华为海思智能设备在智能零售领域的发展，会使就业市场的人才需求结构发生改变，对就业者的技能要求也有所提高，具体如下：

创造新的就业机会

• 技术研发相关：华为海思智能设备在智能零售领域的发展需要大量技术研发人才。例如，为了使智能设备更好地应用于零售场景，需要芯片设计工程师优化芯片性能，提高算力、降低功耗，以满足智能零售中数据处理、分析和人工智能算法运行的需求；软件开发工程师则要开发与智能设备适配的操作系统、应用程序等，实现智能设备与零售业务系统的无缝对接。
• 数据分析与运营：智能零售会产生海量数据，需要专业的数据分析师和数据科学家。他们负责收集、整理和分析来自智能设备的销售数据、消费者行为数据等，为零售商提供决策支持，如精准营销、库存管理、商品陈列优化等方面的建议。此外，还需要数据运营人员来确保数据的安全、稳定存储和高效传输。
• 智能设备维护与管理：随着智能设备在零售门店的广泛应用，设备的维护和管理成为重要工作。这就需要专业的技术人员负责智能设备的安装、调试、故障排除和日常维护，确保设备的正常运行，保障零售业务的顺利开展。

改变就业结构

• 减少传统零售岗位需求：传统零售中的一些重复性、规律性工作可能会被智能设备和自动化系统所取代。例如，智能货架可以自动监测商品库存，实现自动补货提醒，减少了人工盘点库存的工作量；自助结账系统让消费者可以自行完成结账流程，降低了对收银员的需求。
• 增加新兴零售岗位供给：与智能零售相关的新兴岗位需求将增加。除了上述提到的技术研发、数据分析和设备维护等岗位外，还包括智能零售解决方案设计师，他们根据零售商的需求和业务特点，设计整体的智能零售解决方案；以及零售智能化转型顾问，帮助零售商规划和实施数字化转型战略，充分发挥智能设备的优势，提升零售效率和竞争力。

提升就业技能要求

• 技术技能：无论是从事智能设备的研发、维护，还是数据分析和运营工作，都需要具备一定的技术技能。例如，掌握芯片设计、软件开发、数据分析、人工智能算法等相关技术知识，熟悉智能设备的操作和维护方法，以及具备网络安全和数据安全方面的意识和技能。
• 数字化思维与创新能力：在智能零售领域，就业者需要具备数字化思维，能够理解和运用数字技术来解决零售业务中的问题。同时，要具备创新能力，能够不断探索新的商业模式、营销方法和服务方式，以适应智能零售快速发展的市场需求。
• 跨学科知识：智能零售是一个跨学科领域，涉及到计算机科学、电子工程、数学、统计学、管理学、市场营销等多个学科知识。因此，具备跨学科知识的复合型人才将更受市场欢迎。例如，既懂技术又懂零售业务的人才，能够更好地将智能设备与零售场景相结合，实现技术与业务的深度融合。