都是学 AI,为什么别人薪资比你高?

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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。很多人感受到了危机,决定抓住风口转行 AI,但转行并不是容易的事情。对于有兴趣的人来说,AI 领域可选择的方向这么多,应该从哪开始起步?也有人一只脚已经踏入了 AI 行业,可为什么高薪都是别人的?我的问题出在哪?

本文就从AI的人才趋势、就业方向等带来一些最新的数据和建议。

一、AI 行业已进入人才饱和期?

怎么可能,别开玩笑了。

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,所谓的停止社招是定期的人才体系升级,导致了暂时的“人才饱和”假象。根据猎聘《2018年四季度招聘趋势调研报告》的数据,相比之下传统行业招聘需求似乎更不乐观,而互联网行业中,25.9% 的企业表示 2018 年第四季度会增加招聘需求。

二、AI 高薪岗位学历要求太高,导致转行难度大?

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。

那么,对于摩拳擦掌想要进入 AI 行业的你,哪个细分领域是最佳选择?

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

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 2.36 w,比一般技术类职位薪酬高出 40-80%。

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》

计算机视觉自然语言处理相关岗位在中国尤其稀缺,是因为中国企业的业务发展更侧重这两个领域。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。

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:

数学、编程基础不扎实

AI 理论晦涩难懂,自学的过程中障碍重重

市面学习资料繁多,水平参差不齐,不知如何选择

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”?

课程介绍

一、系统、科学的学习提升大纲

二、行业大牛教学指导

毕业后,你能够手握至少 10 个实战项目经历,这些都将为你的简历加分,成为你在求职、转行或参与 AI 技术应用的敲门砖。

以下为部分项目示例:

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

「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。

「机器学习」纳米学位项目示例

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