【就业】美国工业工程专业就业解析-新东方前途出国

留学顾问吴偲

吴偲

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      【就业】美国工业工程专业就业解析

      • 研究生
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      2025-10-29

      吴偲美国研究生武汉

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      工业工程的应用前景和范围都十分广阔,首先在整个制造业中可以广泛应用,同时在物流业、商业、服务业、交通运输业、银行、医院、建筑业、农业管理、军事后勤及政府部门都可广泛应用。因此工业工程将会成为一种主导职业。该专业毕业生可到各类公司或生产企业,尤其是目前多分布在广东、江浙沿海一带城市的三资企业和港澳台企业从事生产组织、协调管理工作,以及对生产系统及服务系统进行规划、设计、评价、运行、控制、改良和创新等综合性技术工作,或在高校、科研机构从事相应的教学与科研工作。因为历史的原因,我国高校开设工业工程只有十余年的历史,97年后才有极少量的毕业生,因此人才十分缺乏,工业工程专业毕业生的未来就业前景十分广阔。

      国内就业形势

      从就业市场的情况调查来看,工业工程毕业生在国内的就业去向在咨询、银行、汽车、互联网已经券商的比例很高,比起去传统制造业的流向多很多(特别是在北京上海等大城市)。结合所学知识以及工业工程在中国的现状,除了IE工程师外,还能应聘制造工程师、品管工程师、生管工程师、系统分析师、企业资源规划服务管理师等职位,当日此前学生得有与上述职业相关的能力。随着中国成为全球制造业的中心,以及未来生产成本的提高,生产效率的提高是保证利润的关键。所以将来工业工程在中国会有比较好的发展。在先进制造技术,物料处理,厂房布局,供应链管理,库存控制,甚至在公共设施的布局上,都会有工业工程师的用武之地。

      美国就业形势

      在美国,IE专业学生毕业后最近就业比较热门的两大趋势是:

      1. 科技行业:数据科学家、优化工程师、算法工程师(科学家);产品经理等

      2. 金融行业:各类Quant、资产组合分析师、风险分析师等。

      这两个行业占了美国IEOR毕业生就业出路的60%以上。同时也能在制造业、服务业、公共事业、科研院所、政府部门和事业单位从事教学、研究、管理及设计开发。据有关数据显示,美国约有42%的企业CE曾就读于此专业,该专业的市场需求量很大,70%以上的学生毕业后进入工业界,成为企业管理人员,部门主管,工业工程师或机械工程师。。工业工程的主要任务就是提高制造,交通运输以及其他管理系统运行的效率。美国的工业工程发展了很多年,已经是很成熟了。加上美国的制造业正在向国外转移,所以传统的工业工程的发展已经缓慢了下来。许多牛校里面的教授开始转向Financial Engineering,利用复杂的数学模型来预测金融市场的变化和发展。前几年,供应链管理也是热门方向,但是也以理论工作居多。但是近几年来,美国的经济形势不太景气,制造业也在走下坡路,所以各个大学的IE系的经济都比较紧张,奖学金的数量不是很多。前10名的系近年来给中国的offer也都很少。但只要有比较好的研究和数学背景,还是有机会。Financial Engineering是一个比较热门的方向,如果经济条件允许,值得考虑,因为这个方向奖学金不多,但是毕业后的回报很高。

      IEOR 专业的就业领域很广,工程、管理、科研和咨询等领域都有不错的就业机会,IEOR 毕业生可在制作业、服务业、公共事业、科研院所等综合应用现代工业工程理论、管理理论、 计算机应用技术和系统工程方法等从事理论与应用研究、教学、流程和系统管理及设计开发 运营工作。相关职位可为生产、运营、物流、采购、技术、产品研发或信息主管等。

       

      运筹学专业的毕业生可以在多个行业就业。从事的岗位多种多样。例如:

      滴滴算法工程师

      车辆路径规划及叫车资源匹配和调度

      顺丰、京东物流工程师

      仓储问题、快递寄送问题

      投资银行(Quant)

      资产配置、成本优化、利润最D化

      大型企业工程师

      算法工程师、定量分析师等

      国家电网、中石油技术工程师

      电力调度、石油管道最优化铺设

      大学教授、研究所研究员

      研究整数规划领域

      人工智能相关领域

      数据科学家、算法工程师、定量分析师、google等IT企业的研究科学家等

      铁路、航空公司、国家铁路局、交通局等公务员

      时刻表安排、定价策略、航班安排

      金融行业

      资产管理类:投资组合优化、量化投资策略、对冲基金Quant;

      投资银行:Sales and Trading Quant, Modeling Quant

      银行类:风险管理、量化风险分析、Risk Analytics、信用管理;

      保险:保险资产组合优化、精算

      互联网行业

      优化工程师、算法科学家

      数据科学家、数据分析师、机器学习工程师

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