一般意义上，职业的宏观环境指间接影响职业发展的宏观因素，主要包括宏观经济环境、社会环境、政治环境与技术环境等。
职业的微观环境指能够直接影响职业发展的各方面因素，如所处行业的政策、经济、技术环境等因素。如果更深入一些的话，还可以
包括就业者所处的企业的发展前景、企业内部的员工职业发展通道等因素。
如今，互联网迅速发展，我们已经进入信息时代，这也促进了计算机行业的蓬勃发展。从全球 IT 行业的发展看，经过几年的低迷发展，
IT 行业已经走出低谷，IT 行业在国民经济发展中日益显现出蓬勃生机。
计算机行业的出路大体上两条，一条是学术，一条是就业。前者的主要去向是大学高校，角色是大学老师，
而后者则是进入企业（俗称大厂），成为一名码农。但这一点也不绝对，也有一些不是教职，但在工业界从事科研的人，
像各种大厂包括微软的研究院，工作核心更接近于学术的创新，而非工业界的开发和出活儿。
学术这条路主要的归宿是成为一名大学老师，少数是在某些有技术研发的公司中成为研究员。
想要走上这条路基本上都得读博士，并在博士期间积累论文产出，想要获得比较好的教职坑位往往还需要出国读博士后（进入工业界科研相对而言不太需要）。
大学教授的主要任务就是科研，其次是承接一些重要项目以及教学。
在刚毕业入职时基本都是助理教授/青年教师，需要在最长六年的时间内在科研、国家项目、博士生培养、教学、社会服务多个方面达到学校的考核要求，成为副教授的终身教职。这个过程是比较辛苦和艰辛的，在某些大学里更是招募一大群助理教授内卷争夺上岸席位。
学术对于工作的创新性要求很高，你永远需要追逐在某一个领域的技术和科学发展的前沿，提出全新的方法、做出前所未有的工作。换言之，学术研究的过程里永远在探索未知，没有人告诉你该怎么做，也没有任何人可以保证现在采取的方法路径是否能够有成果。这是学术迷人却又痛苦的地方。
所以，如果想要走学术这条道路，必须要对于某类问题的研究很感兴趣；百折不挠，不会轻易被失败的探索打倒；能够忍受学术天然的属性，成天被审稿人指指点点、质疑、不理解；善于系统性规划时间，并能够对于某一个特定问题深入且不懈的挖掘探索。
这条路的优势在于，如果你对于自己研究的内容拥有浓厚的兴趣，那么相较于打工而言，研究全新的技术、拓展知识边界时工作的意义感会更强，而且学术界的一个重要好处是每个人都可以完全获得自己工作的 credit。
走上学术之路的毕竟还是少数，绝大多数人可能还是想要进入大厂（如腾讯、阿里、字节、微软等）成为程序员。
这里需要首先说的是，"程序员"是一种太过概括的统称，其内部具体的细分工作性质仍然有很多不同，例如:
开发岗：要做的事情就是开发大型的软件系统、服务维护、成套的解决方案；
研发岗：负责研发新的技术路径；
安全岗：负责的就是筛查网络和系统漏洞，应对潜在威胁；
算法岗：负责优化整个公司产品的服务逻辑、推荐系统、匹配调度等；
前端：负责设计交互页面、优化用户体验；
后端：则涉及到应用程序的实际逻辑，需要处理并发、数据库维护等等问题。
在大厂工业界打工，其实说白了要的就是一个"业务熟练"。每一个具体的岗位会有不同的知识和技术的侧重，其实日常涉及到的东西也不算太多，但是作为一名搬砖的码农一定要做到足够熟练。
如果能够稍微多一些更深层的理解（例如作为算法岗的人，除了会 python 调包调参之外，懂得很多传统机器学习的算法以及整个"机器学习"的底层逻辑），那么就会相对有竞争力的多，其在岗位上的不可替代性也就更强。如果学习能力很强，及时丰富自己的知识和技能树，那么也会更吃香一些。
因此，大厂在招人时，往往也会格外关注基本技术的熟练程度和贯穿这些技术之上的理解深刻性。
在目前互联网整体旺盛的生态下，大厂的薪资还是可观的，一个能力过关的计算机专业的学生，本科应届生拿到一万到两万的月薪不是难事，硕士和博士毕业生也常见能够拿到几十万的年薪。
随着在公司工作年数的增加，资历更深的员工如果可以上升到主管的位置，年薪基本上也有接近翻番的提升空间。
当然，缺点也大量存在，一方面是工作压力同样很大，且目前的生态中相当多的公司存在比较严重的加班现象；二是当前形势下，无论是大到某一个产业的公司、还是小到每个人具体所在的职位，市场和人事都存在不稳定性，没有学术的编制那么"铁饭碗"。
有关"程序员 35 岁被榨干后失业"这一说法，大家的共识观点是，近期大厂的裁员潮主要来自互联网此前过度狂热、垄断内卷的降温，但从其客观体量上来说，其实并非每一个程序员到 35 岁都要面临"卸磨杀驴"的处境（事实上，任何一个大厂里都有相当数量的 35 岁以上的员工）。
对个体而言，掌握真正的核心技术、提升自己整体的专业能力、永远学习新知识新技术，就是能做到的最好的事情了。
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