半月谈人工智能技术风险-人工智能的技术风险

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于半月谈人工智能技术风险的问题，于是小编就整理了1个相关介绍半月谈人工智能技术风险的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能相关的岗位薪酬状况如何？

人工智能相关的岗位薪酬状况如何？

人工智能在就业方向是非常非常有前景的一个行业，随着AI技术的不断普及，这个行业的技术性也越发高端。只要你有熟悉AI技术的能力，你找个高薪的工作哪就是分分钟的事。至于选择什么样的公司，哪肯定是腾讯，阿里，华为这类大厂合适

补充一下2019年校招大厂情况

国内现在人工智能方向工资的确是高，有点像赚快钱性质，国内除了BAT巨无霸，其他大部分的公司，特别是中小规模的人工智能公司，大家技术都差不多，那靠什么能脱颖而出呢？就是“速度”，谁先做出来产品谁占领市场。所以AI高端人才，比如中科院清华这种，你学这个的就可以来，来了就是高薪。 虽不可能一直这样，但现在真的是缺人。

所以人工智能这一块还会持续火一段时间。但我们也谈到了一个问题，就是基本只要本科名校及以上（我说的名校不止限于清北中科院，211学校及以上的大学都有自己强势的专业，也是很有机会的），但普通学校的计算机，很难进来。

其实我们学计算机方向的毕业生从总体上看是供大于求的，但符合公司预期的，是供小于求的，所以招不到靠谱的人是HR们常用的口头禅，但其实这是一种正常现象，求职就像相亲，双向选择就会出现这样的问题，你看上的对方看不上你，能看上你的你又看不上人家。

现在人工智能方向的本科生及研究生平均工资，是高于决大部分行业的，这是事实，前面我也说过，是因为投入高，现在是不计成本抢市场的阶段，但人工智能公司也是良莠不齐，在蓬勃发展的背后凑热闹的也不少，过两年通过市场选择会倒下一批融不到资的企业。所以进大企业是较为稳妥的选择，进小企业，风险大，说俗点看运气，如果能跟着企业做起来，没准作为元老还会有额外收入，如股份等，但如果公司倒闭了，可能会浪费您的宝贵时间。

要谈人工智能的待遇，得先清楚人工智能岗位都有啥，基于我的理解，我个人觉得分为以下几个：

AI research组由科学家和工程师组成，科学家包含NB的博士+教授，而工程师协助前面的大牛加速研究进程。举个例子，大牛A有了几个NB的idea，于是面了1、2个NB的硕士工程师干活，最后发顶会paper。我简单看了一下这些硕士工程师的背景，属于名校名项目里最top的那些硕士，他们以硕士身份加入，但已经具备很强的科研能力，只是没有读博罢了。

AI research 组做的都是最前沿的技术，而真正短期要落地到产品的还是AI应用组。里面根据方向分自然语言处理，计算机视觉，大规划机器学习平台之类的，里面集结了各种有专才的牛博牛硕做深度学习模型算法+系统平台优化的工作，他们要么在某个特定领域有所积累，要么熟悉c++，分布式高性能计算。前者主要还是博士和教授，后者硕士就多了。

以上2个组在公司里人都不多，但是这年头学AI的人多了，高手云集，博士间竞争已经特别激烈，硕士就更难了，于是大部分人其实是前往业务组做AI。

业务组里通常只是使用AI应用组已有的模型和框架，加上自己对业务的理解，提出一定的优化和个性化训练，大的公司有的组还是需要自己造轮子，比如广告算法组，博士占比超过一半，各种个性化算法模型。但大部分组的算法工程师，大概率只是做[_a***_]工程+微调模型+业务逻辑就足够了，一般不至于去到改深度学习模型的那一步。

最后回到题目，AI岗待遇。 AI research组大牛 > AI 应用组大牛 ~ 牛逼业务组大牛 > 知道怎么改模型的小牛 > AI调包侠 > 普通产品组工程师。

所以想要提高自己的待遇，理想情况下就是名校名导读博，发几篇顶会，然后自然会被邀请到AI research组工作了。

对于名校NB的硕士生，为了具备和博士竞争的资格，建议在一个细分领域(nlp, cv之类的)深入沉淀，出点paper，然后争取去AI应用组或者NB的业务组里去写模型。

对于普通的AI背景一般的非博士生，如果想做系统还好，要是想做模型……努力提升自己争一个好的业务组AI岗的机会吧。（什么是好的？要么发展快可以升值，要么牛人多可以学习）

人工智能（AI）从专业角度来看，随机器学习领域的技术提升、传感器能力的提高、更为强大的计算能力，带来了更为新一代的硬件和软件机器人，这些机器人在几乎所有的行业都有了实际的应用。它利用了当前在计算机处理能力取得极大突破的软件能力基础之上，包括了自然语言处理、机器深度学习、计算机视觉和语音识别等。从2018年第四季度就业情况的“大数据”统计来看，人工智能所属的互联网IT行业是所有行业中薪酬水平最高的为“10490元”。

一、平均薪酬最高15大岗位，推荐算法师登顶

2018年第四季度，从BOSS直聘和前瞻产业研究院整理的数据来看。在所有行业岗位中，推荐算法岗位以3.357万元的月度平均工资水平登顶状元岗位、紧随其后的榜眼岗位是架构师3.05万元、探花岗位是数据架构师2.96万。

平均薪酬最高的15大岗位中，除了游戏制作人和数据产品经理之处，其他13个岗位均与AI智能的前沿技术密切相关。它们分别是搜索算法、深度学习、自然语言处理、机器学习、图像算法、语言识别、Golang编程、Hadoop生态构架、图像识别、测试经理，具体薪酬水平请看下图。

转岗涨薪幅度，精算师位居第一

随着AI智能技术的应用发展需要，相近业务职能岗位，转岗服务AI智能技术应用的开发，薪资涨幅的趋势也比较突出。大数据显示，精算师岗位以36.2%的增长水平位居第一、紧随其后的是涨幅为27.3%的西班牙语翻译岗位（非技术）和21.6%的医疗器械研究岗位。

同时，我们也应看到因为游戏制作人岗位的人才稀缺（20.4%涨幅），该岗位才能因人才的稀缺性而以2.2万元的平均月薪水平跻身15大薪酬岗位。这对现在正在从事游戏制作专业的职场人而言是好事，对刚刚步入校门的大学同学而言未必是好消息。不要因现在热而盲目追热选专业，造成未来千军万马过独木桥的毕业季“降身价拼岗位”现象。具体转岗涨薪情况请看下图。

小结：关于题主所问“人工智能相关的岗位薪酬状况如何”的解答显示推荐算法、架构师、数据架构师以月均3万左右最热。第二梯队，搜索算法、深度学习、自然语言处理、机器学习、图像算法、语言识别、Golang编程、Hadoop生态构架、图像识别、测试经理等岗位以2--3万之间的月均水平傲视众多行业的职业岗位。大数据显示，产业互联网与数字商业推动经济实体转型进化已经是不争的大趋势。希望，那些传统行业的从业者，还以过去经验看未来社会经济发展的传统职场人，能早些觉醒抓紧时间学习如何适应未来！

到此，以上就是小编对于半月谈人工智能技术风险的问题就介绍到这了，希望介绍关于半月谈人工智能技术风险的1点解答对大家有用。

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