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算法相關人才在市場上呈現出嚴重的供需不平衡的狀態，一個人同時被四五家一線互聯網企業或是明星獨角獸爭奪是常態，而各家給到獵頭的需求更是只要是算法類人才，哪怕是剛剛畢業不滿一年也可以推薦，這意味著哪怕是初級算法工程師，通過獵頭獲取的人才每個人的招聘費用也在 5 萬元左右，而顯然各家 HR 都認為這筆錢花得劃算，從側面也說明算法人才的搶手程度。

在各類招聘企業當中，第一梯隊的是 Google、Microsoft、Facebook 等世界知名企業的 Global 及本土研究院的招聘，這類企業在口碑、薪酬和技術等多個方面都是首屈一指；

第二梯隊就是 BAT 三家，靠著巨大的體量和資金支持在市面上橫掃各類人才；

而其他幾類公司的實力也不容小覷：以 TMD 三家為代表的一線互聯網企業都給出了更高的薪酬與 BAT 競爭，其中今日頭條以日新月異的發展速度和高出市場 30% 的薪酬包為籌碼具有很強的競爭力。

而在 AI 細分領域興起的各類新興獨角獸也受到了人才和資本的青睞，包括圖像領域的 Face++ 、商湯、依圖和云從，芯片領域的深鑒、地平線、寒武紀和比特大陸，語音領域的科大訊飛等等；

新老牌硬件廠商也加入了人才爭奪的戰爭，華為、中興、海康威視、大疆幾家基本對算法類人才采用大包大攬的政策，不僅高薪招聘上層業務算法的相關人才，底層硬件加速的人才薪酬也相應水漲船高；

而 Intel、IBM Watson 等老牌外企巨頭也雄踞一方，其下的 Research Lab 靠著不低的薪酬和相對寬松的工作氛圍同樣籠絡住了一批人才。

01校招薪酬對比

為了吸引人才，各廠紛紛開出了天價薪酬，先來看今年校招的算法類大 SP 的 offer，這都是筆者從各個渠道了解到的今年各廠給到的最高 offer（各位讀者中不乏認識比表格中薪資更高的大牛）：

企業薪酬崗位候選人背景

除此之外，可以對比一下今年普通研發和算法工程師在薪酬上的差別：

企業普通研發崗算法研發崗

從以上數據可以很明顯地看出，算法類崗位相比其他崗位在薪酬上至少高出 20%，對于頂級人才更是不遺余力地通過高薪和戶口政策來吸引。一些博士畢業的人才可能初入職場就跨過了所謂月薪 3 萬的大坎兒，直接「走上人生巔峰」。

根據市場反饋，碩士畢業 3 年的機器學習算法專家薪資算上股票收入普遍可以達到年 60-80 萬，而碩士畢業 8 年/博士畢業 5 年如果發展到算法總監的崗位，薪資普遍在 150萬以上。

而不同方向的算法崗位起薪也不盡相同。排序、廣告、推薦等應用類算法，由于會需要更多的實際項目經驗，所以在起薪上不如 NLP /圖像識別高，但隨著工作經驗的增長，薪酬可以基本追平，而這更要靠個人的努力和發展機遇。

NLP 和圖像識別方向的算法，由于在安防、智能客服、自動駕駛、機器人等多個高科技領域均有應用場景，又因為國內人才儲備不足，因此剛剛畢業的碩士博士也可以有很高的薪酬，同時直接參與甚至負責核心項目。

值得一提的是，由于微軟亞洲研究院在這兩個領域的提前布局，內部有多名專家進行了超過 10 年的研究，產生了大量的研究成果，這些專家現在是市場上頂端的人才，如果挖角至少會有 300-400 萬的薪酬收入。

02未來趨勢預測

毫無疑問，2017 年是互聯網人工智能領域熱火朝天的一年，而人工智能也一定會成為未來發展的主流方向之一，但這是否就意味著 AI 相關的算法人才會一直受到如此青睞呢？筆者斗膽做出預測：

1、AI 算法崗位的數量在 5 年內會持續增加，會有更多的公司參與到 AI 的這次浪潮當中。同時，人工智能也會不斷結合其他領域，在更多方面展現出優秀的科技成果。

例如華大基因利用算法進行的 DNA 分析；依圖切入醫療領域，通過算法來輔助病癥診斷；還有各個大型企業在基礎設施上加入算法，實現了數據中心的自動檢測和故障維護等等。這是技術人才在進行職業規劃時不可忽略的一個趨勢。

2、但也不可否認的是，算法類人才的數量也會在未來 5 年內出現爆發式增長。如果說過去幾年只有十幾個重點大學設立了相關的研究院并且每年有 20 余人（碩士+博士）進行細分領域的研究的話，這個數量在 2016 年開始猛增。幾乎所有的重點大學都設立了相關的研究機構，而申請人數也是多了數倍不止。根據數據顯示，人工智能相關的大學研究院已經超過了 60 個。

3、技術最終要與產品相結合。在算法模型日臻完善的條件下，最終具有競爭力的技術人才一定要擁有豐富的產品或是項目經驗，能夠解決實際問題是絕大多數企業招聘時的基本要求。這個道理同樣適用于企業，一個人工智能企業只有擁有成熟的可盈利的產品才能最終在激烈的競爭中存活下來。

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