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 。
全球大厂AI方向薪资及高薪揽才计划大起底
另一位知乎用户“留德华叫兽”比较认同“晓飞”的回答，他还从职能上和部门上划分了AI岗位 。
从职能上划分：
研发科学家(Research Scientist)
软件内工程师(Software Engineer)
通常1需要博士学位，2硕士甚至本科都可申请 。
2在国内内一般会叫算法工程师 。
从部门上划分：
AI研究院(Research Lab)
公司研发部门(R&D)
公司产品部
1的代表：Facebook AI research Lab(FAIR)、微软亚洲研究院(MSRA)、百度AI Lab等 。
1中既有研发科学家“发明”全新的AI模型和底层的优化算法，也有软工协助科学家们实现算法跑实验，或是把这些前沿的模型做成Prototype(样品)推销给公司2和3的研发、产品部 。
2和3有些功能更是没有严格区分 。
3的代表：微软小冰、微信、腾讯王者荣耀等工资待遇一般情况下按上面的数字递减 。
案例一
国内某一本自动化专业本科，国内某985硕士(研究方向：动态优化+并行计算) 。
毕业于普通的一本院校，非985，非211，专业也是普通的工科专业，本科期间学习成绩良好，但是也没有学过任何与人工智能相关的内容 。硕士期间从事的是CUDA并行计算的研究，将一些优化算法通过GPU并行加速 。
Offer1：顺丰科技，第一年16*15K，CUDA高性能计算，只招聘两人，顺利拿到Offer 。主要工作内容是将一些人工智能的相关算法并行加速 。
Offer2：华为C++测试岗，第一年16*15K，由于具备良好的C++编程基础，所以拿到大厂的Offer基本不成问题 。
这个案例告诉我们，找到一份好工作对学历是有一个基本的要求的，但是要求并不是很高，身边很多的人也都是普通本科出身，通过自身的学习和努力一样能得到好的工作机会 。
另外对专业的要求也并不是很严格，因为国内目前基本还没有人工智能专业，只要是工科相关专业，或者数学统计专业，乃至于经管类专业都可以比较容易的转行到人工智能 。
案例二
国内某985硕士（硕士课题研究方向：多目标优化算法）
Offer1：图森，第一年22*15，参与自动驾驶的研发 。
Offer2：Momenta，第一年20*15，参与自动驾驶系统的研发 。
曾参与了并完成了优达学城自动驾驶课程，并由此获得了滴滴自动驾驶的实习机会 。
这个案例告诉我们，硕士的研究课题其实很多时候和找工作关系并不大，因为目前国内的硕士教育依然是偏重学术研究 。
本案例中的同学硕士研究方向和自动驾驶没有什么关系，但是他通过自学并参与了优达学城自动驾驶课程并由此获得实习机会 。如果没有参与课程的话仅仅依靠其硕士研究的内容是很难找到好工作的 。
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