⑴ 关于金融软件工程师，这个专业是干什么的

说是既掌握金融又掌握软件，综合人才，从事金融类软件的开发等工作，但实话说，虽然也学金融，但你就是一名普通的软件工程师

⑵ 金融IT的是什么行业来的。主要做的是什么的

金融IT，是金融和IT的交叉行业，这个行业目前尚没有明确的定义，一般指应用IT技术到金融行业中，是中国信息化建设中最重要的行业之一，包含了银行、证券、保险等企业全部的IT应用。
金融IT涉及金融和IT两大领域。因为金融IT一般指应用IT技术到金融行业中，包含了银行、证券、保险等全部企业的IT应用。所以金融IT自然涉及金融和IT两大领域。因此，职业发展比较广。金融IT行业从业者既可以走金融分析的方向，也可以走计算机软件开发、测试的方向，当然也可以做销售、管理等工作，职业空间较大。
金融IT行业常见职位
1.软件开发工程师
金融IT方向的软件开发工程师是从事金融类软件开发相关工作的人员的统称。这个岗位一般包括软件设计人员、软件架构人员、软件工程管理人员、程序员等等一系列的岗位。众所周知，软件开发工程师是IT行业需求量最大的职位。当然对于金融IT行业，也是如此。
2.软件测试工程师
金融IT软件测试工程师主要作用是及时纠错及时更正软件，确保金融IT软件的正常运作。
3.系统集成工程师
金融IT系统集成工程师主要是指进行数据库的安装和维护、数据平台的安装、配置和使用，各种应用服务器的安装和配置的人员。
4.金融分析工程师
金融分析工程师主要负责收集宏观、微观面的数据，建立数理模型、使用统计工具来处理所收集数据，并分析得出结论。金融分析工程师主要是协助金融类公司进行产品和相关系统的设计、开发和管理，主要方向有投资组合归因分析、绩效评价、风险模型的设计、管理，资产配置模型的设计等。
5.管理
虽然金融行业IT行业都是越老越吃香，经验在这两个行业都很重要，很多金融分析师也都是大器晚成。但现实是两个行业都需要付出大量的时间和精力才能取得成功，所以就造成了大多数从业者最终会转向管理方向。因此，管理方向也属于金融IT行业常见的职位之一。
6.销售
所有行业几乎都需要销售，金融IT行业也不例外。金融IT公司需要软件开发的订单，开发出的软件需要找到买家等等，因此销售也是金融IT行业一个重要的职业发展方向。
7.其他
除了以上六种常见从业方向外，例如客服等等。如果一个金融IT从业人员具有一定基础知识但是又不适合做研发、测试或者销售，那么可以选择客服或其他的金融IT相关工作。

⑶ 金融软件工程师是主修金融专业还是计算机专业，需要重点掌握哪些知识技能

首先，个人感觉本科期间最好学工科，管理类的可以到更高层次再学，在国外的本科都没有管理类专业。
其次，你这几个工科专业所学内容前两个都相差不大，感觉比计算机软件要好，也因人而异。
最后，如果要选一个管理专业，我觉得金融工程更好，金融业以后的发展前景也很不错；工商管理学的很多东西都没有技术含量。
仅供参考，希望你能满意。

⑷ 软件开发工程师就业前景怎么样

软件工程师就业前景十分乐观。从平均工资发展趋势来看，2012到2019年度的软件人才的工资水平超过了金融行业。以北京为例，软件行业年平均薪酬已经突破20万元。
从人才需求上看，软件开发工程师需求量逐年走高。不只是软件行业，各行各业对软件人才的需求，包括互联网行业、金融行业，甚至制造业、各行各业对软件人才的需求都在快速增加。
2019年10月份中国工程院院士倪光南在“中国企业高质量发展论坛暨70年70企70人发布盛典”上讲话曾提到：“十年前我到华为调研，华为说70%的研发人员是搞软件的，最近我问他们有多少了，他们说大概八九成。”从各大招聘网站上看，也可以了解到软件开发工程师在各大科技企业均属于热招岗位。
从产业发展的角度来看，目前软件产业是中国增长最快的产业之一，软件业务收入保持较快增长。据“工信微报”消息，2019年1-11月，我国软件业完成软件业务收入64616亿元，同比增长15.5%，增速同比提高0.8个百分点;1-11月，全行业实现利润总额8260亿元，同比增长11.0%。收入和利润增速都达到两位数，在各行业中位居前列。
可以预测，随着软件行业的快速发展，以及2020年5G产业的进一步成熟商用，软件开发工程师们未来将迎来更加广阔的发展前景。

⑸ 做金融（基金、证券）方面的软件实施工程师有没有发展前途职业发展空间如何。

1. 金融行业可以说是比较高端的行业，既懂技术又懂证券业务的人不多，这类的人才也是很不好找的，很多这方面的公司招聘时不容易招。业务性很强，不是说随便一个有其他行业经验的人一进来就会很快上手的，要学的东西太多太多，而且每种业务有时比较复杂；
2. 你做实施的话如果你公司的客户遍布全国，就有可能出差，但是会有补助的，吃住行也许都会全部报销，去客户那里可能会压力较大；
3. 实施主要是去客户那里实施你们的系统，搭建、调试、测试或维护（解决问题或在那里做支持）；
4. 如果对这个行业很感兴趣的话，那就进去试试，如果学习能力好、技术和业务整的明白，那么职业发展空间还是有的，如果可能的话可以去证券公司，那里的待遇很好，不过可能会很累，但是与待遇相比，那点累也许还是值得的；
5. 关键是你对这个行业这种职位有没有兴趣，还是你很喜欢coding？软件开发的话有了一定的经验或者技术较好的话未来的待遇也是不错的。实施虽然可能不会编码，但要的是综合实力/素质。

虽然没有分，但是还是想提供给你一些信息。

⑹ 上海金融软件开发工程师工资收入多少

上海的软件开发工资本来就是比较高的，前提是你技术还可以。金融类软件开发的工资更高，但不能是银行里面的软件开发，那些一般都是项目，承包出去给其他公司的，这样的公司基本上都是只有工资的，

⑺ 什么是金融软件工程师

具备软件研发基础和金融业务知识的高级技术人才。银行是金融业重要的组成部分，随着国际金融信息化的发展，国内银行大力建设行内软件系统，带动银行业务多方面发展；金融软件工程师所承担的工作就是建设金融信息化系统，例如银行的核心系统、综合前置系统、IC卡系统等；融金教育是做银行系统培训的，很专业，还有自己的研发团队和自有项目，你可以搜索一下融金教育了解一下

⑻ 为什么金融、IT工程师年薪比资深土木工程师高很多

1. 非同类比较

题目最明显的一个问题，就是将两个非同类概念进行了比较。资深土木工程师的年薪，（先不论数字是否正确），是一个群体的平均值（或者说中值也可以）；而当描述金融和 IT 工程师「经常」在百万以上的时候，并没有严格定义「金融」和「IT 工程师」的范畴（楼下银行的柜员算不算「金融」业的呢？中国联通的上门维修工程人员算不算「IT」业？）。如果题目指的是那些外资投行、顶尖对冲基金、一流互联网公司员工的收入，本质上就是用一个行业的平均水平和另一个行业的顶峰水平比较，这是不合理的。也许行业内最顶尖的土木工程师收入也不会太低。
2. 凸现效应
之所以会有上面的现象，是人类常是「凸现效应」的受害者。「凸现效应」是指，人们更加容易受那些更不符合常规、引人注目的显著信息的影响，也更容易记忆这类现象——其实整个新闻行业基本就建构于此。老得不能再老的 cliché 「狗咬人不是新闻，人咬狗才是」就是例证。某个人「年薪百万」这个特征，比起「年薪20万」，显然更容易被人类的大脑记住，而当那些年薪不是百万的金融从业人员出现的时候，人们会更容易忽略他们。
3. 孕妇效应
「凸现效应」很容易带来的另一个现象就是「孕妇效应」。「孕妇效应」是指由于自己的额外关注，人们会把偶然现象认知为普遍现象——当你自己是孕妇的时候，你会觉得满大街都是孕妇；当你买了某一个品牌车的时候，你会觉得街上全是这个牌子的车。对于「年薪百万」这个现象，我们很容易在建立了初步认知之后，每次再遇到「年薪百万的金融从业人员」，就更加加深这个印象，从而愈加深信不疑——但遇到一些不符合自己认知的现象时，大脑就会自动忽略。
4. 睡眠者效应
「睡眠者效应」是说：随着时间的推进，人们容易忘记信息的传播来源，而只对内容本身保留模糊的记忆——这个心理学现象是整个广告业的基础。对于「金融行业员工基本都是年薪百万」这个认知，我们很有可能从一开始听到的就是二手三手的信息，但传的人多了，我们就不会再辨别信息来源，而只会认定这个事实。所以如果真的统计一下金融行业从业人员的平均年薪和土木工程从业人员的平均年薪，也许差距并没有我们想象得大。
5. 忽视概率偏见
从第1点可以延伸出一个很有意思的现象，即「忽视概率偏见」。人类的大脑是天然比较难理解「概率」这件事的。比如，我们的大脑能理解一件事绝对不会发生（0%）和非常小几率会发生（比如1%）的区别，但很难理解一件事有18%和有46%的可能性会发生的区别。于是，我们看到了「有人年薪百万」，但是很少去想「如果自己去做这个行业的话，拿到这个年薪的概率有多大？」
6. 均值回归理论
如果把时间尺度拉得足够长远，也许金融行业的平均收入和土木工程类的平均收入应该是相似的——理论上，在市场有效的假设下，任何行业的长期平均收入都应该相似。因为如果金融行业和土木行业平均收入相差过大的话，必然引起人才向金融行业的流动，于是土木从业人员就会变得稀缺，于是他们的价值/收入也会上涨。如果目前金融行业平均收入比较高，按照均值回归理论，这种状态未来一定无法长期持续。
7. 单一归因谬误
啊，终于来到了我最喜欢的思维误区......「单一归因谬误」简直每天都发生在我们身边。概念很好理解——人类天然喜欢给事情寻找一个原因，而且这个原因越单一越好。股市今天为什么上涨了？因为昨天央行降息；昨天巴萨为什么赢了皇马？因为梅西后撤到了中场，起到了奇兵作用；苹果为什么濒临倒闭又力挽狂澜？因为乔布斯当年搞出了 iPod...但事实上，真实世界远比这些复杂得多。我们容易把某个人「年薪百万」归因到「TA做的是金融业」，但也许，不管TA去做哪个行业，都是最 (zheng) 优 (zui) 秀 (o) 的一批。
写到这里，一定要说明几点：

1. 虽然上面列举了各种题目可能有的思维误区，但这不意味着原题的结论就是错误的。事实上没有更加详实的数据，我们很难判断题目的说法是否正确。只是在得出一个结论前，思考一下自己是否陷入了一些思维误区，可能是有好处的；
2. 上面所述的很多「效应」，其实并不是严格的心理学概念。甚至相反，它们中很多都是一些经验性的总结，很难算作学术性的严肃结论。正如在研究「思考」这件事上我颇喜欢的 @采铜 老师所言：
“假装并非无知”的另一个表现是，你用对事实的归纳来代替对事实的解释。当一卡车的水果掉落到地上，大家一哄而上争抢之时，你会说这是“从众效应”；当你喜欢上了戴头巾，然后看到街上不少戴头巾的人时，你说你知道这是“孕妇效应”；如果小区的一个角落开始堆了一些垃圾，之后在此处倾倒的垃圾就会越来越多，你说这就是“破窗效应”。你的说法都没错，并且你以为你看懂了这些现象。但实际上，你并没有懂，你只是指认出了一组事件的标签，知道如何用一个名词来指代一类现象罢了，你并没有真的对这些现象作出解释。你无法回答为什么会有“从众效应”，它是如何、何以发生的，为什么会有“孕妇效应”，它是如何、何以发生的，为什么会有“破窗效应”，它是如何、何以发生的。[1]

所以，对事物的探知不应止于学习一些煞有介事的名词。这个答案至多是起到一些抛砖引玉的作用。
3. 这些现象或「效应」往往不是孤立，而是交织着运作的。如果仔细思考，「萧敬腾是雨神」这个半开玩笑的结论，其实背后蕴含着七八个相互重叠的认知误区。
最后。
最后，我们假设题目的结论是正确的，那有可能的原因是什么呢？
我能想出来一个可能的原因：如果一个行业平均每人创造的价值很大的话（这里的价值就通俗地理解成钱好了），那么这个行业从业人员的平均收入就会比较高。举个例子：
有这么一个行业，它每年平均创造的收入可达 50-60 亿美元，而这个行业的最主要从业人员（可以称之为「核心员工」），每年只有 4-500 人左右。于是这些员工的收入是怎么样的呢？行业规定，任何人只要被录取为核心员工，最低年薪也要在50万美元以上，如果有 1-2 年的工作经验，起薪可以达到70-100万美元/年。而核心员工里面能力的佼佼者，最高年薪可以达到 2000-3000 万美元。
这个行业的名字叫，NBA。

⑼ 金融系统开发工程师怎么样

一、工作不难找；
二、负荷不算小，加班比较常态；
三、责任比较大，规范的公司好一回点，答规范度差的靠人盯着；
四、需要不断学习，有些东西学校没有教，例如主机操作系统，交易报文等等；
五、报酬不是太高，至少比坊间很多传说低；
六、上升空间不是太大，大牛另说。

⑽ 做金融（基金、证券）方面的软件实施工程师主要做什么工作，有没有发展前途职业发展空间怎样。

金融业发展的趋势是数学和软件工程，金融业平均薪水高于多数行业，可以考虑。