人工智能技术应用专业薪资待遇-人工智能技术应用专业薪资待遇怎么样
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应用专业薪资待遇的问题,于是小编就整理了2个相关介绍人工智能技术应用专业薪资待遇的解答,让我们一起看看吧。
人工智能软件工程师就业前景?
人工智能,现在已被国家列入发展规划,国家提出了人工智能三步走的发展战略,现工智能已经有了国家战略的背景支持。因此,在今后的发展当中,肯定是会越来越火热。
从科研院所到商业巨头和企业,各行各业都在开发引进人工智能,导致人工智能领域的缺口非常大。而且它作为以计算机技术为基础的高端技术,工资是绝对不会低的,不仅不会低,是非常高的。
大学毕业后的就业方向,可以分为一般的人工智能工程师、人工智能专家、人工智能数据分析师、数据分析科学家、人工智能科学家等。
人工智能相关的岗位薪酬状况如何?
今年人工智能行业的平均薪酬约为2万元,相较于去年增长12.4%;架构师连续两年以36000元月薪稳居高薪榜首;人才缺口大的算法工程师校招的平均薪酬高达21700元,是该职位社招平均薪酬的80%,较去年校招增长7700元,增幅高达56%。
下午好呀,我是茂名华图,这个问题图图来回答一下。
虽然目前一小部分高校在本科阶段开设了人工智能专业,但是人工智能领域的人才培养依然以研究生阶段为主,从近些年人工智能相关方向研究生的就业情况来看,整体的就业情况还是不错的,包括计算机视觉、自然语言处理、深度学习、机器人等方向都有不错的就业表现,不少毕业生的岗位薪资待遇也非常可观。
从人工智能的整体发展趋势来看,当前人工智能领域依然处在行业发展的初期,所以在人才需求上依然以具备创新能力的研发型人才为主,所以通过读研来进入人工智能领域是比较不错的选择,也是比较现实的选择。人工智能领域的研究方向还是比较多的,不同高校会根据自身的***整合情况,来设置不同的学习方向。随着目前不少大型科技公司陆续开始布局人工智能领域,未来人工智能领域的岗位需求量将会不断得到释放。所以,当前选择学习人工智能方向,也是顺应时代发展的选择。
对于基础比较薄弱的初学者来说,如果想进入人工智能领域,应该规划一个系统的学习***,比较现实的学习路线是从编程语言开始学起,然后通过编程语言进入到大数据领域,然后再进入人工智能领域,这也是目前不少人工智能领域从业者的发展路线。
最后,由于目前人工智能产品尚没有完成大面积落地应用,所以整体的岗位需求量并不大,要想增强自身的岗位竞争力,应该丰富自身的知识结构,以便于能够适应更多的岗位需求,比如从软件开发岗位开始做起,然后再逐渐转向人工智能领域也是比较不错的选择。
自然语言处理的平均薪资为 25553 元,机器学习岗位的平均薪资为 27652 元,语音识别岗位的平均薪资为 24037 元,深度学习岗位的平均薪资为 27516 元,语音/视频/[_a***_]开发岗位的平均薪资为 22***9 元。
当然,每个地方的标准都不一样。现在人工智能领域就像一个大蛋糕,***都想去分,现在已经不同以前,自学一点python都能找到不错的工作。现在互联网更新换代很快,如果不深入去学习,肯定会被后起之秀淘汰。
人工智能是一个新的风口,但能不能在风口上飞起来,得看自己到底有没有实力了。
人工智能领域会在未来的十年或者二十年占据国家的主导位置,会为人们的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应用专业薪资待遇的问题就介绍到这了,希望介绍关于人工智能技术应用专业薪资待遇的2点解答对大家有用。
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