隨著人工智能、大數據時代的到來,未來決定商業競爭的,已不再是簡單的企業或個人間的較量。數據交互和更新的速度與日俱增,技術創新的節奏
人工智能與交通、安防、醫療、金融、教育等領域結合,已逐漸融入日常生活。以醫療領域為例,Nature 子刊 Medicine 前幾日發布的重磅文章中,依圖科技等眾多專家共同研發了的AI系統,可以像醫生一樣準確地檢測出測試結果,診斷兒童疾病。準確率方面始終與初級保健兒科醫生相當,甚至有所超越。
根據全天候科技報道,很多 AI 方面的獨角獸公司從今年開始擴大校招范圍。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。
01
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,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
02
現在轉行 AI 來得及嗎?
入行 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
03
轉行 AI 方向多
應選擇哪個細分領域?
從職位薪資看,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,2015-2017 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和自然語言處理領域,這也是相關崗位在中國尤其稀缺的原因。
04
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:
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