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[电子杂谈] 从“人才储备”走向“业务驱动”,人工智能会不会归于平淡?
2018-11-12 17:38:30  3797 ai技术
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如此火爆的AI,会不会像Android和iOS一样,五年后归于平淡?转型AI真的有必要吗?

AI就像一个点石成金的神器,所有的行业,任何的创业,抑或是职位背景,只要沾着这个词,多少有点脚踩五彩祥云的优越感,话题来了,融资来了,故事来了,高薪来了,offer来了。

于是,越来越多的人开始往AI方向涌,哪怕现在做的工作跟AI完全不沾边,也阻挡不了人们转型的热情。

可是,问题就在于,这条路就一定靠谱吗?到底应该坚守当前的开发阵地,力求做到精益求精呢?还是应该坚决一点,转型AI呢?

关于这个话题
1.当下人工智能人才市场,哪一类候选人最受欢迎?

T:30岁以下,在某个细分领域有3至8年工作经验,大中型公司的核心部门,工程师级别,毕业学校是不错的一本,即使不是清北复交。

只要简历出现以下关键词:机器学习,图像识别,语音识别,自然语言算法,数据分析,计算机视觉,并参与过项目实践,被约面试的几率极大。

2、跳槽后薪资会涨多少?

T:如符合上述条件,十个岗位抢一个优质候选人这种现象不足为奇。我们接触过的候选人最高Offer年薪接近200万,这是极端少数个例,是算法稀缺人才,绝大部分跳槽后薪资平均分布在30-80万之间,谈的好能力非常出众的能过百万。

3、AI薪资被大家热议背后的深层原因是什么?

T:行业的大热是一切高薪的前提,而在行业风口上公司发展最大的筹码无疑是人才,商业战场对核心人才的抢夺异常凶猛,巨头把薪资线拉高以增加获胜筹码这是其一。

融到钱的小公司为了发展业务或者为了下一轮融资顺利,更是需要业务骨干支撑估值,人才的价格自然被炒作高到令人不解。

4、现在每个大一些的企业都在砸重金招聘机器学习工程师、研究员,美其名曰是为了业务扩展?


但实际来看,很多公司只是在做人才储备,它们只是需要这么一个部门,而业务上是否需要机器学习、机器视觉、自然语言处理,还不是非常明朗。

而管理层往往也缺乏对于其真实能力的理解,只知道很重要,必须成立这么一个部门。换个角度来看,一个比较健康的状况应该是企业有了业务需求,再去招聘相关人才,这样的话员工有事做企业也获利。然而现在不少的企业的是先去招聘人工智能相关人才,来了再看看能干点什么。

这种情况下,企业可能难以获利而AI人才觉得自己每天无事可做,而其他员工觉得AI组光拿钱不干事,从各种角度来看不是一件好事。

那么企业为什么要做这么出力不讨好的事情呢?除了战略性防御以外,这其实是赌。赌的是AI必然有用,赌的是现在买进来的AI人才未来可能需要5倍10倍的价格才能引进。

从个人角度来看,我们每个人也都在赌,赌要不要转AI,要不要allin深度学习,要不要全职考研考博。这些赌的都是AI未来,但其实赌的是AI能不能从现阶段的人才储备转为业务驱动。我们现在还没到保护泡沫不破的阶段,而还在努力吹泡泡的阶段。

工业界未来需要什么样的机器学习人才?老生常谈,能将模型应用于专业领域的人,也就是跨领域让机器学习落地的人。有人会问现在我们不就需要这样的人吗?答案是肯定的,我们需要并将长期需要这样的人才,现阶段的机器学习落地还存在各种各样的困难。这样的需求不会是昙花一现,这就跟web开发是一个道理,从火热到降温也经过了十年的周期。

一个领域的发展有特定的周期,机器学习的门槛比web开发高而且正属于朝阳期,所以大家致力于成为“专精特定领域”的机器学习专家不会过时。

什么是特定领域的机器学习专家?指的是你有足够的机器学习知识,并对特定领域有良好的理解,那么在职场供求中你肯定可以站在优势的那一边。

所以这是老生常谈。对于个人来说,如果AI从业者有很好的技术能力和良好的领域结合能力,三年五年绝不是职业的瓶颈期,甚至十年都还太早。而对于企业而言,如何从“人才储备”走向“业务驱动”才是重中之重。不然的话,人工智能其实根本就不算曾火过,我们本身都还在婴儿期。

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2018-11-12 17:38:30   评论 分享淘帖
4 个讨论
30岁以下,8年工作经验,有此推断此人本科毕业。做算法起步要求硕士,要是调参工也算AI工程师,那当我没说
2018-11-12 17:40:10 评论 举报
AI人才未来可能需要5倍10倍的价格才能引进
2018-11-12 17:40:35 评论 举报
何种行业何种技术都有兴起 繁盛 衰落的过程
2018-11-12 20:22:00 评论 举报
任何行业发展都要良性。
2018-11-15 13:25:29 评论 举报
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