金三銀四跳槽高峰：AI相關(guān)崗位起薪33w，人才缺口卻達(dá)500w

 

人工智能與交通、安防、醫(yī)療、金融、教育等領(lǐng)域結(jié)合，已逐漸融入日常生活。以醫(yī)療領(lǐng)域?yàn)槔琋ature 子刊 Medicine 前幾日發(fā)布的重磅文章中，依圖科技等眾多專(zhuān)家共同研發(fā)了的AI系統(tǒng)，可以像醫(yī)生一樣準(zhǔn)確地檢測(cè)出測(cè)試結(jié)果，診斷兒童疾病。準(zhǔn)確率方面始終與初級(jí)保健兒科醫(yī)生相當(dāng)，甚至有所超越。

根據(jù)全天候科技報(bào)道，很多 AI 方面的獨(dú)角獸公司從今年開(kāi)始擴(kuò)大校招范圍。很多人面對(duì)高薪崗位蠢蠢欲動(dòng)，但如何正確看待 AI 行業(yè)的高薪？我們從競(jìng)爭(zhēng)熱度、招聘趨勢(shì)、技能提升方向等進(jìn)行分析，給予一些建議。

01

AI 行業(yè)高薪源自人才稀缺性

AI 人才存量小、需求旺盛，更是未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)。對(duì)于高校、高學(xué)歷人才來(lái)說(shuō)，應(yīng)屆 80w 恐怕只是“起薪”。去年騰訊的圖像識(shí)別算法研究崗，就開(kāi)出了 80w+ 的年薪，19 年校招基礎(chǔ)的算法崗位行業(yè)平均薪酬也在 25w-40w 之間。

 

*數(shù)據(jù)來(lái)源：BOSS直聘研究院

02

現(xiàn)在轉(zhuǎn)行 AI 來(lái)得及嗎？

入行 AI 并沒(méi)有想象的難，我們從學(xué)歷要求、技術(shù)門(mén)檻角度分析：

從技術(shù)角度來(lái)說(shuō)，任何行業(yè)都有初級(jí)和高級(jí)的崗位。對(duì)于準(zhǔn)備轉(zhuǎn)行或相關(guān)專(zhuān)業(yè)本科生而言，機(jī)器學(xué)習(xí)工程師很可能是你找到的第一個(gè) AI 工作，可能沒(méi)有想象中高薪，但機(jī)會(huì)更多、發(fā)展空間更廣闊。

從學(xué)歷角度來(lái)說(shuō)，高校背景為加分項(xiàng)，而非必須項(xiàng)。機(jī)器學(xué)習(xí)、算法都是核心的 AI 能力，這些崗位往往對(duì)學(xué)歷有相對(duì)基礎(chǔ)的要求，更看重技能本身。

 

*圖中招聘信息來(lái)自拉勾網(wǎng)

03

轉(zhuǎn)行 AI 方向多

應(yīng)選擇哪個(gè)細(xì)分領(lǐng)域?

從職位薪資看，即使是 AI 領(lǐng)域平均薪資最低的圖像處理，平均招聘薪酬也達(dá)到 2.36w，比一般技術(shù)類(lèi)職位薪酬高出 40-80%。而最高的無(wú)人駕駛領(lǐng)域，平均薪資達(dá) 4.14w，當(dāng)然技術(shù)要求也更高。

 

*數(shù)據(jù)來(lái)自《2018 AI 人才白皮書(shū)》

從崗位需求看，需求量增長(zhǎng)最大的是實(shí)現(xiàn)人機(jī)對(duì)話(huà)的機(jī)器學(xué)習(xí)人才，2015-2017 年年均入職復(fù)合增長(zhǎng)率為 168.2%。以搜索、圖像、推薦算法為主的算法類(lèi)崗位需求量增長(zhǎng)幅度位居第 2。

 

*數(shù)據(jù)來(lái)自《2018 AI 人才白皮書(shū)》

2017 年以圖像識(shí)別、視頻識(shí)別等技術(shù)為核心的計(jì)算機(jī)視覺(jué)市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到 82.8 億元。中國(guó)企業(yè)的業(yè)務(wù)發(fā)展更側(cè)重計(jì)算機(jī)視覺(jué)和自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域，這也是相關(guān)崗位在中國(guó)尤其稀缺的原因。

04

AI 求職

企業(yè)最看重“項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)”

 

*圖中招聘信息來(lái)自拉勾網(wǎng)-滴滴出行

絕大多數(shù)企業(yè)招聘時(shí)要求應(yīng)聘者有“實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)”或項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)。AI 人才難求，難的不是技術(shù)門(mén)檻，而是技術(shù)的應(yīng)用能力。

然而對(duì)于大多數(shù)沒(méi)有相關(guān)工作經(jīng)歷的轉(zhuǎn)行者而言，你很有可能面臨：

1. 數(shù)學(xué)、編程基礎(chǔ)不扎實(shí)
2. AI 理論晦澀難懂，自學(xué)障礙重重
3. 市面資料繁多，水平參差不齊

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