机器学习博士毕业,向公司要多少钱才不亏?
最近,Reddit上一位英国的应届毕业生向网友发出求助。
而在网友的回复中,曝出了世界各地这一大热专业的待遇情况,有的国家一年能开出50万美元(350万人民币),有的却不如普通公务员。
接下来,我们一起来盘点一下你的机器学习博士学位,在各国都值多少钱?
这位英国的博士小哥先是介绍了自己的情况:坐标伦敦,即将博士毕业,在顶刊上发表过几篇论文。
他开发的一个算法模型有一定商业价值,被学校看中,希望由另一个初创公司来继续开发,并承诺分给他一部分股份。
同时学校希望他能留校继续研究相关项目,并且问他的期望待遇。
网友们则给出了建议。一种观点认为,如果在英国伦敦,机器学习博士学位起薪可以拿到10-15万英镑(90-135万人民币)/年,如果是在金融证券公司,还会拿的更多。
而一个硕士毕业生,在伦敦能拿到的起薪是6万英镑(54万人民币)/年。
这位答主现身说法,他自己在博士刚毕业时的待遇为年薪9万英镑年薪+9万英镑股票+3万入职奖金。
根据这位英国博士自身的情况,网友建议他年薪低于10万英镑(90万人民币)不考虑,如果想要价更高,则要拿出质量过硬的顶会论文,同时公司也得有相应实力。
但有网友提出了质疑,在伦敦,根本不可能有这么高的起薪,对于一个博士来说,8万英镑(72万人民币)就是最高了,FAANG(脸书、亚马逊、苹果、网飞、谷歌)这类巨头也给不了高达15万英镑的年薪。
这种情况可能较为普遍,毕竟不是所有博士毕业生都有杰出的科研成果。
综合来看,在伦敦,普通博士毕业生年薪可以拿到8-10万英镑(72-90万人民币),而优秀博士生的起薪可以高达15万英镑。
这是英国伦敦的情况,那么美国呢?
讨论中,有人提出在旧金山地区,机器学习PhD可以拿到30-40万美元年薪(210-280万人民币),但这只是针对CS top20毕业的优秀博士生而言。
而谷歌、OpenAI等会给特别优秀的博士毕业生开百万美元年薪。
对于没有这么强实力的人来说,机器学习PhD的年薪在10-14万美元(70-108万人民币)左右(数据来自indeed 5月最新调查结果)。
此外,有日本网友留言,在东京地区,机器学习PhD的起薪在4万美元(28万人民币)左右,即使是谷歌、Facebook这种巨头,给出的起薪最高也不会超过8.5万美元(60万人民币)。
这样的薪水在日本社会其实是较低的,相比之下,公务员对年轻人吸引力更大。
同样是机器学习博士,在美国搬的是金砖,在英国搬的是铜砖,而在日本搬的可能就是土砖了。
那么中国的情况呢?
由于机器学习方向的博士生与项目工程结合比较紧密,所以用人单位更看重博士学历的应聘者。
与本科硕士做基础开发工作相比,博士生的研究能力更强,对于项目和业务有更好的掌握和管理能力,高端创新实力也是本科硕士难以相比的。
据公开资料显示,2017年,中国机器学习PhD的年薪最高达到50万,到了2018年,这一数字就变成了80万。
2019年,有媒体曝出了华为的天才少年计划,以200万年薪招聘了两位机器视觉方向博士毕业生。
当然,这只是行业中的顶尖人才。
2020年AI博士平均起薪尚无数据,但一张出处不明的「2020五大厂AI人才争夺」的图片,在中文互联网上广为传播,被多家媒体引用。
尽管真实性无法考证,但其中数据是符合基本情况的。
各个公司招聘的具体学历和岗位没有透露,但有媒体推测,30-50万年薪可能是硕士待遇,而今年博士生的起薪至少在60-80万人民币。
即使如此,各大厂仍然很难招到高端人才。
应届AI博士生,很多人会通过实验室或者导师的资源,提前敲定去处。
而对那些优质的,有丰富研发经验的博士生,猎头会主动上门联系。
所以对于企业来说,通过公开招聘渠道,等着优秀的AI博士自己上门的可能性很小。
真实情况也的确如此,大厂收到的简历中,博士生仅占3-4%,远远不能满足需求。
AI高端人才短缺一直是这几年业界面临的最大问题,2020年情况依然如此。
所以,如果有条件,放弃50w年薪继续深造,对于机器学习领域的学生来说是一条值得考虑的路。
2019年末,互联网职场社区的一则帖子引起热议,一个自称上海某985毕业的应届生,拒掉了华为消费者业务2w月薪的计算机视觉方向offer,称这是「侮辱价」。
但他却有意回避了自己的学历,网友推测应该是硕士毕业。
对于他这番言论,不少人冷嘲热讽,认为他是好高骛远、思想幼稚:
但也有网友表示只给14级待遇2w月薪,确实是白菜价了,这在北上广这样的大城市根本不算高。但说出这样的话,自己得有拿下高薪酬的实力。
你怎么看,2w月薪是侮辱人吗?
AI相关专业的学历和待遇,怎样匹配才能让企业和个人都满意呢?
https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/guso10/d_a_question_about_the_typical_salary_for_a_fresh/?sort=new
— 完 —
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