Найти тему

Исследование: из топ-3 компаний, нанимающих блокчейн-разработчиков, ни одна не связана с криптовалютами.

СОГЛАСНО ИССЛЕДОВАНИЮ АНАЛИТИЧЕСКОЙ КОМПАНИИ HARD FORK, БОЛЬШЕ ВСЕГО БЛОКЧЕЙН-ИНЖЕНЕРОВ И РАЗРАБОТЧИКОВ НАНИМАЮТ КРУПНЕЙШИЕ КОРПОРАЦИИ, НЕ ЯВЛЯЮЩИЕСЯ КРИПТОВАЛЮТНЫМИ СТАРТАПАМИ.

Материал с caйта ib-magazine.com

В топ-3 нанимателей входят такие компании, как IBM, Ernst&Young и Oracle.

В топ-10 компаний, предлагающих карьеру в блокчейне, только три связаны с криптовалютами: Foris Limited, Crypto.com и Wirex.

Почетное 11-е место занимает Latoken, а Ripple находится на 17-й строчке рейтинга.

Все остальные — это привычные имена, такие как IBM, Ernst & Young (EY), Oracle, Accenture, Deloitte и PwC. Конечно, они традиционно не связаны с блокчейном, но все больше начинают входить в рынок.

Крупнейшие работодатели в области блокчейн — данные Hard Fork
Крупнейшие работодатели в области блокчейн — данные Hard Fork

Недавно EY объявил о запуске своего инструмента налогового учета криптовалюты для инвесторов, а IBM уже давно работает над своими корпоративными блокчейн-решениями. Так что тут результаты исследования не являются чем-то удивительным.

По данным исследования, аналитики Hard Fork делают вывод, что по мере того, как интерес к развитию криптовалюты уменьшается, институциональный интерес к технологиям блокчейн остается, и большая часть его развития происходит в США.

Следует отметить, что отчет PwC в прошлом году показал, что Китай является вторым по величине разработчиком в области блокчейн после США. Более того, ожидается, что к 2023 году они поменяются местами и Китай возьмет на себя роль мирового лидера в технологии блокчейн.

Следует отметить, что исследование проводилось по данным сайта Glassdoor, который ориентирован на англоязычную аудиторию и не учитывает, например, русскоязычные вакансии.

При этом отмечается, что на данном сайте опубликованы 5700 вакансий блокчейн-разработчиков, из них около 2600 вакансий в США.

Редакция IBMagazine.

Еще по теме:

Вакансии блокчейн-разработчиков в России теряют позиции. В фаворе большие данные и машинное обучение.