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AI工資行情:薪金一路猛漲!

人工智能
AI工資得益于帶來豐厚薪金的完美組合:熱門領域和對稀缺人才的旺盛需求。這是顛撲不滅的供需定律;而現在,凡是與AI沾邊的技能都很吃香。據Indeed.com聲稱,舊金山地區的平均IT工資(關鍵詞是“AI工程師”)從軟件工程師的年薪約134135美元到機器學習工程師的年薪169930美元不等。

雖然AI程序員的平均工資約10萬美元到15萬美元,但要想賺大錢,你應該成為AI工程師。

AI工資得益于帶來豐厚薪金的完美組合:熱門領域和對稀缺人才的旺盛需求。這是顛撲不滅的供需定律;而現在,凡是與AI沾邊的技能都很吃香。

據Indeed.com聲稱,舊金山地區的平均IT工資(關鍵詞是“AI工程師”)從軟件工程師的年薪約134135美元到機器學習工程師的年薪169930美元不等。

然而,如果你擁有招人公司需要的資質,薪水可能開得更高。谷歌為招聘一名終身教授,開出了三倍于現有薪水18萬美元的報價,不過對方拒絕了,接受了不同的教學崗位。

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但到目前為止紀錄是在4月份創下的,當時經營時尚購物網站Zozotown的日本公司Start Today發布了新的工作崗位,欲招聘七位“天才級”的AI技術專家,年薪高達1億日元,將近100萬美元。

AI工資豐厚的幾大行業領域

想獲得優厚的AI工資意味著從事于“合適”的行業領域。雖然AI工作崗位眾多,但主要集中在少數幾個行業領域(即技術行業),僅限于幾個物價高的大城市。另一個熱門的求職網站Glassdoor特別指出,其網站上列出的所有AI工作中67%位于舊金山灣區、西雅圖、洛杉磯和紐約市。

它還將Facebook、英偉達、Adobe、微軟、優步和埃森哲列為2018年五家最佳的AI雇主公司,這五家公司在招聘的AI職位中占了近19%。Glassdoor上列出的AI工作的平均底薪為每年111118美元。

Glassdoor還發現,金融服務、咨詢公司和政府機構在積極招聘AI工程和數據科學專業人士。這包括知名公司和機構:第一資本、富達、高盛、博思艾倫、安永、麥肯錫、美國宇航局噴氣推進實驗室、美國陸軍和聯邦儲備銀行。

然而預計在不久的將來,工作崗位和行業領域的數量會大幅增加。Gartner最近的一份報告稱,AI將淘汰180萬個工作崗位,以低賤工作為主,但這個領域到2020年將創造230萬個新工作崗位。凱捷的最近報告證實了這點,其報告發現,使用AI的公司中83%表示因AI而增設工作崗位。

拿到AI高薪的最佳工作

“AI”這個術語相當廣泛,涵蓋許多學科和任務,包括自然語言生成及理解、語音識別、聊天機器人、機器學習、決策管理、深度學習、生物特征識別以及文本分析和處理。鑒于各自所需的專業化水平,掌握多個學科的專業人士為數不多。

簡而言之,找到最好的AI薪水需要積極規劃正確的職業道路。

雖然AI程序員的平均工資約10萬美元到15萬美元,不過視所在地區而定,所有這些都屬于開發者/碼農這個群體。要想賺大錢,你應該成為AI工程師。據另一個求職網站Paysa聲稱,AI工程師的平均收入是171715美元,從124542美元到201853美元不等,收入最高的可超過257530美元。

為什么這么高?因為許多人出自非編程背景。IEEE特別指出,生物學和物理學等學科方面持有博士學位的人返校學習AI,并將其應用于自己的領域。他們需要橫跨技術,了解多種語言和硬件架構,并了解涉及的數據。后者使得工程師“奇貨可居”。

為何AI工資如此之高?

事實上,AI這門學科不像許多開發者那樣可以自學。Stack Overflow的一項調查發現,86.7%的開發者實際上是自學成才的。但這適用于Java、Python和PHP等語言,而不適用于深奧的AI學科。

它需要計算機科學的高級學位,通常是博士學位。Paysa在一份報告中發現,35%的AI職位需要博士學位,26%需要碩士學位。原因何在?因為AI是一個快速發展的領域,你在攻讀博士學位、參與學術項目時,AI即便不是最先進的,也往往很前沿,這為學生提供了工作環境所需要的經驗。

AI還需要多個學科,包括C++、STL、Perl、Perforce以及API(比如OpenGL和PhysX)。由于AI進行重要的計算,因此物理學或某種生命科學方面的背景也必不可少。

因此,想成為水平高又搶手的AI開發者,你需要掌握眾多技能,而不僅僅是一兩種技能。Indeed列出了AI方面需要了解的十大技能:

  • 1)機器學習
  • 2)Python
  • 3)R語言
  • 4)數據科學
  • 5)Hadoop
  • 6)大數據
  • 7)Java
  • 8)數據挖掘
  • 9)Spark
  • 10)SAS

如你所見,這是一系列廣泛的技能,沒有哪種技能一夜之間就能學到。據《紐約時報》報道,全球合格的AI專業人員不到10000個。Element AI是蒙特利爾的一家機器學習系統咨詢公司,今年早些時候它發布了一份報告,稱全球只有22000名博士級計算機科學家能夠構建AI系統。不管怎樣,這遠遠滿足不了需求。

彼此競爭的雇主推高了工資

由于AI專業人員鳳毛麟角,科技公司在學術界到處搶人。在華盛頓大學,20名AI教授中6人在休假或部分休假,為外部公司工作。因此能教這門技術的教授的數量受到限制,導致了惡性循環。

《美國新聞和世界報道》評出AI教育方面的前20所學校。前五名是:

  • 1)賓夕法尼亞州匹茲堡的卡內基梅隆大學
  • 2)馬薩諸塞州坎布里奇市的麻省理工學院
  • 3)加州斯坦福的斯坦福大學
  • 4)加州伯克利的加州大學伯克利分校
  • 5)華盛頓州西雅圖的華盛頓大學

由于學術界遭搶,其他途徑也在涌現。谷歌在招聘能接觸到的任何AI開發者,通過其谷歌云平臺網站提供深度學習和機器學習工具方面的課程。同樣深耕AI的Facebook在網上放有一系列視頻,介紹AI的基礎知識(比如算法)。如果你想在網上上課,還有Coursera和Udacity。

基本的計算機技術和數學背景是大多數AI課程的基礎。線性代數與C++編程一樣必不可少,因為機器學習對矩陣內的數據進行分析,而線性代數側重于矩陣運算。據計算機科學學位中心聲稱,AI課程涵蓋高等數學、貝葉斯網絡或圖形建模等方面的研究,包括神經網絡、物理學、工程及機器人、計算機科學和認知科學理論。

但有些知識是沒法教的。從事AI并不意味著你把工作轉移到計算機上。它需要分析思維過程、技術創新方面的先見之明、設計方面的技術技能,以及維護和修復技術、軟件程序以及算法的技能。因此,不難看出為什么技術人員如此稀缺,這只會推動AI工資水漲船高。

責任編輯:未麗燕 來源: 云頭條
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