二本计算机科学与技术。出来好就业吗。？

二本计算机科学与技术。出来好就业吗。？

双非计算机要找工作看似确实难，但拓宽下思路呢？

直接划重点：

读计算机做码农，可以去大厂（甲方，为自己公司的产品做相关的代码工作），也可以去乙方，为乙方自己的系统做开发、研发。

如果这样的乙方本身提供的就是计算机相关的产品或服务，那还可以加入其中，成为服务于外部客户（甲方，往往不是计算机相关行业的客户）的一部分，比如：

销售工程师、项目经理、项目实施、产品经理、开发、研发、算法、运营等

本回答，介绍其中的一个就业方向，适合很多不是名校背景但拥有一定的IT相关专业背景的学生：

受经济周期影响，大学生们所面临的就业挑战愈发严峻：

同时随着人工智能技术的飞速发展，传统行业面临着被颠覆的不确定性，而新兴行业的从业壁垒和风险却并不低。

在种种的外部影响之下，大多数职场人和大学生都陷入了迷茫和焦虑的情绪之中，因此忽略了一些细分方向上的“黑马们”，它们没有对从业者设立极高的专业壁垒，且虽然仍有较大的市场未被挖掘，但大多数公司都达到了PMF(产品和市场达到最佳的契合点)，能够稳定盈利。

本文所涉及的SaaS行业正是其中之一。

接下来，我将分别从宏观、中观、微观的角度对SaaS行业进行详解，并为应届生及大学生提供相关的职场建议。

全文字数共7165字，大纲预览如下：

1. SaaS及相关概念解释

1.1 SaaS定义

1.2 云计算定义

2. SaaS业务分类

2.1 SaaS服务对象的分类

2.2 B端传统软件产品和SaaS软件的区别

2.2.1 产品区别

2.2.2 商业模式与交付模式区别

2.2.3 目标客户区别

3. SaaS定制化趋势

3.1 SaaS三要素

3.2 SaaS标准化难题

3.3 SaaS定制化不可阻挡

4. SaaS从业优势

4.1 宏观：

4.1.1 工业4.0

a）生产力最优化

b）商业模式扩展

4.1.2 新质生产力

4.2 中观：

4.2.1 目标客户

4.2.2 市场成熟度

4.3 微观：

4.3.1 入行门槛

4.3.2 企业数量

5. 具体岗位分类

5.1 运作流程

5.2 岗位推荐

5.3 哪类职业能够抵御AI的冲击（节选）

5.3.1 三类职业

a）各技能技术领域（含中后台）前5%

b）前台类与人打交道且创造价值足够大的

c）所需工作技能非常复合的职业

5.3.2 具体岗位推荐

6. SaaS项目经理

6.1 基本认知

6.2 所需能力

6.3 职业发展

6.4 工作强度

7. 小结

7.1 就业市场导向

7.2 云计算产业市场发展

7.3 SaaS行业已进入成熟期

参考资料

SaaS是Software-as-a-Service（软件即服务）的缩写，属于云计算的一种服务模式，后者（云计算）的发展潜力巨大，根据IDC最新发布的报告显示，2022-2027五年间中国公有云市场年复合增长率将达到26.9%。

过去企业数据维护需要恒温恒湿的机房、一排排的服务器，还要搭系统、开发各类应用程序，后续更需要设专人维护。

而云计算提供了一种按需租用的业务模式，客户想要搭建信息系统，只需要通过互联网向云计算提供商租一切它想要的计算资源即可，且这些资源可以被精确计费。

而根据所提供服务的不同类型，云计算又能分成三种主要的服务模式：Infrastructure-as-a-Service（基础设施即服务IaaS），Platform-as-a-Service（平台即服务PaaS），Software-as-a-Service（软件即服务SaaS）。

云计算的底层是“共享基因”，相比传统本地IT服务而言，前者使更多的企业或个人无需耗费巨大的成本（搭建服务器、招募IT部门或掌握编程技能），也能得到优质的IT服务，且这项服务不仅持续更新优化，也可以随时停止。

本节将会围绕以下两个话题进行讨论：

SaaS软件就服务对象而言，可以划分为To C与To B。To C的SaaS产品主要有：在线文档编辑、表格制作、账务管理、文件管理、日程计划、照片管理、联系人管理等等云类型的服务。To B的SaaS产品主要包括：CRM（客户关系管理）、ERP（企业资源计划管理）、线上视频或者与群组通话会议、HRM（人力资源管理）、OA(办公系统)、外勤管理、财务管理、审批管理等。

传统软件卖的是软件，靠的是一次性购买软件的钱盈利；

图4SaaS则卖的是服务：把卖软件变为卖服务，放弃一次性收入，按照客户是否使用来收费，实际上就是按照客户是否成功来收费。这也就是SaaS的本质——续费。

因此两者的商业模式和交付模式也存在巨大差异。

相对而言，传统软件（比如ERP）发展更早，功能更加专业和垂直，相对适合规模较大、资金充足的大企业；

而SaaS软件普遍价格相对低，且后期运行维护对专业技术要求比较低，相对适合高新技术水平较低的中小型企业。

而SaaS软件又各有不同，有标准SaaS软件，主要满足共性需求；也有应用搭建平台下的定制化系统，自定义程度高。

以上是“教科书式”的理想型SaaS三要素，但我们都知道理想化模型往往会与现实有所出入，其中第三点“标准化”就是差异最大的一点。

我们以SaaS行业最发达的美国为例，不同规模的企业对于服务有不同的倾向。

小微企业需要低门槛、功能简单的SaaS服务，因为企业本身的数据量小，甚至几张excel表格就能完美联动，且功能简单的SaaS服务往往成本更低。

对于中型企业，则需要功能更加深入、使用场景更加复杂的SaaS服务。

而对于大型及超大型企业，其数字化服务的目的是为了打通营销、办公等前端场景和研发、资金等核心产品的壁垒，且这些公司对于数据安全的要求很高，综上往往会考虑传统的本地ERP系统或SaaS ERP（或ERP上云）。

而众所周知的是，中小微企业占总体市场法人数量的比重极大（在中国为99.8%），而对于这些企业，SaaS的”标准化“无论对于提供服务方（交付成本低）还是被服务方（服务质量稳定且成本更低）都有好处。

但在中国市场，由于两大原因，使得标准化的SaaS服务并不吃香。

1. 小微公司的付费意识淡薄，且意识不到数据化经营的长尾效益。

后者又与劳动力市场过剩、劳动法实施不彻底相关，试想企业能用短期合同工或大学实习生等短时的方式实现降本，形成了路径依赖，自然会对有长期价值但短期回报率不够高的服务不屑一顾。

2.小微公司本身的经营不够规范和标准化，导致标准化的SaaS服务难以落地，仿佛“在没有通电的房间推销电器”。

以上种种原因，导致SaaS厂商的获客成本很高，同时面对小微企业的付费用户流失率也很高。

为了拉高用户的付费留存率，SaaS厂商势必要向市场低头，即更加注重SaaS产品交付后的使用指导与技术支持。

最终导致SaaS标准化与定制化的边界变得模糊，SaaS部分功能PaaS化，同时低代码的成熟部分逐渐SaaS化，即产品一边在客户企业落地实施，一边在更新产品的标准化部分。

从宏观、中观、微观的角度来看，SaaS行业的优势如下。

这个概念是德国早在2013年的汉诺威工业博览会上正式提出的。

a）生产力最优化工厂里设备不断采集数据上传到工业互联网上，这样可以看到哪些工厂的哪些生产线正满负荷运转，哪些是闲置的，那么这些闲置的可以出售自己的生产能力，为其他有需要的业务进行生产。b）商业模式扩展厂商生产的手表每天贴着你的身体，采集你身体的各项数据，这些数据对于手表厂商也许价值不大，但是对于保险公司则是个金库，此时，手表厂商摇身一变，也能成为最好的保险公司。这也是为什么抖音的电商能打平甚至超越传统电商的原因。

近两年不断强调的“新质生产力”的三个关键词是“高端化、智能化、绿色化”，前提便是企业的数字化和信息化。以上宏观政策或构想，预示了企业数字化转型的不可阻挡趋势，而在这一过程中，“云计算服务”则是必不可少的环节，可见云计算的整体市场规模还存在巨大的增长空间。

SaaS服务客户范围更广，包括更多的中小型企业甚至C端用户，在经济增长放缓的大背景下，针对“大客户”开展的业务愈来愈难，头部化效应严重,因此各类SaaS服务企业的生存空间相对开阔。

随着数字化和市场成熟度的愈来愈普及，用户的付费意愿会逐步建立，形成产业发展的正向循环。

相比IaaS和PaaS，SaaS更偏云计算产业的下游，因此部分重点职位的行业壁垒相对较低，方便大部分非计算机科班出身的职场人或学生转行。

正如中观部分所述，SaaS服务的客户范围更广，因此存在的企业数量也更多，不同层次的求职者都存在机会。

与大多数的科技型公司岗位类似，蓝色部分为SaaS企业内部的产品开发岗，而红色部分则是对接外部客户的To B工作岗。

以定制化的SaaS ERP系统为例：

产品开发完成后，首先要在市场的推广和售前（偏技术）、销售（偏关系）的先后合力下获取客户，有时项目经理也会参与到售前技术咨询当中。

订单敲定之后是实施环节，这时项目经理驻场，实地进入企业（尤其是第二产业），还会有几位实施专员与项目经理并行（数量视项目大小决定）。

在其中有有三条发展相对较优的职业发展：

一是服务于产品本身，在内部研发端有过硬的技术；

二是做销售或售前的前台岗；

三是做项目经理，在工作过程中积累项目经验，在不同企业的不同部门之间进行协调，组织，统筹，管理。

无独有偶，这与我之前所写的【精】AI时代80%职业受影响？智力型职业更易失业？（全文10782字）文章中，能够抵抗AI冲击的三种工作类型不谋而合。

a）各技能技术领域（含中后台）前5%

换句话说，从事任何主要以单一技能（就比如商业分析和数据分析，比如前些年长期火热的“码农”、程序员，又比如传统作家、写手）为核心的职业，必须让自身的技术水平处于前5%的水平，即AI难以学习和模仿并高效率复制和代替的技能，否则就容易被颠覆。

b）前台类与人打交道且创造价值足够大的

最典型的代表是销售，但销售有高低端之别，高端的有的别叫做分析师、咨询师、研究员（比如金融行业二级市场卖方的研究员）等。

c）所需工作技能非常复合的职业

举例来说，单纯的新媒体行业的文案岗做的工作其实是以上第1类（单一技能为主），如果创意或者写作功底不能做到出类拔萃就容易被AI学习和替代，但如果能结合数据思维和商业分析来复盘接下来该怎么写，甚至前置到选题，再往前至策划，再继续往前到账号定位/IP定位，乃至商业定位；或者再往后到运营及销售的数十个链条、模块中的多个，这样的嵌套式的复合能力就是AI难以复制的。（AI目前最弱的能力依然是“跨界的自适应学习和多场景嵌套式交互应用能力”）

值得一提的是，以上2类职业所需的一些软实力（之前提到的思维能力），也是我们实现3这类复合技能类职业的组成部分之一，比如：社交力、沟通力、信息鉴别力、以结果为己任的责任心、同情心。

如果你从事的第1类职业但技能不够出类拔萃，结合以上这些软实力，往往可以提升我们工作中与成员、领导、客户的配合效率与质量，所建立的良好人际关系和合作关系背后，其实是“人情世故”和信任，这是目前来看AI最难替代的维度。

具体来举几类与社交力、沟通力、信息鉴别力、以结果为己任的责任心、同情心相关度高的职业：

其一是对外为主，且偏前台，包括各类咨询师、培训师（对外）、销售人员等。

这类职业具备很高的职业发展成长性，因为其不单能为组织更直接地创造收益，也能在展业过程中积累可能让长期受益的人脉资源。这些职业在由人与人连接而组成的社会中，人脉资源代表什么，相信大家都很清楚。

但需要注意的是，有些“强关系驱动型工作性质”的职业虽然表面看来是对外，但实际上为组织创造收益有限或越来越有限，自身也难触及优质资源的核心圈，并不能算在其列，我常举的例子包括政策性银行的业务人员和传统行业的公关人员；

其二是或对内也或对外，且偏“管理型中台”，这类职业本身就是由组织内各职能岗位上的佼佼者担任，其核心能力即连接内部与外部的能力自然是具备较高不可替代性的；

其三是以对内为主，但偏后台，但这类职业将承受一定的被替代的风险，比如人力资源岗，其中扮演对内连接的工作内容不容易被替代，但传统人资工作中的许多事务性、流程性很重的部分以及脱离了其他职能部门无法独立完成（而其他职能部门多花些功夫其实也能完成大半）的部分是最可能被替代的。

于大项目而言，项目经理的职能和实施专员完全割裂，新人能从实施起步，后续往项目经理发展；而对于相对较小的项目，项目经理也可能需要亲自担任一部分实施的职责，那么即使你只是一位新人，也有可能在短期就拿到项目经理的title。

IT方面的技能对于项目经理很有价值，当甲方临时提出新需求，若项目经理自己具备需求文档写作能力、测试能力，便能加速整个工作流程。

由于产品的交付需要落地实施、使用指导和技术支持，项目经理所承担的职能其实很接近战略咨询师，共同点在于：

能够凭借足够多项目经验的积累，走南闯北，见多识广，认识到不同企业的不同状况，面对种种错综复杂的企业综合需求，为其提供解决方案 ，从上至下，从前到后，能够接触到行业相对完整的链路。

以下是两家国内大型SaaS公司的项目经理JD：

正如前文所述，该岗位的能力需求相当复合，比如：

1. 和所服务的产品相关，比如SCM对应供应链，HRM对应人力资源管理...

2. 需要一定的编程和文档写作能力；

3. 需要与乙方客户的沟通和对方业务的理解能力...

该岗位几乎没有校招，而社招则通常需要3-4年的相关工作经验。

年薪普遍在20w-35w，若在外企（如Oracle、SAP等），可能会上调到40w+

项目经理的年薪普遍在20w-35w，若在外企（如Oracle、SAP等），可能会上调到40w+，若想要更进一步地提高自己的职业发展天花板，可以参考战略咨询行业的发展方式：

1. 去到成熟甲方公司担任云计算、数字化相关的岗位；或去到小型甲方公司担任合伙人，从0到1实现数字化转型。

2. 去到更大的乙方平台或去到乙方内部其他部门担任高管

3. 随着资源和人脉的积累，脱离原本乙方平台自己单干，在SaaS行业进行创业

4. 进行创业，但并非SaaS行业

5. 加入近年来“出圈”的出海SaaS产品初创团队

通常来说乙方To B类的工作强度是全社会范围内最高的，但具体细分也会有所差异,以四大为例，有些人每天凌晨1、2点才能下班，但也有人晚上9、10点下班，这取决于所属组的不同，即所服务的行业（或具体乙方）不同。

在SaaS行业中也同样如此，工作强度虽然普遍较高，但具体强度也受到其所提供的服务的具体应用场景是不是已经相对成熟、标准化。越不成熟，最终的工作强度就会越高。

以最成熟的财务系统为例，由于财务系统是企业生存的根本，也是合法纳税的前提（刚需），故发展已久，代表软件有国外的SAP，甲骨文，国内的金蝶和用友，且财务数据方便被采集，样本也够大，是相对最容易被数字化的部分。

注：金融交易数据和医疗数据也是相对比较成熟的应用场景

影响工作强度的另一个维度是所处乙方公司的规模。

作为大乙方，它的产品议价权掌握在自己的手中，且所对接的客户综合素质也较高，规模也较大，那么标准化的部分就更多，所需定制化的程度也更低，作为实施方所要梳理的琐碎的、幺蛾子的需求就更少，工作总容量也就越低。

在整体就业形势不稳，目前金融、战略咨询等高端求职不确定性较大，互联网大厂寒冬未过的情况下，SaaS行业值得相关背景的学生考虑。

随着云计算产业的渗透率越来越高，各企业的标准化和成熟度会越来越高，工作强度也会逐渐降低，同时进入的空间也会变小，螺丝钉化，而现在加入，积累的业务经验和人脉关系便能形成护城河。

对于许多非理工背景的学生，该行业也是值得考虑的，这要不同于一些技术壁垒非常高的行业，比如原宇宙、加密货币、区块链。

且很一部分SaaS公司已经能够盈利，在不依赖融资的情况下存活，是一个的稳定向上发展行业，没有过于蓝海，从业者无需要承受额外的不确定风险。

图1、图13、图14、图15、图16 陈思炜原创；

图5、图6、图7、图8来源：艾瑞咨询研究院；

图9来源：中国政府官网，智能制造IMS，自动化博览，中国科学院科技战略研究院，观研天下，Wind，中国银河证券研究院

图10来源：兴业证券经济与金融研究院；

图11来源：Wind，同花顺 iFind，天风证券研究所

图12来源：甲子光年智库

图4来源：天风证券研究所

图2、图3来源：中国信息通信研究院、中国银河证券研究院

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