????????新年伊始攀操,邁瑞閃電解約 200+ 應(yīng)屆生院仿,招行用一句「政策變化」毀約 600+ 應(yīng)屆生,美團速和、知乎通知離職僅用 3-5 分鐘。某些大廠剥汤,也默默加大“人員優(yōu)化”的力度颠放。
????????事實上,互聯(lián)網(wǎng)一直以來就不是「安分守己」的行業(yè)吭敢,企業(yè)的結(jié)構(gòu)調(diào)整碰凶、人才升級也是常見的現(xiàn)象。根據(jù)全天候科技報道鹿驼,并非所有互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)均在“縮招”欲低,很多 AI 方面的獨角獸公司從今年開始擴大校招范圍。
????????作為人工智能的核心語言畜晰,數(shù)據(jù)挖掘砾莱、機器學(xué)習(xí)的發(fā)展也帶動了 Python 相關(guān)崗位的火熱。數(shù)據(jù)顯示(coding dojo)python 語言熱度一路飆升凄鼻,不僅如此腊瑟,相比 2017 ,2018 年的崗位需求量僅 Python 有明顯增長块蚌。很多人面對高薪崗位蠢蠢欲動闰非,但如何正確看待 AI 行業(yè)的高薪?我們從競爭熱度峭范、招聘趨勢财松、技能提升方向等進行分析,給予一些建議纱控。
AI 行業(yè)高薪源自人才稀缺性
????????AI 人才存量小辆毡、需求旺盛菜秦,更是未來的發(fā)展趨勢。對于高校胚迫、高學(xué)歷人才來說喷户,應(yīng)屆 80w 恐怕只是“起薪”。去年騰訊的圖像識別算法研究崗访锻,就開出了 80w+ 的年薪褪尝,最新的19年校招,基礎(chǔ)的算法崗位行業(yè)平均薪酬也在 25w-40w 之間期犬。
現(xiàn)在轉(zhuǎn)行 AI 來得及嗎河哑?
????????轉(zhuǎn)行 AI 并沒有想象的難,我們從學(xué)歷要求龟虎、技術(shù)門檻角度分析:
? ??????從技術(shù)角度來說璃谨,任何行業(yè)都有初級和高級的崗位。對于準(zhǔn)備轉(zhuǎn)行或相關(guān)專業(yè)本科生而言鲤妥,機器學(xué)習(xí)工程師很可能是你找到的第一個 AI 工作佳吞,可能沒有想象中高薪,但機會更多棉安、發(fā)展空間更廣闊底扳。
? ??????從學(xué)歷角度來說,高校背景為加分項贡耽,而非必須項衷模。機器學(xué)習(xí)、算法都是核心的 AI 能力蒲赂,這些崗位往往對學(xué)歷有相對基礎(chǔ)的要求阱冶,更看重技能本身。
轉(zhuǎn)行 AI 方向多
? ??????應(yīng)選擇哪個細(xì)分領(lǐng)域?
? ??????從職位薪資看滥嘴,截止至 2017 年木蹬,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(dá)到 2.36w氏涩,比一般技術(shù)類職位薪酬高出 40-80%届囚。而最高的無人駕駛領(lǐng)域,平均薪資達(dá) 4.14w是尖,當(dāng)然技術(shù)要求也更高意系。
? ??????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(xué)習(xí)人才饺汹,2014-2016 年年均入職復(fù)合增長率為 168.2%蛔添。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迎瞧。
????????2017 年以圖像識別夸溶、視頻識別等技術(shù)為核心的計算機視覺市場規(guī)模達(dá)到 82.8 億元。中國企業(yè)的業(yè)務(wù)發(fā)展更側(cè)重計算機視覺和自然語言處理領(lǐng)域凶硅,這也是相關(guān)崗位在中國尤其稀缺的原因缝裁。
AI 求職
企業(yè)最看重“項目經(jīng)驗”
????????絕大多數(shù)企業(yè)招聘時要求應(yīng)聘者有“實踐經(jīng)驗”或項目經(jīng)驗。AI 人才難求足绅,難的不是技術(shù)門檻捷绑,而是技術(shù)的應(yīng)用能力。
????????然而對于大多數(shù)沒有相關(guān)工作經(jīng)歷的轉(zhuǎn)行者而言氢妈,你很有可能面臨:
? ??????數(shù)學(xué)粹污、編程基礎(chǔ)不扎實
? ??????AI 理論晦澀難懂,自學(xué)障礙重重
? ??????市面資料繁多首量,水平參差不齊
????????更重要的是壮吩,如何獲取項目經(jīng)驗,提升雇主最為看中的?“應(yīng)用技能”? 咕泡在線教育平臺的 人工智能 實戰(zhàn)項目加缘,是幫助你高效提升的選擇鸭叙。
????????我們?nèi)斯ぶ悄苷n程學(xué)完后是能夠從事算法工程師,深度學(xué)習(xí)工程師等等拣宏,運用現(xiàn)有的算法結(jié)合公司特定行業(yè)递雀、需求實現(xiàn)產(chǎn)品化,以及模型調(diào)參蚀浆,算法優(yōu)化維護,數(shù)據(jù)清洗搜吧、標(biāo)注等等都是能夠勝任的市俊,積累工作經(jīng)驗之后,做到頂層滤奈,也就是自己創(chuàng)造算法也是有可能摆昧。
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當(dāng)真正開始學(xué)習(xí)的時候難免不知道從哪入手,導(dǎo)致效率低下影響繼續(xù)學(xué)習(xí)的信心。
但最重要的是不知道哪些技術(shù)需要重點掌握似舵,學(xué)習(xí)時頻繁踩坑脚猾,最終浪費大量時間,所以擁有有效資源還是很有必要的砚哗。