以智能制造、金融科技和新消费等融合性行业为代表的新兴领域，对数字人才的吸引力在不断增强。领英近日发布的《2021全球数字人才报告》显示，以数字科技为驱动的金融行业正在全球范围内吸引大量数字人才。与此同时，中国城市在制造和消费品两大传统行业的数字人才渗透率已处于全球领先水平，在全球制造业数字人才渗透率最高的城市榜单中，苏州、德国的慕尼黑、上海、深圳和南京占据前5名。

根据领英的职位供需数据显示，制造和消费行业相关职位的浏览量和申请量仅次于高科技行业。尽管当前制造业相关职位的数量仅为高科技行业的43%，但其职位申请量已达到高科技行业申请量的66%。加速转型中的传统行业正在提升对于高质量人才的吸引力。

对此，领英中国产品运营与用户增长总监陈怡静认为，新兴行业领域更青睐具备跨行业视野和融合性技能的人才，对求职者来说，具备“一专多能”更加重要，即不仅具备竞争力强的核心元技能，同时还能够以元技能为轴心，向外拓展与不同业务需求相结合的软技能；此外，融合性行业变化更快，对某一职能岗位的需求也可能会不断演进，因此需要有意识的不断扩充信息视野，提升灵活应变的能力。

举例来看，在全球互联网行业领域，Python——作为人工智能和机器学习领域的首选编程语言，已经成为互联网行业技术人才掌握最多的技能专长。在领英平台上，有近40%的互联网行业技术人才在其领英职业档案中标记了“Python”这一技能标签。在互联网行业技术领域中增长最快的五大类技能中，数据分析、数据科学、数据结构、数据可视化占据了四项。

而数据同时发现，当前全球互联网行业有大量人才正在流入新能源与智能汽车领域。作为以智能技术和研发能力为驱动的融合性行业，智能汽车对具备数据分析能力的人才尤其青睐，或许也是汽车行业偏爱互联网行业人才的原因。

但从求职者角度来说，拥有了数据分析相关技能，是否就意味着在智能汽车领域具备了足够的职业竞争力？

通过与全球智能制造“灯塔工厂”企业中的人才相比，领英发现，软硬技能结合的能力是我国制造业人才相对比较欠缺的。分析显示，全球领先企业的智能制造技术人才，普遍具备五种常见技能：需求与数字化转换技能、数字化工具与技术技能、技术设备作业技能、数据分析技能、编程编码技能。而中国智能制造技术人才在偏软性的如数据分析、编程编码等技能方面具有优势，但在将实际的生产需求转化为数字化语言，并最终形成解决方案的能力尤为欠缺。

因此，对于以智能制造或新能源汽车领域为目标的求职者来说，通过以数据相关技能为轴心，多方面扩展软技能，及将数据与业务需求灵活结合的能力，不仅可以更好把握当下行业发展的风口，也可以在进一步纵深化的职业路径中凸显自身的竞争力。