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人工智能技术岗位工资待遇-人工智能技术岗位工资待遇怎么样

C0f3d30c8C0f3d30c8时间2024-09-20 22:35:18分类AI技术浏览36
导读:大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于人工智能技术岗位工资待遇的问题,于是小编就整理了2个相关介绍人工智能技术岗位工资待遇的解答,让我们一起看看吧。人工智能双学位工资待遇?人工智能相关的岗位薪酬状况如何?人工智能双学位工资待遇?人工智能双学位的工资待遇主要取决于所在行业、公司规模、职位层级等因素……...

大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于人工智能技术岗位工资待遇问题,于是小编就整理了2个相关介绍人工智能技术岗位工资待遇的解答,让我们一起看看吧。

  1. 人工智能双学位工资待遇?
  2. 人工智能相关的岗位薪酬状况如何?

人工智能双学位工资待遇?

人工智能双学位的工资待遇主要取决于所在行业公司规模、职位层级等因素,一般介于3000-15000元不等;也有例外情况,比如对于业界领先的话语识别新兴企业来说,他们提供6-8位数的年薪

人工智能相关的岗位薪酬状况如何?

人工智能(AI)从专业角度来看,随机器学习领域的技术提升、传感器能力提高、更为强大的计算能力,带来了更为新一代的硬件软件机器人,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,包括自然语言处理、机器深度学习、计算机视觉语音识别等。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”。

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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。

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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。

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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!

人工智能领域会在未来的十年或者二十年占据[_a***_]的主导位置,会为人们生活带来翻天覆地的电话,会不断的应用于各个领域,在薪资方面如果是某一领域的专家,会有很丰厚的汇报,即使不是专家这个领域未来也会有不错的收入。


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,大概率只是做特征工程+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)

到此,以上就是小编对于人工智能技术岗位工资待遇的问题就介绍到这了,希望介绍关于人工智能技术岗位工资待遇的2点解答对大家有用。

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