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火熱的人工智能造成了巨大的人才缺口,行業(yè)人才的薪酬水漲船高

悟空智能科技 ? 來源:未知 ? 作者:李倩 ? 2018-08-22 11:29 ? 次閱讀
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現(xiàn)階段的人工智能領(lǐng)域,最賺錢的可能是里的“人工”生意了,因?yàn)槿斯ぶ悄茴I(lǐng)域的人才,太短缺了。火熱的行業(yè)造成了巨大的人才缺口,行業(yè)人才的薪酬水漲船高。李開復(fù)博士在朋友圈中即分享了這樣一個(gè)行情 —— “人工智能職位水漲船高,和一批畢業(yè)生談,做過人工智能的學(xué)生一年可以多十萬?!?/p>

(薪資表)2018年最新數(shù)據(jù)

其中,谷歌中國的AI崗位年薪最高,達(dá)56萬元人民幣,其次是微軟的算法工程師崗位,年薪51萬元,第三是谷歌的算法工程師崗位,年薪50萬元,排在第四、第五的是騰訊公司的基礎(chǔ)應(yīng)用研究(SSP)崗位和騰訊云后臺(tái)研發(fā)工程師崗位,年薪分別是45-50萬元和32.4萬元。

根據(jù)數(shù)據(jù)顯示,目前國內(nèi)AI相關(guān)崗位應(yīng)屆畢業(yè)生的起薪基本都在1.25萬元/月以上,畢業(yè)三年后人工智能崗位的技術(shù)人員,平均月薪在2.5萬元以上,基本實(shí)現(xiàn)薪酬翻番。作為典型的技術(shù)驅(qū)動(dòng)型行業(yè),AI相關(guān)崗位的薪資水平、就業(yè)滿意度都優(yōu)于全國平均水平,同時(shí)該領(lǐng)域薪酬溢價(jià)明顯,目前已逐漸成為整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)最多金的崗位。

技能和企業(yè)所需的人才標(biāo)準(zhǔn)卻是不對(duì)等

沒有金剛鉆,別攬瓷器活,與高薪相匹配的當(dāng)然是自身過硬的能力,很多人,尤其是應(yīng)屆畢業(yè)生和剛參加工作的程序員們,都想借這股 AI 熱潮脫穎而出。然而現(xiàn)實(shí)很殘酷,很多人在第一關(guān)就被 HR 刷掉了,更別說技術(shù)面了。

目前的人工智能,對(duì)于本科生來說并沒有深入的AI專業(yè),畢竟這些方向?qū)儆诟邔哟蔚闹R(shí),需要一定的基礎(chǔ)。雖然由于現(xiàn)在AI熱還有工業(yè)界對(duì)于這方面人才的強(qiáng)烈需求,開始有大學(xué)專門開設(shè)了AI和數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè),但是,這些學(xué)生畢業(yè)出來后所擁有的技能和企業(yè)所需的人才標(biāo)準(zhǔn)卻是不對(duì)等的,找工作時(shí)不顧實(shí)際情況的好高騖遠(yuǎn)注定碰一鼻子灰。

像BAT的人工智能部門;高校人工智能研究相關(guān)工作;明星創(chuàng)業(yè)公司,比如四小龍,商湯,礦世,科大等。如果你只學(xué)過計(jì)算機(jī)專業(yè),想進(jìn)入這些公司或者機(jī)構(gòu)并沒那么簡(jiǎn)單,因?yàn)槟銢]有實(shí)操的項(xiàng)目,你對(duì)人工智能沒有整體性和深度性的把控和學(xué)習(xí)。

而且如果你的學(xué)校背景不強(qiáng)硬(清華北大中科大等),就更別指望這些公司的offer了。

但這是不是就意味著你沒機(jī)會(huì)了?

不。至少你還擁有學(xué)習(xí)的權(quán)利和能力。

你可以自學(xué),也可以跟著這方面的專家導(dǎo)師學(xué)。

對(duì)于入門人工智能這個(gè)問題,不少同學(xué)躍躍欲試,其實(shí)人工智能的核心就是機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning)和深度學(xué)習(xí)。而它們的基礎(chǔ),就是編程Python/c++等)和數(shù)學(xué)(高等數(shù)學(xué)/線性代數(shù)/概率論等)。

另外,AI是邏輯算法的執(zhí)行,底層架構(gòu)是大數(shù)據(jù)。所以人工智能如何變厲害?就要喂它“吃”大數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)就像人工智能的食物,跟人類一樣,吃進(jìn)去的食物愈新鮮、愈干凈,人工智能就愈健康。

所以你想要進(jìn)入這個(gè)領(lǐng)域,需要至少經(jīng)過以下五個(gè)階段的學(xué)習(xí)。

第一階段:數(shù)學(xué)

高等數(shù)學(xué)/線性代數(shù)/概率論

第二階段:編程

python工具庫實(shí)戰(zhàn)/python網(wǎng)絡(luò)爬蟲

第三階段:機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)入門/機(jī)器學(xué)習(xí)提升

第四階段:數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)

數(shù)據(jù)挖掘入門/數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)

第五階段:深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)與框架/深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)

幾百個(gè)課時(shí)的學(xué)習(xí)是基本,但若想真正學(xué)明白,至少需要一些時(shí)間,當(dāng)然根據(jù)每個(gè)人基礎(chǔ)不同會(huì)有所差異,也不能排除你很短時(shí)間就能搞定。

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原文標(biāo)題:人工智能薪資曝光,你考慮轉(zhuǎn)行了嗎?

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