寒冬來了,這個崗位卻在悄悄“高薪搶人”

????????新年伊始,邁瑞閃電解約 200+ 應屆生,招行用一句「政策變化」毀約 600+ 應屆生,美團、知乎通知離職僅用 3-5 分鐘。某些大廠,也默默加大“人員優化”的力度。

????????事實上,互聯網一直以來就不是「安分守己」的行業,企業的結構調整、人才升級也是常見的現象。根據全天候科技報道,并非所有互聯網企業均在“縮招”,很多 AI 方面的獨角獸公司從今年開始擴大校招范圍

????????作為人工智能的核心語言,數據挖掘、機器學習的發展也帶動了 Python 相關崗位的火熱。數據顯示(coding dojo)python 語言熱度一路飆升,不僅如此,相比 2017 ,2018 年的崗位需求量僅 Python 有明顯增長。很多人面對高薪崗位蠢蠢欲動,但如何正確看待 AI 行業的高薪?我們從競爭熱度、招聘趨勢、技能提升方向等進行分析,給予一些建議。


AI 行業高薪源自人才稀缺性

????????AI 人才存量小、需求旺盛,更是未來的發展趨勢。對于高校、高學歷人才來說,應屆 80w 恐怕只是“起薪”。去年騰訊的圖像識別算法研究崗,就開出了 80w+ 的年薪,最新的19年校招,基礎的算法崗位行業平均薪酬也在 25w-40w 之間。

數據來源:BOSS直聘研究院



現在轉行 AI 來得及嗎?

????????轉行 AI 并沒有想象的難,我們從學歷要求、技術門檻角度分析:

? ??????從技術角度來說,任何行業都有初級和高級的崗位。對于準備轉行或相關專業本科生而言,機器學習工程師很可能是你找到的第一個 AI 工作,可能沒有想象中高薪,但機會更多、發展空間更廣闊。

? ??????從學歷角度來說,高校背景為加分項,而非必須項。機器學習、算法都是核心的 AI 能力,這些崗位往往對學歷有相對基礎的要求,更看重技能本身。

圖中招聘信息來自拉勾網


轉行 AI 方向多

? ??????應選擇哪個細分領域?

? ??????從職位薪資看,截止至 2017 年,即使是 AI 領域平均薪資最低的圖像處理,平均招聘薪酬也達到 2.36w,比一般技術類職位薪酬高出 40-80%。而最高的無人駕駛領域,平均薪資達 4.14w,當然技術要求也更高。

數據來自《2018 AI 人才白皮書》


? ??????從崗位需求看,需求量增長最大的是實現人機對話的機器學習人才,2014-2016 年年均入職復合增長率為 168.2%。以搜索、圖像、推薦算法為主的算法類崗位需求量增長幅度位居第 2。

數據來自《2018 AI 人才白皮書》


????????2017 年以圖像識別視頻識別等技術為核心的計算機視覺市場規模達到 82.8 億元。中國企業的業務發展更側重計算機視覺自然語言處理領域,這也是相關崗位在中國尤其稀缺的原因。


AI 求職

企業最看重“項目經驗”

圖中招聘信息來自拉勾網-滴滴出行


????????絕大多數企業招聘時要求應聘者有“實踐經驗”或項目經驗。AI 人才難求,難的不是技術門檻,而是技術的應用能力。

????????然而對于大多數沒有相關工作經歷的轉行者而言,你很有可能面臨:

? ??????數學、編程基礎不扎實

? ??????AI 理論晦澀難懂,自學障礙重重

? ??????市面資料繁多,水平參差不齊

????????更重要的是,如何獲取項目經驗,提升雇主最為看中的?“應用技能”? 咕泡在線教育平臺的 人工智能 實戰項目,是幫助你高效提升的選擇。

????????我們人工智能課程學完后是能夠從事算法工程師,深度學習工程師等等,運用現有的算法結合公司特定行業、需求實現產品化,以及模型調參,算法優化維護,數據清洗、標注等等都是能夠勝任的,積累工作經驗之后,做到頂層,也就是自己創造算法也是有可能。

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當真正開始學習的時候難免不知道從哪入手,導致效率低下影響繼續學習的信心。

但最重要的是不知道哪些技術需要重點掌握,學習時頻繁踩坑,最終浪費大量時間,所以擁有有效資源還是很有必要的。

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