——這個心理學現象是整個廣告業的基礎。對於「金融行業員工基本都是年薪百萬」這個認知，我們很有可能從一開始聽到的就是二手三手的信息，但傳的人多了，我們就不會再辨別信息來源，而只會認定這個事實。所以如果真的統計一下金融行業從業人員的平均年薪和土木工程從業人員的平均年薪，也許差距並沒有我們想像得大。
5. 忽視概率偏見
從第1點可以延伸出一個很有意思的現象，即「忽視概率偏見」。人類的大腦是天然比較難理解「概率」這件事的。比如，我們的大腦能理解一件事絕對不會發生（0%）和非常小幾率會發生（比如1%）的區別，但很難理解一件事有18%和有46%的可能性會發生的區別。於是，我們看到了「有人年薪百萬」，但是很少去想「如果自己去做這個行業的話，拿到這個年薪的概率有多大？」
6. 均值回歸理論
如果把時間尺度拉得足夠長遠，也許金融行業的平均收入和土木工程類的平均收入應該是相似的——理論上，在市場有效的假設下，任何行業的長期平均收入都應該相似。因為如果金融行業和土木行業平均收入相差過大的話，必然引起人才向金融行業的流動，於是土木從業人員就會變得稀缺，於是他們的價值/收入也會上漲。如果目前金融行業平均收入比較高，按照均值回歸理論，這種狀態未來一定無法長期持續。
7. 單一歸因謬誤
啊，終於來到了我最喜歡的思維誤區......「單一歸因謬誤」簡直每天都發生在我們身邊。概念很好理解——人類天然喜歡給事情尋找一個原因，而且這個原因越單一越好。股市今天為什麼上漲了？因為昨天央行降息；昨天巴薩為什麼贏了皇馬？因為梅西後撤到了中場，起到了奇兵作用；蘋果為什麼瀕臨倒閉又力挽狂瀾？因為喬布斯當年搞出了 iPod...但事實上，真實世界遠比這些復雜得多。我們容易把某個人「年薪百萬」歸因到「TA做的是金融業」，但也許，不管TA去做哪個行業，都是最 (zheng) 優 (zui) 秀 (o) 的一批。
寫到這里，一定要說明幾點：

1. 雖然上面列舉了各種題目可能有的思維誤區，但這不意味著原題的結論就是錯誤的。事實上沒有更加詳實的數據，我們很難判斷題目的說法是否正確。只是在得出一個結論前，思考一下自己是否陷入了一些思維誤區，可能是有好處的；
2. 上面所述的很多「效應」，其實並不是嚴格的心理學概念。甚至相反，它們中很多都是一些經驗性的總結，很難算作學術性的嚴肅結論。正如在研究「思考」這件事上我頗喜歡的 @采銅 老師所言：
「假裝並非無知」的另一個表現是，你用對事實的歸納來代替對事實的解釋。當一卡車的水果掉落到地上，大家一哄而上爭搶之時，你會說這是「從眾效應」；當你喜歡上了戴頭巾，然後看到街上不少戴頭巾的人時，你說你知道這是「孕婦效應」；如果小區的一個角落開始堆了一些垃圾，之後在此處傾倒的垃圾就會越來越多，你說這就是「破窗效應」。你的說法都沒錯，並且你以為你看懂了這些現象。但實際上，你並沒有懂，你只是指認出了一組事件的標簽，知道如何用一個名詞來指代一類現象罷了，你並沒有真的對這些現象作出解釋。你無法回答為什麼會有「從眾效應」，它是如何、何以發生的，為什麼會有「孕婦效應」，它是如何、何以發生的，為什麼會有「破窗效應」，它是如何、何以發生的。[1]

所以，對事物的探知不應止於學習一些煞有介事的名詞。這個答案至多是起到一些拋磚引玉的作用。
3. 這些現象或「效應」往往不是孤立，而是交織著運作的。如果仔細思考，「蕭敬騰是雨神」這個半開玩笑的結論，其實背後蘊含著七八個相互重疊的認知誤區。
最後。
最後，我們假設題目的結論是正確的，那有可能的原因是什麼呢？
我能想出來一個可能的原因：如果一個行業平均每人創造的價值很大的話（這里的價值就通俗地理解成錢好了），那麼這個行業從業人員的平均收入就會比較高。舉個例子：
有這么一個行業，它每年平均創造的收入可達 50-60 億美元，而這個行業的最主要從業人員（可以稱之為「核心員工」），每年只有 4-500 人左右。於是這些員工的收入是怎麼樣的呢？行業規定，任何人只要被錄取為核心員工，最低年薪也要在50萬美元以上，如果有 1-2 年的工作經驗，起薪可以達到70-100萬美元/年。而核心員工裡面能力的佼佼者，最高年薪可以達到 2000-3000 萬美元。
這個行業的名字叫，NBA。

⑼ 金融系統開發工程師怎麼樣

一、工作不難找；
二、負荷不算小，加班比較常態；
三、責任比較大，規范的公司好一回點，答規范度差的靠人盯著；
四、需要不斷學習，有些東西學校沒有教，例如主機操作系統，交易報文等等；
五、報酬不是太高，至少比坊間很多傳說低；
六、上升空間不是太大，大牛另說。

⑽ 做金融（基金、證券）方面的軟體實施工程師主要做什麼工作，有沒有發展前途職業發展空間怎樣。

金融業發展的趨勢是數學和軟體工程，金融業平均薪水高於多數行業，可以考慮。