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都想转AI,为什么别人薪资更高?

2018-11-06 08:30 Udacity

AI 浪潮带来了更高效的生产方式,也带来了大批岗位的灭亡。很多有危机感的人决定抓住风口,转行 AI,但这并不是容易的事情。或许你正犹豫不决:AI 领域方向这么多,应该从哪开始起步?也或许你已经一只脚踏入了 AI 行业:可为什么高薪都是别人的?我却面试屡屡受挫?


本文就从 AI 竞争热度、招聘趋势、技能提升方向等给予一些建议。


进入正文之前,先解释两个误区:


一、听说算法岗位竞争激烈,是 AI 人才饱和了吗?  


饱和是不可能的,10 年内都不可能的。


虽然华为、阿里、京东最近“停止社招”的消息被炒的沸沸扬扬。大厂早已现身辟谣,这是定期的人才体系优化升级(激发和释放年轻人潜能,给予年轻人破格晋升的机会)。人才体系优化逐渐成为企业管理常态,这也意味着,持续学习才是保持职场竞争力的方法,尤其是在技术迭代加速的 AI 时代。


换一个角度,论竞争激烈程度,传统行业也一样。2018 年秋季排名第 1 的是房地产/建筑/建材/工程行业(数据来自智联招聘)。AI 人才存量小、需求旺盛,更是未来的发展趋势。年轻人不就应当从事不被 AI 代替的工作么?


二、AI 高薪岗位学历要求高,转行难度大吗?


任何行业都有初级和高级的岗位。机器学习、算法都是核心的 AI 能力,具备相关经历的应聘者自然也多,但同样,初级岗位更容易入门、机会更多、未来发展空间更广阔。


对于准备转行 AI 或者相关专业的大学生而言,机器学习工程师很可能是你找到的第一个 AI 工作。这些岗位往往对学历有相对基础的要求,但更看重技能本身。


*图中招聘信息来自拉勾网


总结:

AI 人才需求旺盛,初级岗位相对更好入门,学历为加分项而非必须项。


企业高薪抢人 | AI 热门领域


选择比努力更重要,对于摩拳擦掌想要进入 AI 行业的你,应选择哪个细分领域?


从职位薪资看,截止至 2017 年,即使是 AI 领域平均薪资最低的图像处理,平均招聘薪酬也达到 2.36w,比一般技术类职位薪酬高出 40-80%。而最高的无人驾驶领域,平均薪资达 4.14w,当然技术要求也高。

*数据来自《2018 AI 人才白皮书》


从岗位需求看,需求量增长最大的是实现人机对话的机器学习人才,2014-2016 年年均入职复合增长率为 168.2%。以搜索、图像、推荐算法为主的算法类岗位需求量增长幅度位居第 2。

*数据来自《2018 AI 人才白皮书》


2017年以图像识别视频识别等技术为核心的计算机视觉市场规模达到 82.8 亿元。中国企业的业务发展更侧重计算机视觉自然语言处理领域,这也是相关岗位在中国尤其稀缺的原因。


总结:

计算机视觉、自然语言处理岗位在国内很稀缺,可以从更好入门的机器学习相关岗位开始,迈出 AI 第一步。


企业招聘 | 看重项目经验


*图中招聘信息来自拉勾网-滴滴出行


绝大多数企业招聘时要求应聘者有“实践经验”或项目经验。AI 人才难求,难的不是技术门槛,而是技术的应用能力。


然而对于大多数没有相关工作经历准备转行的 “你” 而言,在夯实基础的过程中你很有可能会面临以下几个问题:


  1. 数学、编程基础不扎实

  2. AI 理论晦涩难懂,自学障碍重重

  3. 市面资料繁多,水平参差不齐


但更重要的是如何获取项目经验,提升雇主最为看中的 “应用技能”?


硅谷前沿科技教育平台 Udacity 的一些实战项目可能会是在短期内帮助你迅速提升的选择之一。


硅谷实战项目



Udacity 由 Google 无人车之父 Sebastian Thrun 创立,专注于包括 AI 在内的前沿技术教育。腾讯、京东、唯品会等互联网名企,也将 Udacity 纳米学位项目作为员工的内部培训内容。


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部分项目示例:

实战项目示例一:揭秘微信朋友圈

连接到微信账号,收集好友性别、城市、个性签名等公开信息,使用 Python 进行数据统计与分析,得到专属的朋友圈分析报告

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「人工智能编程基础」项目实例


实战项目示例二:探索热门电影数据

你将获得 TMDB 电影数据集,通过对数据的清洗、探索、分析,洞察热门电影成功的商业秘密。


「人工智能编程基础」项目实例


实战项目示例三:训练机器人走迷宫

在这个项目中,你会需要实现一个 Q-learning 算法来解决走迷宫问题。同时你有机会将你的算法应用在股市中,让机器学习出高收益策略。


「机器学习」纳米学位项目示例


实战项目示例四:猫狗图像识别

使用深度学习方法识别图片中是猫还是狗。


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