2019秋招AI岗位竞争究竟有多激烈?你想象得到吗?观点

来源: AI科技大本营 / 作者:仲培艺 / 2018-11-02 17:03
人工智能技术几经寒冬复苏,毫无疑问地又一次站到了时代风口,随着各大巨头纷纷下场,AI 也在各种各样的声音中迎来了持续落地应用的大爆发时期。这厢一批 AI 先进企业战略决策搞

人工智能技术几经寒冬复苏,毫无疑问地又一次站到了时代风口,随着各大巨头纷纷下场,AI 也在各种各样的声音中迎来了持续落地应用的大爆发时期。这厢一批 AI 先进企业战略决策搞得轰轰烈烈势如破竹,那厢一波技术爱好者站在今日甚为喧嚣的大风里满目沧桑——关于人工智能,学就一个字,已经连跪好多次。  

 

 

两年前业内从事算法的专业人才还比较稀缺,简单统计了下,我们发现今年互联网公司投递算法岗位的应届毕业生暴增,遍布机械自动化、电气工程、电子信息、计算机工程、软件工程、统计学、数学等专业,几乎每个同学都会写Python、会用 TensorFlow,对大致的技术趋势也能信手拈来,在这样人满为患的形势下,如何脱颖而出?

 

要知道以上这些要点是作为一名算法工程师最基本的技能,并非是你简历的加分项。某互联网巨头的业内人士曾向 CSDN 表示,今年 AI 人才太多、竞争激烈,投简历数和 Offer 数的比例要比普通的开发人员要高很多。不过,从另一个角度来讲,在 CVPR、NIPS 等国际顶会或学术会议上发表过论文的学生,议价能力很高;相反,一般水平的同学反而有点过剩了。

 

对此,CSDN 于近日放出了一份相关问卷,根据截至目前的有效反馈数据显示,关于“目前面临的 AI 学习/发展瓶颈”这一问题,34% 的人填写了自己在自主学习过程中遭遇的难处或承受的压力,其中包括缺乏专业基础知识、缺少学习方法指导、缺少优质学习资源、缺少学习时间等细节因素(详见下图)。下面就让我们开个“土味贴”,聊一聊AI 技术学习的痛点一二三。

AI人才

 

818 那些年人工智能在学习发展路上给你带来的伤害

AI 虐我千万遍,我待 AI 如初恋——AI 斗士,绝不认输

这里楼主,如题,今天开扒人工智能。

我是人工智能老粉,站在巨人的肩膀上观望风向后决定快乐转型,爱好变学习,然后就是原地表演从入门到卡住。难!太难了!一没时间二没资源,高处风光正好,可惜没有指导。当然,放弃是不可能放弃的,我只是来看看大家都有哪些痛点或者学习建议,同好请进。

最后,我只想说一句:风里雨里,我们等你!AI 向前飞,AI 粉永相随!

无落地不 AI

沙发。

楼主“脑残粉”石锤,鉴定完毕,是时候让本理智粉上线了。人工智能技术之所以面对诸多质疑,归根结底还是“落地应用”的锅。所谓无落地不技术,诚然,2018 年的人工智能已经在落地应用这条路上不断向前走了,但这些仍仅是冰山一角。放眼整个行业而言,还有很多方向在等待研究覆盖。而应用落地场景往往也是像我这样的初学者最为关注的问题——落地方式、产品化手段、知识向实际项目的迁移、缺少案例……处于初学阶段的我们很难找到合适的跳板,借以了解目前的落地状况,以及如何挖掘我们所学技术更好的落地场景,或是人工智能技术和我们所处行业的融合方向。

学而不悔,有的放矢,从风口到普及,我们都在期待。

你给我来波有效实践,我就还能续一秒

实践经验真的是一切技术学习的坑王。

起步阶段的我们该热忱热忱,该啃书啃书,该实验实验,但始终缺少实践积累。即使在校期间在专业方面有所涉猎,但鉴于高校教育层次递进的模式特征,学习往往也仅停留在理论层面,缺少有价值的项目,而且学习深度较浅,并不适合想要进一步深入行业的学生。这就导致这我们在走出理论框架或是实验室之后,尚未形成将理论与实践结合的应用能力,就被推向了当前工作中的各种实际问题,也就只能在摸索中迷茫加迷茫了。

团队不咋行,创新不咋见,项目不咋有

排楼上。不想说啥,爸爸真的疲惫了。想学吗?想!咋学呢?不知道!

我们公司不大,内部资源也有限,还一天到晚整些个 55667788 的,接触同好的交流机会就更少了。团队内部没有领头人,这也导致周围整体的学术氛围不够浓厚。在这样的环境下,创新突破可谓难上加难,反复走老路已是常事,无论是新鲜的 idea 还是新的技术及算法,都不会生自死水。如此我们自然也就很难有优质项目实践练手的机会,可以说是恶性循环了。

因此,现在的我们急需成熟产品的借鉴启发,以期从先进企业的实践中获得点拨。

你节奏太快,我承受不来

恕我直言,楼上的在我这里都是人才。

至少,你们已经开始了。

而我,还在迷茫,大写的迷茫。

我没有方向,视线所及之处,皆是马赛克。

上帝给了我一身 IT 之魂,却收走了我的时代嗅觉,AI 的 beat,我永远追不上。我想转型,但永远赶不上趟,总是与时代趋势脱节的我可以说是一直在加载,从未有行动。受制于不够开阔的视野,对 AI 行业大趋势及前沿领域的把握不足又增加了一分学习顾虑。再加之人工智能技术的学习范围太过宽广,庞大的系统令人无从下手,这更让我难于抉择出一个深耕或是能尽快上手的方向。

这里求一波神仙指路——前沿一线技术分享、AI 趋势分析、系统的路线指引,带我升级带我飞。

出门全靠自学,一路横躺坑底

自学什么的,楼主真的扎心了。

基础薄弱、专业知识匮乏、学习方法指导缺失、优质学习资源难觅、交流渠道狭窄、学习时间紧张……自主学习的过程中,太多问题让我们卡在了深入挖掘的第一步,瞬间躺平坑底,被安排得明明白白。从缺少训练数据到缺少学习氛围,从专业知识的晦涩难懂到难于深入接触到最新前沿知识,从算法优化到思维开拓,自学阶段的困难来自很多方面。此外,虽然网络上的学习资源有很多,但干货却太少,易于吸收的优质干货更如沙里淘金。

 

阅读延展

1
3