金三銀四跳槽高峰：AI相關(guān)崗位起薪33w，人才缺口卻達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)域為例，Nature 子刊 Medicine 前幾日發(fā)布的重磅文章中，依圖科技等眾多專家共同研發(fā)了的AI系統(tǒng)，可以像醫(yī)生一樣準確地檢測出測試結(jié)果，診斷兒童疾病。準確率方面始終與初級保健兒科醫(yī)生相當，甚至有所超越。

根據(jù)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(yè)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(yè)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(fā)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(chǔ)的算法崗位行業(yè)平均薪酬也在 25w-40w 之間。

 

*數(shù)據(jù)來源：BOSS直聘研究院

02

現(xiàn)在轉(zhuǎn)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(shù)門檻角度分析：

從技術(shù)角度來說，任何行業(yè)都有初級和高級的崗位。對于準備轉(zhuǎn)行或相關(guān)專業(yè)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(fā)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(chǔ)的要求，更看重技能本身。

 

*圖中招聘信息來自拉勾網(wǎng)

03

轉(zhuǎn)行 AI 方向多

應選擇哪個細分領(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，平均招聘薪酬也達到 2.36w，比一般技術(shù)類職位薪酬高出 40-80%。而最高的無人駕駛領(lǐng)域，平均薪資達 4.14w，當然技術(shù)要求也更高。

 

*數(shù)據(jù)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(xiàn)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(shù)據(jù)來自《2018 AI 人才白皮書》

2017 年以圖像識別、視頻識別等技術(shù)為核心的計算機視覺市場規(guī)模達到 82.8 億元。中國企業(yè)的業(yè)務發(fā)展更側(cè)重計算機視覺和自然語言處理領(lǐng)域，這也是相關(guān)崗位在中國尤其稀缺的原因。

04

AI 求職

企業(yè)最看重“項目經(jīng)驗”

 

*圖中招聘信息來自拉勾網(wǎng)-滴滴出行

絕大多數(shù)企業(yè)招聘時要求應聘者有“實踐經(jīng)驗”或項目經(jīng)驗。AI 人才難求，難的不是技術(shù)門檻，而是技術(shù)的應用能力。

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

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

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