互聯(lián)網(wǎng)雖然寒冬,但人工智能熱度不減,成果不斷。今年所有的互聯(lián)網(wǎng)公司,都在ALL in AI。百度、騰訊、阿里巴巴、京東等互聯(lián)網(wǎng)巨頭甚至都在美國(guó)硅谷大肆高薪挖掘人工智能人才。
時(shí)值此刻筆者也采訪到一位好友,他剛剛經(jīng)歷了YMS面試并順利入職,我們將邀請(qǐng)他率先分享以下問(wèn)題:
1.AI崗位現(xiàn)狀究竟如何,熱搜80萬(wàn)薪酬是否為炒作?
2.面試AI大廠崗位,哪些問(wèn)題最常問(wèn)?(進(jìn)入大廠必備)
3.學(xué)AI應(yīng)該怎么學(xué)?學(xué)什么?(技能圖譜速度收藏)
人工智能,這是時(shí)代給程序員的大禮
國(guó)內(nèi)現(xiàn)狀錢多人少,12113個(gè)崗位搶人
作為一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)程序員在轉(zhuǎn)型AI的道路上,我一直充滿理性。從2016年初我就一直在從事機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的工作,今年初冬,由于種種原因,我跳槽了。
其實(shí)在面試之前,也有很多朋友找我聊過(guò)現(xiàn)在AI現(xiàn)狀是不是有點(diǎn)夸大,其實(shí)這個(gè)問(wèn)題沒(méi)有標(biāo)準(zhǔn)答案,但據(jù)我最新得到消息和面試的過(guò)程中,發(fā)現(xiàn)AI崗位需求太多了,幾乎每天都有數(shù)百個(gè)JD出來(lái)。
上周,在一個(gè)AI群里,有人分享了據(jù)UiPath發(fā)布的最新數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)公布中國(guó)空缺的AI崗位最多,有12113個(gè)相關(guān)職位正在招聘,其次是美國(guó)。中國(guó)和美國(guó)在就業(yè)崗位總數(shù)方面處于領(lǐng)先地位。
這果然應(yīng)證了我的想法,AI無(wú)寒冬。
注意:UiPath基于全球最大的招聘網(wǎng)站indeed的數(shù)據(jù)做了分析。
在招AI崗位最多的國(guó)家Top10
在AI化這條路上,中國(guó)走在前端。據(jù)了解,在全球熱門招聘城市中,蘇州、上海、北京的AI崗位需求最多。今年第三季度供需比率為1.25,也就是125個(gè)崗位在“搶”100個(gè)求職者。
在這樣的背景下,所以我找工作也比較順利,在北京幾乎每天能收到3-4個(gè)面試邀請(qǐng)電話。
但是薪酬這塊還是要說(shuō)明一下,前段時(shí)間上微博熱搜的AI應(yīng)屆博士80萬(wàn)其實(shí)不適用每個(gè)人,因?yàn)閷W(xué)歷背景的不同。
今年的互聯(lián)網(wǎng)大家都知道寒冬來(lái)臨,從我面試的過(guò)程中及身邊的朋友了解到,AI不降反升,一些公司將應(yīng)屆AI人才的工資提高了10%~20%,而有的公司的工資漲幅更大,特別是從去年的40萬(wàn)元年薪提高到每年80萬(wàn)元(特殊)。
網(wǎng)傳薪酬
2018年12月最新招聘社招薪酬
在這種情況下,像我這種還有經(jīng)驗(yàn)的老手所以會(huì)實(shí)現(xiàn)翻倍,最重要是時(shí)代給予了這樣的前景。就像之前的一句經(jīng)典之談:
一個(gè)人的命運(yùn)啊,當(dāng)然要靠自我?jiàn)^斗,但也要考慮到歷史的行程。
AI面試常見(jiàn)那些事兒
搞定這些,就邁入了半個(gè)大廠。
我面的是不限方向的「機(jī)器學(xué)習(xí)研究員」,在前一陣子面試的過(guò)程,我把一些常見(jiàn)問(wèn)題匯總了,如果這些能掌握,基本90%的通過(guò)率沒(méi)跑了!
1.訓(xùn)練決策樹(shù)時(shí)的參數(shù)是什么?
2.在決策樹(shù)的節(jié)點(diǎn)處分割的標(biāo)準(zhǔn)是什么?
3.基尼系數(shù)的公式是什么?
4.熵的公式是什么?
5.決策樹(shù)如何決定在哪個(gè)特征處分割?
6.你如何用數(shù)學(xué)計(jì)算收集來(lái)的信息?你確定嗎?
7.隨機(jī)森林的優(yōu)點(diǎn)有哪些?
8.介紹一下boosting算法。
9.gradient boosting如何工作?
10.關(guān)于AdaBoost算法,你了解多少?它如何工作?
11.SVM中用到了哪些核?SVM中的優(yōu)化技術(shù)有哪些?
12.SVM如何學(xué)習(xí)超平面?用數(shù)學(xué)方法詳細(xì)解釋一下。
13.介紹一下無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí),算法有哪些?
14.在K-Means聚類算法中,如何定義K?
15.告訴我至少3中定義K的方法。
看完后,大家感覺(jué)難易度如何?基本上,搞定這些技術(shù)題目,你就可以申請(qǐng)國(guó)內(nèi)大公司,乃至硅谷公司的技術(shù)面試了!在整個(gè)求職過(guò)程中,我大概與20位+位專業(yè)人士有過(guò)交談,以下為經(jīng)驗(yàn)之談:
展示自己很重要,簡(jiǎn)歷很重要。一定要體現(xiàn)自己參與過(guò)的項(xiàng)目,學(xué)習(xí)過(guò)的課程證書(shū),參加的活動(dòng),發(fā)表過(guò)的論文等,這些都是加分項(xiàng)。
如果你是這一領(lǐng)域的新人,在創(chuàng)建簡(jiǎn)歷時(shí)可以從自己做過(guò)的項(xiàng)目開(kāi)始,或者GitHub賬號(hào)也是很有說(shuō)服力的。除此之外,可以多參加Kaggle競(jìng)賽和多參加學(xué)習(xí)。
學(xué)會(huì)謙虛,注意傾聽(tīng)面試官的意見(jiàn)。有的時(shí)候,R和Python的使用者會(huì)互相鄙視,最好不要這樣,不然很可能掛掉。
沒(méi)那么難,4步掌握AI
如果想0基礎(chǔ)進(jìn)階人工智能,則只需攻克這個(gè)4座大山即可:
你需要學(xué)習(xí)一門編程語(yǔ)言:
這里我推薦Python —— 人工智能主要開(kāi)發(fā)語(yǔ)言。最關(guān)鍵的是對(duì)小白也非常友好,簡(jiǎn)單易學(xué)。
你需要“掌握“數(shù)學(xué)知識(shí):
數(shù)學(xué)基礎(chǔ),大概是嚇退大部分人的紙老虎,從微積分到線性代數(shù),我們的確要了解數(shù)學(xué)原理。別怕,人工智能數(shù)學(xué)部分的核心是要會(huì)用代碼去實(shí)現(xiàn)。
你需要理解算法:深度學(xué)習(xí)(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)):
當(dāng)你用了代碼能力和數(shù)學(xué)基礎(chǔ),下一步則是理解人工智能的核心算法 ——深度學(xué)習(xí),讓計(jì)算機(jī)擁有“智能”。
你需要發(fā)動(dòng)技能,用實(shí)踐證明:
在翻越前幾座大山之后,你已經(jīng)體系化地掌握了AI的基本技能,接下來(lái)就是需要實(shí)踐來(lái)理解實(shí)際工作的痛點(diǎn)問(wèn)題。
是的,AI新時(shí)代時(shí)代來(lái)了,我們從互聯(lián)網(wǎng)走向移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng),現(xiàn)在又從移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)走向人工智能時(shí)代。業(yè)內(nèi)有人稱這一次的人工智能爆發(fā)是互聯(lián)網(wǎng)3.0時(shí)代的開(kāi)啟。所以現(xiàn)在搞IT開(kāi)發(fā)的工程師的不懂機(jī)器學(xué)習(xí),就相當(dāng)于低級(jí)程序員。所以,當(dāng)你準(zhǔn)備學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí),該從何下手?如何入門?
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