甚至也有人称,今年大厂的算法岗的投递录取比,都差不多达到一个很残暴的数字:热门算法100:1也不稀奇 。
新智元拿到了去年秋季阿里巴巴和腾讯放出的 AI 岗位一手数据:
腾讯AI岗位校招特点:
机器学习和计算机视觉岗位的投简历人数最多,合计超过所有申请AI相关岗位的80% 。投递AI岗位的学生里博士占10%,硕士85%,本科生数量小于5% 。
投递数量top5的院校是中科院、浙大、清华、北邮、北航,从候选人学校所在城市的情况来看,北京有压倒性优势,随后是西安、武汉、上海、杭州、广州 。
今年市场AI相关岗位的热度很高,整体供大于求 。计算机视觉方向供需严重不平衡,投递/录用比例比产品岗位都要高 。做计算机视觉的实验室太多了,但市场上并没有那么大的需求 。这种情况预计会持续到明年,建议2020届的同学早作打算 。
从描述中不难看出,机器学习、机器人和语音、视频等 AI 领域仍将是人才招聘和培养的重点 。
阿里AI岗位招聘特点:
阿里收到的求职岗位,最多的是 NLP 算法工程师、计算机视觉领域的算法工程师 。
阿里目前AI 岗位所呈现的具体趋势是高端 AI 人才短缺,年轻的 AI 领域工程师总数增长较快 。
在AI工程师画像分析方面,硕士及硕士以上工程师占比 46%,博士及博士后占比 4%,本科以上占比达到 96% 。
可以看出的是,在涌入AI岗位的求职大军里面,实际上有很多并不能达到要求,要胜任这样一个算法岗位,可能5万行代码是起码标准,并非“上过几节机器学习MOOC”就能匹敌 。
02.AI薪酬高不高?首先搞清楚有哪些AI岗位
无数人涌入AI算法岗,认准了待遇高、前途好 。但在谈人工智能的待遇前,得先清楚人工智能岗位都有啥 。
知乎用户“晓飞”认为,AI岗位可以分为以下几部分:
AI research组
AI 应用组 (研究,系统)
业务组 (算法工程师)
AI research组由科学家和工程师组成,科学家包含NB的博士+教授,而工程师协助前面的大牛加速研究进程 。
举个例子,大牛A有了几个NB的idea,于是面了1、2个NB的硕士工程师干活,最后发顶会paper 。这些硕士工程师的背景,属于名校名项目里最top的那些硕士,他们以硕士身份加入,但已经具备很强的科研能力,只是没有读博罢了 。
AI research 组做的都是最前沿的技术,而真正短期要落地到产品的还是AI应用组 。里面根据方向分自然语言处理,计算机视觉,大规划机器学习平台之类的 。
里面集结了各种有专才的牛博牛硕做深度学习模型算法+系统平台优化的工作,他们要么在某个特定领域有所积累,要么熟悉c++,分布式高性能计算 。前者主要还是博士和教授,后者硕士就多了 。
以上两个组在公司里人都不多,但是这年头学AI的人多了,高手云集,博士间竞争已经特别激烈,硕士就更难了,于是大部分人其实是前往业务组做AI 。
业务组里通常只是使用AI应用组已有的模型和框架,加上自己对业务的理解,提出一定的优化和个性化训练,大的公司有的组还是需要自己造轮子,比如广告算法组 。
博士占比超过一半,各种个性化算法模型 。但大部分组的算法工程师,大概率只是做特征工程+微调模型+业务逻辑就足够了,一般不至于去到改深度学习模型的那一步 。
最后回到题目,AI岗待遇:
AI research组大牛 > AI 应用组大牛 ~ 牛逼业务组大牛 > 知道怎么改模型的小牛 > AI调包侠 > 普通产品组工程师 。
所以想要提高自己的待遇,理想情况下就是名校名导读博,发几篇顶会,然后自然会被邀请到AI research组工作了 。
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