AI 岗开年爆火,搞算法的凭啥比你工资高?闲谈

来源:未知 / 作者:zz / 2019-02-19 13:30
年初,笔者从招聘网站上了解到,各互联网大厂,算法岗竞争相当激烈,供大于求。借着金三银四,跟大家科普几个 AI 岗位,看着适合自己的赶紧去投简历啊!!

年初,笔者从招聘网站上了解到,各互联网大厂,算法岗竞争相当激烈,供大于求。借着金三银四,跟大家科普几个 AI 岗位,看着适合自己的赶紧去投简历啊!!

01

人工智能、机器学习领域究竟多火?

从各大公司纷纷创建自己的人工智能研究院,以及高薪吸纳人才的手段便可了解人工智能、机器学习有多火。

阿里星计划

年薪平均估计 60w+,本科生-博士生都有机会,CTO 直接面试,每年招 10 人,半年 base 美国的机会。

百度少帅计划

IDL 部门(机器学习、深度学习),年薪 100w+,每年 9 人,30 岁以下,工作地北京、深圳,一年后硅谷或常青藤名校访问至少半年,三年后带领 20-30 人团队。

腾讯技术大咖

要求,全球 TOP100 CS 相关硕士博士毕业,人工智能相关,薪资上不封顶,深圳市还有“孔雀计划”160w 的奖励。

近两年人工智能火起来了之后,不管什么技术的程序员都一股脑的想去做人工智能,什么计算机视觉,自然语言处理,想必大家经历过 2018 这一年,也大概了解 AI 领域的前景及现状环境,可以确定的是,薪资是真的高!

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AI 各个岗位高薪上不封顶

网上流传出的 AI 大厂薪酬表:

来源:新智元

从上图中多次提到的关键词“算法”、“人工智能”、“视觉”字样的职位,都需要懂机器学习,这几个岗位的待遇也不同,AI research 组 > AI 应用组> 会改模型的 > AI 调包侠 > 普通工程师。

在产品和服务中应用机器学习模型,已经逐步成为了互联网行业的通行方法。甚至很多传统软件企业,也开始尝试应用机器学习。说得更直接一点,人工智能正处在炙手可热的风口浪尖上,看来,程序员不会机器学习都不好意思去找工作了

03

有哪些 AI 岗位?你适合什么岗位?

无数人涌入 AI 岗位,认准了待遇高、前途好。但在谈待遇前,得先清楚人工智能岗位都有啥。

  • AI research 组

  • AI 应用组 (研究,系统)

  • 业务组 (算法工程师)

AI research 做的都是最前沿的技术,能够短时间内落地到产品的还是 AI 应用组,包含的大方向有自然语言处理、计算机视觉、机器学习平台等。

很多技术开发者迫切希望快速进入人工智能领域,从事工程或者算法等相关工作,但是,遇到“人工智能产品”时,你是否能够根据自己的知识,推导出 How it works ——

它背后有没有用到机器学习模型?

如果有的话是有监督模型还是无监督模型?

是分类模型还是回归模型?

选取的特征是哪些?

如果由你来解决这个问题,有没有更好的方法?

借鉴机器学习认识客观规律的过程,可以知道,模型是由数据和算法决定的。对应到人脑,数据是我们经历过的事物,而算法则是我们的思辨能力。我们完全可以主动训练自己的思维模型,通过改进算法和增大数据量及数据多样性来提升模型质量。

虽然技术本身和应用结果产生了巨大的飞跃,但在原理层面,却是有着紧密的传承。了解一件事是如何运行的;明晰事物发展的客观规律;知道从最简单的原理开始逐层推进,比纠结在复杂的状态却不得要领要高效得多。有了这样的认识,也就不会无端的焦虑

了解一点 AI 的技术基本原理后,至少不会盲从:

看了一篇《当这位70岁的 Hinton 老人还在努力推翻自己积累了30年的学术成果……》,便宣布再也不学 CNN、DNN、RNN 了(好像真的学过一样)。因为《深度学习已死,可微分编程万岁!》刷屏,就以为目前在视觉、语音、NLP 这些领域已经在创造价值的 DL 工具瞬间消失无用了。

以上只是想说明,机器学习是为我们打开了一扇窗,让我们从新的角度来看待世界,并为日常决定的思考过程提供更加可量化方法

04

人工智能、机器学习是否存在泡沫?

与其眼红这样的高薪岗位,不如静下来思考自己适不适合做机器学习,这并不是一个所有人都能从事的职业,有门槛且竞争激烈。在一头扎进 AI 之前,至少是一名优秀的软件工程师。

如果你已经掌握了机器学习,那么利用机器学习的技术来创新传统业务也一样有价值,机器学习可以应用在互联网公司的很多方面,例如安全、运维、测试,或者金融公司里面的投资、量化、期货交易等。

就当前的市场环境来看,机器学习的应用不仅在计算机视觉、自然语言处理、语音、推荐系统等方向,未来还会形成 Machine Learning +、AI+,机器学习加上自身领域技术才是未来人工智能从业者的核心竞争力。

掌握了就赶紧去应用搞事情,但是,如果你还没掌握什么是机器学习,现在开始学习也不晚!
 

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