人工智能行業(yè)人才緊缺薪酬大漲

人工智能工作人員的薪酬上漲受益于熱門領(lǐng)域和對(duì)稀缺人才的高需求。這是一個(gè)可靠的供需法則，而且目前任何與人工智能相關(guān)的市場(chǎng)需求都非常高。

雖然美國(guó)人工智能行業(yè)的程序員平均工資大約在10萬到15萬美元之間，但為了獲得更多的薪酬，需要成為一名人工智能的專業(yè)工程師。

人工智能工作人員的薪酬上漲受益于熱門領(lǐng)域和對(duì)稀缺人才的高需求。這是一個(gè)可靠的供需法則，而且目前任何與人工智能相關(guān)的市場(chǎng)需求都非常高。

知名招聘網(wǎng)站Indeed.com的調(diào)查表明，美國(guó)舊金山地區(qū)人工智能行業(yè)工程師的薪酬中，軟件工程師每年的薪酬約為134,135美元，機(jī)器學(xué)習(xí)工程師每年的薪酬約為169,930美元。

但是，如果員工擁有企業(yè)需要的相關(guān)證書，其薪酬可能更高。入職谷歌公司的一名終身大學(xué)教授的薪酬上漲了三倍，原來其薪酬為18萬美元，因此他放棄原有的教學(xué)職位。

但迄今為止，這一紀(jì)錄是在今年4月創(chuàng)下的，日本公司Start Today經(jīng)營(yíng)著時(shí)尚購物網(wǎng)站Zozotown，為七位“天才”的人工智能技術(shù)專家提供了新的工作機(jī)會(huì)，其年薪高達(dá)1億日元，或者略低于100萬美元。

人工智能高薪的關(guān)鍵部門

人工智能工程師獲得更高的薪酬意味著是在“正確”的部門工作。人工智能工作職位雖然很多，但主要集中在幾個(gè)少數(shù)的行業(yè)領(lǐng)域，例如科技行業(yè)，而且大多分布在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的大城市。另一個(gè)廣受歡迎的求職網(wǎng)站Glassdoor指出，其網(wǎng)站上列出的所有人工智能工作職位中有67%位于美國(guó)的舊金山、西雅圖、洛杉磯、紐約市。

它還將Facebook、NVIDIA、Adobe、微軟、Uber和埃森哲列為2018年應(yīng)聘的五家最佳人工智能公司，其中將近19%的人工智能職位空缺。在Glassdoor公司發(fā)布的人工智能工作職位的年平均基本工資為每年111,118美元。

Glassdoor公司還發(fā)現(xiàn)金融服務(wù)、咨詢和政府機(jī)構(gòu)正在積極招聘人工智能工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)人士。這包括Capital One、Fidelity、高盛、Booz Allen Hamilton、EY、麥肯錫公司、美國(guó)宇航局噴氣推進(jìn)實(shí)驗(yàn)室、美國(guó)陸軍，以及美國(guó)聯(lián)邦儲(chǔ)備銀行等頂級(jí)機(jī)構(gòu)和公司。

預(yù)計(jì)在不久的將來，有關(guān)人工智能就業(yè)和領(lǐng)域的數(shù)量將大幅增加。調(diào)研機(jī)構(gòu)Gartner公司最近的一份調(diào)查報(bào)告表明，人工智能將消滅180萬個(gè)工作崗位，其中大部分是低收入勞動(dòng)力，但到2020年，該領(lǐng)域?qū)?chuàng)造230萬個(gè)工作崗位。凱捷公司最近發(fā)布的調(diào)查報(bào)告發(fā)現(xiàn)，83%采用人工智能技術(shù)的公司表示由于人工智能而增加工作崗位。

獲得人工智能高薪的最佳工作

“人工智能”的范疇相當(dāng)廣泛，其中涵蓋了許多學(xué)科和任務(wù)，其中包括自然語言生成和理解、語音識(shí)別、聊天機(jī)器人、機(jī)器學(xué)習(xí)、決策管理、深度學(xué)習(xí)、生物識(shí)別、文本分析和處理。鑒于每個(gè)要求的專業(yè)化水平，沒有多少專業(yè)人員可以很好地掌握多個(gè)學(xué)科的知識(shí)。

簡(jiǎn)而言之，人工智能專業(yè)人員獲得更高的薪酬需要積極培養(yǎng)正確的職業(yè)道路。

雖然人工智能程序員的年平均工資大約在100,000美元到150,000美元之間，但這取決于所在的地區(qū)，這些人都工作在開發(fā)和編程領(lǐng)域。為了獲得更高的薪酬，需要成為一名人工智能工程師。根據(jù)另一家求職網(wǎng)站Paysa公司的調(diào)查，人工智能工程師的平均年收入為171,715美元，其范圍在124,542美元到201,853美元之后，收入最高的將超過257,530美元。

為什么這么高?因?yàn)樵S多人來自非編程背景。IEEE指出，擁有生物學(xué)和物理學(xué)等科學(xué)博士學(xué)位的人正在重返校園學(xué)習(xí)人工智能，并將其應(yīng)用于自己的領(lǐng)域。他們需要跨越技術(shù)領(lǐng)域，了解多種語言和硬件架構(gòu)，并了解所涉及的數(shù)據(jù)。因此這樣的工程師變得稀缺而且薪酬高昂。

人工智能行業(yè)的薪酬為何如此之高?

事實(shí)是，人工智能并不像許多開發(fā)人員那樣可以自學(xué)。Stack Overflow公司的一項(xiàng)調(diào)查發(fā)現(xiàn)，86.7%的開發(fā)人員實(shí)際上是自學(xué)成才。但這適用于學(xué)習(xí)Java、Python和PHP等語言，卻不適用于人工智能這樣深?yuàn)W的技術(shù)。

人工智能需要計(jì)算機(jī)科學(xué)的更高學(xué)位，通常是博士學(xué)位。在一份調(diào)查報(bào)告中，Paysa公司發(fā)現(xiàn)35%的人工智能職位需要具備博士學(xué)位，26%的職位需要碩士學(xué)位。這是為什么?因?yàn)槿斯ぶ悄苁且粋€(gè)快速發(fā)展的技術(shù)領(lǐng)域，當(dāng)博士級(jí)技術(shù)人員在學(xué)習(xí)并參與學(xué)術(shù)項(xiàng)目，它們往往是最前沿的技術(shù)，這為他們提供在工作環(huán)境中所需的經(jīng)驗(yàn)。

它需要精通多個(gè)學(xué)科，其中包括C ++、STL、Perl、Perforce、OpenGL，以及PhysX等API。由于人工智能正在進(jìn)行重要的計(jì)算，因此具有物理學(xué)或某種生命科學(xué)的背景也是必要的。

因此，要成為一名成功的人工智能開發(fā)人員，需要很多技能，而不僅僅是一兩種技術(shù)。

以下列出了人工智能需要了解和掌握的十大技能：

1)機(jī)器學(xué)習(xí)

2)Python

3)R語言

4)數(shù)據(jù)科學(xué)

5)Hadoop

6)大數(shù)據(jù)

7)Java

8)數(shù)據(jù)挖掘

9)Spark

10)SAS

正如人們所看到的，這是一系列廣泛的技能，并且沒有一個(gè)是短期可能學(xué)習(xí)和掌握的技能。據(jù)“紐約時(shí)報(bào)”報(bào)道，世界上只有不到10,000名合格的人工智能專家。加拿大蒙特利爾一家從事機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的咨詢機(jī)構(gòu)Element AI公司在今年早些時(shí)候發(fā)表了一份調(diào)查報(bào)告，指出全球只有2200名博士級(jí)的計(jì)算機(jī)科學(xué)家有能力構(gòu)建人工智能系統(tǒng)。無論如何，這對(duì)市場(chǎng)需求來說太少了。

企業(yè)相互競(jìng)爭(zhēng)推高薪酬上漲

由于優(yōu)秀的人工智能專家數(shù)量很少，科技公司正在與學(xué)術(shù)界爭(zhēng)奪人才。在華盛頓大學(xué)，20名人工智能學(xué)科教授中有6名正在休假或部分休假，并在外部的公司工作。在這個(gè)過程中，減少了人工智能技術(shù)的教師數(shù)量，這導(dǎo)致了一種惡性循環(huán)。

美國(guó)新聞和世界報(bào)道等媒體列出了人工智能教育方面名列前茅的前20所大學(xué)。前五名是：

1)位于賓夕法尼亞州匹茲堡的卡內(nèi)基梅隆大學(xué)

2)位于馬薩諸塞州劍橋市的麻省理工學(xué)院

3)位于加利福尼亞斯坦福的斯坦福大學(xué)，

4)加利福尼亞大學(xué)伯克利分校

5)位于華盛頓州西雅圖的華盛頓大學(xué)

隨著學(xué)術(shù)界爭(zhēng)奪人才愈加激烈，出現(xiàn)了各種各樣的替代方案。谷歌公司正在招聘任何可以開發(fā)和操作的人工智能技術(shù)開發(fā)人員，并通過谷歌云平臺(tái)網(wǎng)站提供深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)工具的課程，同樣深入研究人工智能的Facebook公司也提供了一系列關(guān)于基礎(chǔ)知識(shí)的視頻，例如人工智能等算法。如果人們想在網(wǎng)上學(xué)習(xí)，還有Coursera和Udacity提供的教學(xué)課程。

基本的計(jì)算機(jī)技術(shù)和數(shù)學(xué)背景是大多數(shù)人工智能程序的支柱。線性代數(shù)和C++編程一樣必要，因?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)需要對(duì)矩陣內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，而線性代數(shù)則是關(guān)于矩陣的運(yùn)算。人工智能課程包括高級(jí)數(shù)學(xué)、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)或圖形建模的研究，其中包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、物理學(xué)、工程和機(jī)器人科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)，以及認(rèn)知科學(xué)理論。

然而有些技術(shù)和經(jīng)驗(yàn)是無法教授的。采用人工智能并不意味著人們可以拋開計(jì)算機(jī)方面的工作。它需要分析思維過程，技術(shù)創(chuàng)新的先見之明，設(shè)計(jì)的技術(shù)技能，維護(hù)和修復(fù)技術(shù)，軟件程序的技能，以及算法。因此，這就是為什么人工智能技術(shù)人員如此罕見的原因，而這將推動(dòng)人工智能專業(yè)人員的薪酬不斷上漲。