都是学 AI，为什么别人薪资比你高？

AI 浪潮带来了更高效的生产方式，也带来了大批岗位的灭亡。很多人感受到了危机，决定抓住风口转行 AI，但转行并不是容易的事情。对于有兴趣的人来说，AI 领域可选择的方向这么多，应该从哪开始起步？也有人一只脚已经踏入了 AI 行业，可为什么高薪都是别人的？我的问题出在哪？

本文就从AI的人才趋势、就业方向等带来一些最新的数据和建议。

一、AI 行业已进入人才饱和期?  

怎么可能，别开玩笑了。

虽然华为、阿里、京东最近“停止社招”的消息被炒的沸沸扬扬。大厂早已现身辟谣，所谓的停止社招是定期的人才体系升级，导致了暂时的“人才饱和”假象。根据猎聘《2018年四季度招聘趋势调研报告》的数据，相比之下传统行业招聘需求似乎更不乐观，而互联网行业中，25.9% 的企业表示 2018 年第四季度会增加招聘需求。

二、AI 高薪岗位学历要求太高，导致转行难度大？

任何行业都有初级和高级的岗位。机器学习、算法都是核心的 AI 能力，具备相关经历的应聘者自然也多，但同样，初级岗位更容易入门、机会更多、未来发展空间更广阔。

那么，对于摩拳擦掌想要进入 AI 行业的你，哪个细分领域是最佳选择?

对于准备转行 AI 或者相关专业的大学生而言，机器学习工程师很可能是你找到的第一个 AI 工作。这些岗位往往对学历有相对基础的要求，但更看重技能本身。

*图中招聘信息来自拉勾网

总结：

AI 人才需求旺盛，初级岗位相对更好入门，学历为加分项而非必须项。

企业高薪抢人 | AI 热门领域

从职位薪资看，截止至 2017 年，即使是 AI 领域平均薪资最低的图像处理，平均招聘薪酬也达到 2.36 w，比一般技术类职位薪酬高出 40-80%。

从岗位需求看，需求量增长最大的是实现人机对话的机器学习人才，2014-2016 年年均入职复合增长率为 168.2%。以搜索、图像、推荐算法为主的算法类岗位需求量增长幅度位居第 2。

*数据来自《2018 AI 人才白皮书》

计算机视觉和自然语言处理相关岗位在中国尤其稀缺，是因为中国企业的业务发展更侧重这两个领域。2017年以图像识别、视频识别等技术为核心的计算机视觉市场规模达到 82.8 亿元。

总结：

计算机视觉、自然语言处理岗位在国内很稀缺，可以从更好入门的机器学习相关岗位开始，迈出 AI 第一步。

企业招聘 | 看重项目经验

*图中招聘信息来自拉勾网-滴滴出行

绝大多数企业招聘时要求应聘者有“实践经验”或项目经验。AI 人才难求，难的不是技术门槛，而是技术的应用能力。

然而对于大多数没有相关工作经历准备转行的 “你” 而言，在夯实基础的过程中你很有可能会面临以下几个问题：

数学、编程基础不扎实

AI 理论晦涩难懂，自学的过程中障碍重重

市面学习资料繁多，水平参差不齐，不知如何选择

但更重要的是如何获取项目经验，提升雇主最为看中的 “应用技能”? 

课程介绍

一、系统、科学的学习提升大纲

二、行业大牛教学指导

毕业后，你能够手握至少 10 个实战项目经历，这些都将为你的简历加分，成为你在求职、转行或参与 AI 技术应用的敲门砖。

以下为部分项目示例：

实战项目示例一：揭秘微信朋友圈

连接到微信账号，收集好友性别、城市、个性签名等公开信息，使用 Python 进行数据统计与分析，得到专属的朋友圈分析报告

「人工智能编程基础」项目实例

实战项目示例二：探索热门电影数据

你将获得 TMDB 电影数据集，通过对数据的清洗、探索、分析，洞察热门电影成功的商业秘密。

「人工智能编程基础」项目实例

实战项目示例三：训练机器人走迷宫

在这个项目中，你会需要实现一个 Q-learning 算法来解决走迷宫问题。同时你有机会将你的算法应用在股市中，让机器学习出高收益策略。

「机器学习」纳米学位项目示例

实战项目示例四：猫狗图像识别

使用深度学习方法识别图片中是猫还是狗。

「机器学习」纳米学位项目示例

职场人自我提升，更注重高效的学习路径、系统的知识体系和权威的平台。

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