新一年漲工資指南:AI薪資水平和就業(yè)前景分析
六、AI行業(yè)人才入門(mén)和進(jìn)階方向
如圖所示,在此不做細(xì)表。
七、哪些高校有AI課程
八、總結(jié)和建議
A、受2018年互聯(lián)網(wǎng)凌冬已至各大廠裁員縮招的影響,近三個(gè)月以來(lái)大廠或AI垂直領(lǐng)域獨(dú)角獸的企業(yè)AI人才的招聘數(shù)量正在減少,而且招聘的門(mén)檻也在逐步變高,應(yīng)屆本科、研究所和碩士生進(jìn)入AI公司的門(mén)檻也在增加。
B、對(duì)于應(yīng)屆畢業(yè)生來(lái)說(shuō),由于沒(méi)有工作經(jīng)驗(yàn),那么,Kaggle競(jìng)賽、天池大賽的排名就會(huì)影響到用人單位的考量。所以競(jìng)賽刷排名還是要做的。
C、對(duì)于在職技術(shù)開(kāi)發(fā)人員,技術(shù)轉(zhuǎn)崗勢(shì)在必行。在職技術(shù)開(kāi)發(fā)人員的優(yōu)勢(shì)是有項(xiàng)目開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn),對(duì)技術(shù)的理解比較通透,一點(diǎn)就透,且有部門(mén)合作經(jīng)驗(yàn),出活快。
在職技術(shù)開(kāi)發(fā)人員可利用工作業(yè)余時(shí)間學(xué)習(xí)Python和TensorFlow,加強(qiáng)自身數(shù)學(xué)知識(shí)(微積分、概率論、線性代數(shù)、凸優(yōu)化、統(tǒng)計(jì)學(xué)等)和機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)后,可轉(zhuǎn)崗到AI行業(yè)。這里放出一張iOS、Python和H5開(kāi)發(fā)方向的月薪對(duì)比,相信能夠刺激到你。
D、對(duì)于門(mén)外漢,既不是在職技術(shù)人員也不是應(yīng)屆畢業(yè)生的話,我也建議你動(dòng)起來(lái),不一定是學(xué)技術(shù),但是至少要拿到上AI這條大船的門(mén)票。比如你是原來(lái)是做APP運(yùn)營(yíng)的,那么你也可以自學(xué)AI相關(guān)知識(shí),往AI產(chǎn)品經(jīng)理方向努力。因?yàn),你學(xué)起來(lái),就比那么不學(xué)的多了一項(xiàng)競(jìng)爭(zhēng)力,也給自己多了一個(gè)選擇。
E、不一定是學(xué)越來(lái)越多的技術(shù)和知識(shí)越好,你需要精細(xì)化的去學(xué)東西。對(duì)于AI+行業(yè)方向來(lái)說(shuō),一方面要了解AI的能力和技術(shù),知道AI的“能與不能”,一方面也要了解行業(yè)的基礎(chǔ)知識(shí),找到AI的應(yīng)用場(chǎng)景。同時(shí),對(duì)于大廠來(lái)說(shuō),最前沿的技術(shù)和框架都不是最好的選擇。成熟、穩(wěn)定的技術(shù)架構(gòu)反而是大廠的優(yōu)先選擇。
D、對(duì)于博士學(xué)歷的人員來(lái)說(shuō),頂級(jí)期刊的論文數(shù)量和被引用數(shù)量也是用人單位會(huì)考量的內(nèi)容。所以,時(shí)間上條件允許的情況下,最好還是有一定的論文的產(chǎn)出。
E、沒(méi)有工作經(jīng)驗(yàn)的應(yīng)屆畢業(yè)生,先上船再說(shuō)。也就是說(shuō),如果拿到船票就先上船,日后一邊積累經(jīng)驗(yàn)一邊學(xué)習(xí),千萬(wàn)不要等天時(shí)地利人和,因?yàn)槟愕拿恳惶於加袝r(shí)間和生活成本。
D、加分項(xiàng):論文、github、知乎、博客、競(jìng)賽。所以每一階段工作、學(xué)習(xí)的總結(jié)就非常重要。

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