盡管目前整個網際網路行業充斥着凜冬已至的感覺，但招募人工智能人才的腳步從未停止或中斷過。
都說AI熱，到底熱在哪裡？
都說投身AI，到底能做什麼？
在凜冬包圍之下，AI能帶給從業者更多選擇嗎？
本文将從多個方面全面解析AI發展路徑，給出更多行業參考。
行業解析
網際網路凜冬已至，哪些企業還在招AI人才？
為什麼學AI？
AI薪資水準（對比其他語言和領域）
熱門崗位能力要求
AI行業入門和進階方向
哪些高校有AI課程？
2019年就業前景
總結和建議
一、 AI行業解析
應用逐漸落地，人才需求量大。
大方向上來說，目前人工智能已經在各行各業得到了廣泛的應用，從硬體到軟體，部分成型的産品已經面世；未來還将逐漸滲透到工作、學習和生活中的每一個場景。
據北京市經濟和資訊化委員會指導，北京前沿國際人工智能研究院和中關村天使投資聯盟組成的專項課題組釋出的《北京人工智能産業發展白皮書》得知，截至2018年5月8日，全國人工智能企業4040家，北京市人工智能企業1070家。
——但這還隻是專注搞AI的企業，而有AI業務的企業則已上萬家。
資本方向，據工信部中國信通院副所長張雪麗介紹，2018年上半年，人工智能領域的全球融資規模達到435億美元，中國的規模達到317億美元，占了全球的四分之三以上。
AI産業目前最大兩個問題，集中在人才和商業之間。單一技術往往無法形成一個巨大的産業，AI的應用勢必會與多個學科、領域、平台和場景進行互相交叉，AI的産業會細分成AI+。
如：AI金融，AI安防，AI醫療等。AI應用上目前最大的問題在于技術與業務之間存在巨大的鴻溝，如何跨越這道鴻溝或者從業務和技術之間尋找到平衡點是AI項目成功的關鍵與否。
二、網際網路淩冬已至，哪些企業還在招AI人才
人才方面，盡管目前整個網際網路行業充斥着凜冬已至的感覺，網際網路公司要麼停止了社招校招，要麼也通過年底末位淘汰的方式在變相裁員，但是網際網路企業對招募人工智能人才的腳步從未停止或中斷過。
據《中國ICT人才生态白皮書》研究分析，到2018年底，我國人工智能人才缺口将突破100萬，到2020年，這一數字将攀升到226萬。
據第一财經報道，深圳某無人駕駛公司透露，去年給碩士應屆生的年薪約30萬元，應屆博士生50萬。但今年博士生年薪猛增30萬，“好的能拿到80萬元”。
從宏觀來看，分析了各大招聘網站收集整理的資訊，我們發現，除了BAT巨頭企業之外，金融、新能源、汽車、智能硬體、計算機軟體、電子商務、醫療、制造和教育九大行業目前仍然冒着淩冬繼續在招聘AI人才。
不過各家招募的人才要求也都不一樣。2018年11月至今，AI基礎和初級人才的招聘數量相比較2018年上半年有所下滑，相反的，AI高端人才的招聘需求卻增長了3.5倍。
——這裡的AI高端人才指的有5年及以上AI行業工作經驗、碩士以上學曆/博士優先、有成功項目經驗的人才。
對于用人機關來說，AI高端人才的定位就是帶團隊做項目的領頭羊，即便放在國際上，這種人才也很少很難招到。
我曾經看過一則報道說科技巨頭紛紛挖走高校人工智能專家，連大學老師都被挖走了——這不是傳言，這就是現狀。
微觀方向，幾家長期為大廠提供人才獵頭的服務商也表示：近6個月以來AI人才的需求量仍然持續上漲，即使在網際網路一片淩冬已至的情況下，企業對AI人才的需求也并未減少。
與筆者長期交往的幾個獵頭朋友也證明了這個說法。在應屆畢業生群裡，其他專業的畢業生在互吐苦水，大罵用人機關無故取消offer。而AI方向的同學卻氣定神閑的在比較誰拿到的offer比較多，糾結去哪家比較好，這也是現狀。
三、為什麼學AI
不說假大空的東西，也不給大家畫餅。
在搞清楚我們為什麼學一門新知識之前，我們需要了解自己學習的動力是什麼？工作的意義是什麼？是為了改變世界？是為了不被淘汰還是為了情懷？
我認為，學一門新知識的根本目标是提升自己，可是如何衡量自己學的東西有用呢？
工資和收入。
有一句笑話是“同樣是九年義務教育，你怎麼這麼優秀？”對啊，同樣都是大學大學、碩士畢業的人，憑什麼别人第一份工資起薪就是兩萬三萬，你的就是六千八千？
方向更重要。
為什麼學AI？如果你對AI感興趣，更喜歡AI技術，更擅長AI工作，為什麼不呢？
AI行業前景好毋庸置疑，而且工資高，又能接觸到最前沿的科學技術，為什麼不呢？
你所有的改變和計劃可能不會影響到你目前的生活、工作和學習，但是會影響你6個月後甚至6年後的狀态。
你以為AI、NLP、算法和機器學習是2016年才産生的嗎？不不不，人工智能一詞是 John McCarthy 在 1956 年達特茅斯會議上一份提案中提出的。
凡是過往，皆為序章。
擁有程式設計基礎的你，也許現在開始學AI，從基礎的數學知識學起，從Python學起；可是随着時間的一點一滴積累，一年後，你也許可以成為AI初級人員，而兩年三年後呢？你也許無法成為Andrew Ng、李飛飛那樣的大神，但足以讓你兩年後找到一份薪水更高的工作。
過往我們無法改變，可是未來的一切攥在手裡，為什麼不呢？
除了技術開發人員，營運人員和産品、市場銷售人員同樣也需要具備AI相關的知識，不需要你會訓練算法做技術開發，但是最起碼，你要明白AI的原理和研究領域，了解每一個方向的應用和價值，這樣以後你才能和你的朋友/客戶/使用者/去解釋AI是什麼？AI産品的優勢等等。
小結一下，為什麼學AI？于學生而言，為了更好的找到一份薪水高的工作；于在職技術人員來說，提升自己，為職業生涯中的加薪和跳槽做準備，進而應對工作中技術的不斷發展和疊代。
四、AI的薪資水準
4.1 AI産業層級和熱招崗位
4.1.1 AI産業層級
AI不是單獨的一門技術或者一個學科，經過這幾年的發展，AI已經形成了一個完整的生态鍊，從基礎層到應用層，不同的層級對應需求不同的研究方向，不同的研究方向對應不同的技術，而不同的技術需要細分領域不同的人員來組成。
比如說語音互動方向，就會用到語音識别、資料清洗、自然語言處理、語義分析、算法等關鍵技能，這些關鍵技能也是企業在招人時要求候選人員工必須擁有的基本技能。
4.1.2 AI領域熱招崗位
通過對拉勾網、BOSS直聘、前程無憂、獵聘網和智聯招聘等多家招聘網站兩個月招聘資料的抓取和分析，我們發現，目前，AI領域企業熱招的12大崗位如下：
a.人工智能專家/科學家
b.算法工程師
c.全棧工程師
d.NLP應用工程師
e.智能機器人研發工程師
f.AI研發工程師
g.人工智能産品經理
h.機器學習工程師
i.深度學習工程師
j.NLP算法工程師
k.Python研發工程師
l.AI項目負責人
4.2 月薪年複合增長率為24%
因2017年6月我的另外一個報告中曾留存過資料挖掘工程師和算法工程師的薪資情況，于是我加上了最新的資料做了一個比較分析。
我們發現：資料挖掘工程師過去18個月平均月薪年增長率為24%，相當于每個月增長了450塊錢。而算法工程師過去18個月平均月薪年增長率為23%，相當于每個月增長了430塊錢。
4.3 使用不同的開發語言對應的月薪工資
除了受政策、市場環境的影響之外，技術人員使用不同的開發語言對應的月薪也有所不同。
其中，使用Python語言的技術人員薪資最高，且崗位需求量也最高。
Python是AI技術開發人員最常用到的語言，同時也是AI技術的基礎之一。
4.4 工資與學曆的關系
AI人才的薪資同時也受到學曆的影響，無可厚非，博士是最高的；從招聘要求來看，企業招聘AI人才，大學學曆是最基本的要求。
（該資料來源于名為計算機視覺life爬了智聯招聘上的關于算法工程師的将近6000個職位資料分析出來的結果。）
4.5 技術不同崗位的平均薪資比較
在此我們也針對技術開發不同崗位的薪資做了一個比較，同樣是技術開發工程師崗位，不同的技術開發對應的薪資也不同。
其中，NLP算法工程師以平均月薪34410居首；除此之外，排名前三的崗位還有機器學習工程師和人工智能研究員，算法工程師也以平均月薪30390打敗了大資料工程師。
五、熱門崗位平均月薪及能力要求
5.1 NLP算法工程師
北京地區平均月薪為34410。如圖所示：
5.2 NLP算法工程師能力要求
此處選取了今日頭條NLP算法工程師（語音識别，對話機器人，知識圖譜方向）的招聘需求：
年薪：72-111萬，學曆要求碩士及以上，需要有3年以上的工作經驗。
工作職責要求
【語音識别方向】
參與業務相關的文本分類、命名實體識别，文本相似性，語言模型，情感分析，使用者行為分析等相關NLP工作；
跟進NLP領域前沿技術，對現有産品和技術方案進行持續改進，同時探讨和開發新的産品。
【知識圖譜方向】
負責大規模文本資訊挖掘和分類、語義了解、智能問答、資訊提取等，并應用于實際場景；
負責金融、法律等領域知識圖譜以及事理圖譜的建構；
探索業界前沿方法，并提升現有NLP能力。
【對話機器人方向】
基于機器學習, 并結合現有的自然語言處理技術，研發文本近似、資訊抽取、關系推斷、閱讀了解、智能聊天機器人等的解決方案；
實作産品解決方案，進行效果調優；
釋出相關産品，不斷疊代産品效果。
任職能力要求
至少在以下領域有過研究或工程經驗：文本分類、知識圖譜、文本挖掘、文本相似性、命名實體識别、分詞、資訊檢索、Q&A、機器翻譯；
熟悉常見NLP相關模型，如HMM、EM、LDA等；熟悉深度學習相關技術，如句向量、CNN、RNN、LSTM等模型；
熟悉 Java、C/C++、Python其中一種開發語言，有資料結構與算法的基礎。
具備機器學習/資料挖掘理論和技術基礎；
有豐富的中文NLP、QA、知識圖譜、事理圖譜、機器翻譯、閱讀了解、信号處理等項目經驗，基礎紮實，編碼能力強；
為人踏實靠譜，具備較強的團隊協作溝通和上司能力，積極主動，勇于探索新技術。
熟悉NLP、機器學習、模式識别等常用算法，熟悉NLP領域目前熱點和前沿技術，熟練掌握C/C++程式設計語言和Python，Shell等腳本語言；
有相關項目經曆，封包本分類、資訊抽取、知識圖譜、機器學習、自動摘要等，有深度學習背景；
較強的分析解決問題能力、溝通表達和團隊協作。
5.3 算法工程師崗位
北京地區平均月薪為¥ 31070/月。較 2016 年增長 59%， 近30天崗位需求指數為0.305，其中月薪30000-50000的人群達到了55.90%的比例。
如圖所示：
5.4 算法工程師崗位能力要求
此處選取了京東集團算法工程師的招聘需求。
月薪30K-50K，經驗要求5-10年，學曆要求大學及以上。
職位要求：
對機器學習及深度學習等前沿問題的進行探索和研究，結合未來的實際應用場景，提供全面系統的技術解決方案。
對圖像識别、語音識别、自然語言處理和等與業務相結合領域提供模型支援。
優化離線/實時大資料計算任務的性能。
任職能力要求：
具備數學、統計學、機率統計知識，熟悉常見的機器學習算法（貝葉斯，聚類，邏輯回歸，SVM，GBDT，RF等），熟悉主流機器學習架構如sktlearn/theano/tensorflow。
熟悉常用的圖像處理算法和工具，包括但不限于CNN、RNN、OpenCV等，并有較強的動手實作能力。
熟悉NLP領域原理和一些開源的算法庫，比如：tensorflow(keras)，stanfordNLP，NLTK，ApacheOpenNLP，Kaldi,mahout,word2vec等。
熟悉hadoop/hive/hbase、stom/spark等基礎平台使用。
5.5 機器學習工程師
北京地區機器學習工程師的平均月薪為¥ 31570/月，近30天崗位需求指數為0.299，其中月薪30000-50000的人員比例達到了57.1%。
5.6 機器學習工程師能力要求
此處選取了小米公司機器學習/高性能服務端工程師的招聘需求。
月薪30000-50000，學曆要求大學及以上，要求工作經驗3-5年。
負責分布式機器學習平台的架構設計與搭建
負責機器學習應用問題（如推薦系統等）的基礎服務的開發與優化
負責設計與開發機器學習場景下高效穩定的大資料并行處理算法
負責設計、開發、優化機器學習場景下的工作流引擎、通用資料處理架構和通用計算元件
任職要求：
計算機相關專業，大學及以上學曆；
2+年的大資料系統或分布式系統研發經驗，掌握分布式系統原理，有tensorflow分布式叢集開發與優化經驗優先
紮實的算法和資料結構功底，熟練掌握C++，Java中至少一門程式設計語言；
具備一定的系統設計能力，主持或參與設計過大資料業務系統架構，并成功釋出/上線；
良好的溝通和團隊協作能力；
5.7 其他人工智能熱門崗位平均月薪
六、AI行業人才入門和進階方向
如圖所示，在此不做細表。
七、哪些高校有AI課程
八、總結和建議
A、受2018年網際網路淩冬已至各大廠裁員縮招的影響，近三個月以來大廠或AI垂直領域獨角獸的企業AI人才的招聘數量正在減少，而且招聘的門檻也在逐漸變高，應屆大學、研究所和碩士生進入AI公司的門檻也在增加。
B、對于應屆畢業生來說，由于沒有工作經驗，那麼，Kaggle競賽、天池大賽的排名就會影響到用人機關的考量。是以競賽刷排名還是要做的。
C、對于在職技術開發人員，技術轉崗勢在必行。在職技術開發人員的優勢是有項目開發經驗，對技術的了解比較通透，一點就透，且有部門合作經驗，出活快。
在職技術開發人員可利用工作業餘時間學習Python和TensorFlow，加強自身數學知識（微積分、機率論、線性代數、凸優化、統計學等）和機器學習知識後，可轉崗到AI行業。這裡放出一張iOS、Python和H5開發方向的月薪對比，相信能夠刺激到你。
D、對于門外漢，既不是在職技術人員也不是應屆畢業生的話，我也建議你動起來，不一定是學技術，但是至少要拿到上AI這條大船的門票。比如你是原來是做APP營運的，那麼你也可以自學AI相關知識，往AI産品經理方向努力。因為，你學起來，就比那麼不學的多了一項競争力，也給自己多了一個選擇。
E、不一定是學越來越多的技術和知識越好，你需要精細化的去學東西。對于AI+行業方向來說，一方面要了解AI的能力和技術，知道AI的“能與不能”，一方面也要了解行業的基礎知識，找到AI的應用場景。同時，對于大廠來說，最前沿的技術和架構都不是最好的選擇。成熟、穩定的技術架構反而是大廠的優先選擇。
D、對于博士學曆的人員來說，頂級期刊的論文數量和被引用數量也是用人機關會考量的内容。是以，時間上條件允許的情況下，最好還是有一定的論文的産出。
E、沒有工作經驗的應屆畢業生，先上船再說。也就是說，如果拿到船票就先上船，日後一邊積累經驗一邊學習，千萬不要等天時地利人和，因為你的每一天都有時間和生活成本。
D、加分項：論文、github、知乎、部落格、競賽。是以每一階段工作、學習的總結就非常重要。
引用：
權威 | 五步教你 AI 轉型！吳恩達帶來《人工智能轉型指南》
北京人工智能産業發展白皮書.pdf
中國ICT人才生态白皮書.pdf
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