随着数字化浪潮席卷全球，数字经济已成为驱动全球经济发展的新引擎，而数字人才作为数字经济的核心要素，其培育与集聚对于推动经济社会高质量发展具有至关重要的意义。在此背景下，人力资源社会保障部联合中共中央组织部、中央网信办、国家发展改革委、教育部、科技部、工业和信息化部、财政部、国家数据局九个部门，于4月17日共同发布了《加快数字人才培育支撑数字经济发展行动方案（2024－2026年）》（以下简称《行动方案》）。这份纲领性文件旨在紧密对接数字产业化和产业数字化的发展需求，通过为期三年的系统性工作，全面实施数字人才育、引、留、用等专项行动，激活数字人才的创新潜能，提升数字人才的有效供给，从而在全社会范围内形成强大的数字人才集聚效应。
《行动方案》聚焦大数据、人工智能、智能制造、集成电路、数据安全等关键数字领域，明确了涵盖技术研发、系统集成、安全管理、战略规划等多元化的数字人才岗位，为数字人才的培养与引进指明了方向。以下详述这些岗位的具体职责及所需技能：
大数据工程师：作为数据价值挖掘的“矿工”，大数据工程师负责设计、开发和维护高效的大数据解决方案，覆盖数据采集、清洗、存储、处理、分析及可视化等全链条环节。我们需熟练掌握Hadoop、Spark等主流大数据处理框架，精通数据仓库设计原则与实践，熟练运用NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra等），并能根据业务需求实现复杂的数据模型设计与ETL流程构建。
人工智能研究员：致力于前沿AI技术的研究与应用创新，人工智能研究员深耕于机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、语音识别等细分领域，推动算法理论与实践的深度融合与迭代升级。我们不仅需要深厚的数学与统计学功底，还要精通Python、TensorFlow、PyTorch等开发工具，并具备将研究成果转化为实际产品或服务的能力。
智能制造工程师：在制造业智能化转型的前沿阵地，智能制造工程师肩负着设计、部署和优化智能制造系统的重任，包括自动化生产线的搭建、智能机器人系统的集成、制造执行系统的定制与升级，以及工业物联网（IoT）的构建与维护。我们需熟悉PLC编程、SCADA系统、MES软件应用，以及工业通信协议（如OPC UA、MQTT等），并能结合精益生产、六西格玛等管理理念，推动制造流程的数字化、网络化、智能化升级。
集成电路设计工程师：在芯片行业的核心岗位上，集成电路设计工程师负责集成电路的前端设计（逻辑设计、综合优化）、后端设计（布局布线、物理验证）、以及版图设计与签核等工作。我们需深入理解电子电路原理、半导体器件物理、VLSI设计方法学，熟练掌握Cadence、Synopsys、Mentor Graphics等EDA工具链，确保设计出的芯片在性能、功耗、面积等方面达到预定目标。
数据安全分析师：面对日益严峻的数据安全挑战，数据安全分析师承担着保护组织数据资产、防范数据泄露风险的重要职责。我们需精通信息安全管理体系（如ISO 27001）、数据生命周期安全管理、数据加密技术（如AES、RSA）、访问控制机制（如RBAC、ABAC）、以及数据备份与恢复策略，通过对组织内部信息系统进行定期的安全审计与风险评估，制定并实施有效的数据保护措施，确保数据在传输、存储、处理过程中的安全性与合规性。
数字孪生工程师：利用先进的数字技术模拟现实世界的运作，数字孪生工程师构建物理资产的精确数字副本，应用于产品设计验证、生产过程仿真、设备运维监测、故障预测与诊断等多个场景。我们需掌握三维建模、CAE分析、实时数据集成、数字模型更新等关键技术，以及相关的仿真软件（如ANSYS、Siemens NX、PTC Creo等），助力企业实现产品全生命周期管理的数字化与智能化。
云原生与边缘计算工程师：顺应云计算与边缘计算的发展趋势，云原生与边缘计算工程师负责基于Docker、Kubernetes等云原生技术设计、部署和运维分布式应用，同时兼顾边缘计算节点的配置、监控与管理。我们需熟悉微服务架构、容器编排、服务网格、API管理等云原生概念，了解边缘计算应用场景与技术栈（如EdgeX Foundry、K3s），并能结合DevOps理念与工具链（如Jenkins、GitLab CI/CD），实现应用的敏捷开发、自动化测试与持续交付。
AR/VR开发工程师：在沉浸式技术的创新浪潮中，AR/VR开发工程师负责创建引人入胜的增强现实（AR）与虚拟现实（VR）应用，服务于教育、娱乐、医疗、零售、工业等诸多领域。我们需精通Unity3D、Unreal Engine等跨平台开发平台，掌握3D建模、材质渲染、动画制作、交互设计等技能，结合传感器数据融合、计算机视觉算法，实现精准的空间定位与自然的用户交互体验。
隐私计算工程师：面对数据隐私保护的严格法规要求与社会期待，隐私计算工程师专注于开发与实施同态加密、安全多方计算、零知识证明等隐私保护技术，确保数据在共享、分析过程中，原始信息不被泄露，用户隐私得到充分尊重。我们需深入理解密码学原理、隐私计算框架（如Intel SGX、Oasis Labs等），并能结合区块链、可信执行环境（TEE）等技术，为数据流通与价值释放提供安全可靠的基础设施。
数据治理专家与首席数据官（CDO）：作为企业数据战略的掌舵者，数据治理专家与CDO肩负着构建完善的数据治理体系、推动数据驱动决策与业务增长的重任。我们需具备深厚的数据管理理论基础，熟悉数据质量、元数据管理、主数据管理、数据生命周期管理等核心环节，精通数据湖、数据仓库、数据集市等数据架构设计，以及数据建模、数据标准化、数据安全合规等实务操作。此外，CDO作为高级管理角色，还需具备卓越的战略视野、商业洞察力与跨部门协调能力，引领企业实现数据文化的塑造与数据价值的最大化。
数字人才的画像描绘了我们在数字化转型浪潮中应具备的关键特质与技能组合。这些特质涵盖了技术能力、创新思维、学习能力、适应性与灵活性、战略视野、数据驱动决策以及风险管理等多个维度，共同构成了数字人才的核心竞争力。
1. 技术能力：数字人才需掌握数字技术的基础知识与应用技能，包括但不限于编程语言（如Python、Java、JavaScript等）、数据分析工具（如Excel、SQL、Tableau、Power BI等）、人工智能框架（如TensorFlow、PyTorch等）、云计算平台（如AWS、Azure、GCP等）等，以应对复杂的技术挑战与业务需求。
2. 创新思维：在瞬息万变的数字时代，具备创新意识与解决问题的能力是数字人才的显著标志。我们能够敏锐捕捉到技术革新与市场需求的变化，敢于突破传统思维定势，提出富有创意的解决方案，推动产品与服务的持续创新。
3. 学习能力：面对层出不穷的新技术、新工具、新方法，数字人才需展现出快速学习与自我提升的能力，保持对新知识的好奇心与求知欲，通过参加培训、阅读文献、实践项目等方式，不断提升自身的专业素养与技术实力。
4. 适应性与灵活性：在数字化进程中，工作要求与环境常常处于动态变化之中。数字人才需具备良好的适应性与灵活性，能够迅速调整自身角色与工作方式，从容应对项目延期、需求变更、团队重组等不确定性因素，确保项目的顺利推进与目标的达成。
5. 战略视野：数字人才需具备对行业趋势的深刻理解与前瞻性洞察，能够从宏观角度审视企业的数字化战略，明确数字化转型的目标、路径与节奏，引导企业抓住数字化机遇，规避数字化风险，实现长期的可持续发展。
6. 数据驱动决策：在数据日益成为企业核心资产的时代，数字人才需擅长运用数据进行决策支持，具备扎实的数据分析与解读能力，能够通过数据挖掘、统计分析、预测建模等手段，揭示数据背后的业务规律与市场趋势，为企业决策提供科学依据。
7. 风险管理：面对数字化过程中可能出现的数据安全风险、技术选型风险、合规风险、市场风险等，数字人才需具备较强的风险识别、评估与管理能力，能够建立健全风险防控体系，制定应对预案，确保企业在数字化转型过程中平稳有序，风险可控。
综上所述，《加快数字人才培育支撑数字经济发展行动方案（2024－2026年）》明确了数字人才的关键岗位与核心特质，为我国未来三年的数字人才培养提供了清晰的蓝图与行动指南。各相关部门、企事业单位、教育培训机构应积极响应《行动方案》，携手共进，打造一支规模宏大、结构合理、素质优良的数字人才队伍，为我国数字经济的繁荣发展注入强大动力。
