AI解答，抛开具体，大致排序是否准确？

#牛客AI配图神器#今天先给你一个全景图，把主流「技术岗」一次说清，再给出学历/能力门槛从低到高的排序，方便你选方向。
一、除了研发/开发/算法，还有哪些技术岗？
测试/质量类
测试工程师（功能、自动化、性能、安全）、SDET、QA、测试开发。
运维/交付类
运维工程师、SRE、DevOps、配置管理、技术支持、系统集成、实施工程师。
数据类
数据分析师、数据工程师、数据仓库、ETL、数据治理、数据产品经理（偏技术）。
安全类
信息安全工程师、渗透测试、安全开发、安全运维、合规与审计。
硬件/嵌入式/物联网
嵌入式软件/硬件工程师、FPGA、芯片验证、驱动开发、射频、PCB、汽车电子。
网络与通信
网络工程师、网络架构师、通信协议开发、VoIP、5G。
产品技术类
技术产品经理（TPM）、解决方案架构师、售前/售后技术支持。
新兴/交叉类
AI 系统工程师（偏工程落地）、MLOps、AIGC 提示工程师、AR/VR 开发、区块链、隐私计算、量子计算等。
二、学历 & 能力门槛从低到高（行业普遍共识，非绝对）
【注】同一梯队内部会因公司级别、业务场景不同而有浮动，但整体排序如下：
技术支持 / 实施 / 系统集成
学历：大专起步即可；能力：熟悉产品、懂网络/操作系统基础、沟通能力强。
运维 / 网络 / 测试（初级功能测试）
学历：本科可，大专也有机会；能力：掌握 Linux、脚本语言、基础网络或测试理论。
数据分析师 / ETL / 初级数据工程师
学历：本科需理工科背景；能力：SQL+Python、常用可视化、统计学基础。
研发 / 开发工程师（业务后端 / Web / 移动 / 前端）
学历：本科是主流；能力：扎实编程语言、数据结构、系统设计、项目经验。
嵌入式 / 驱动 / 硬件开发
学历：本科及以上；能力：C/C++、操作系统原理、电路知识、芯片手册阅读。
安全工程师（应用/系统/渗透）
学历：本科及以上；能力：代码审计、漏洞原理、逆向、安全开发，实战要求高。
高级数据工程师 / 数据架构 / MLOps / 大数据平台
学历：本科起步，硕士常见；能力：分布式系统、性能调优、数据建模、机器学习工程化。
算法工程师（传统机器学习、深度学习、NLP、CV、AIGC）
学历：硕士是敲门砖，博士比例高；能力：数学基础、顶会/顶刊、算法创新、大规模训练、业务落地。