AI 算法崗工資一覽

年初，我從招聘網站上了解到，各互聯網大廠，算法崗競爭至關激烈，供大於求。藉着金三銀四，跟你們科普幾個 AI 崗位，看着適合本身的趕忙去投簡歷啊！！

1. 人工智能、機器學習領域究竟多火？

從各大公司紛紛建立本身的人工智能研究院，以及高薪吸納人才的手段即可瞭解人工智能、機器學習有多火。

阿里星計劃

年薪平均估計 60w+，本科生-博士生都有機會，CTO 直接面試，每一年招 10 人，半年 base 美國的機會。

百度少帥計劃

IDL 部門（機器學習、深度學習），年薪 100w+，每一年 9 人，30 歲如下，工做地北京、深圳，一年後硅谷或常青藤名校訪問至少半年，三年後帶領 20-30 人團隊。

騰訊技術大咖

要求，全球 TOP100 CS 相關碩士博士畢業，人工智能相關，薪資上不封頂，深圳市還有「孔雀計劃」160w 的獎勵。

近兩年人工智能火起來了以後，無論什麼技術的程序員都一股腦的想去作人工智能，什麼計算機視覺，天然語言處理，想必你們經歷過 2018 這一年，也大概瞭解 AI 領域的前景及現狀環境，能夠肯定的是，薪資是真的高！

2. AI各崗位高薪上不封頂

網上流傳出的 AI 大廠薪酬表：

來源：新智元

從上圖中屢次提到的關鍵詞「算法」、「人工智能」、「視覺」字樣的職位，都須要懂機器學習，這幾個崗位的待遇也不一樣，AI research 組 > AI 應用組> 會改模型的 > AI 調包俠 > 普通工程師。

在產品和服務中應用機器學習模型，已經逐步成爲了互聯網行業的通行方法。甚至不少傳統軟件企業，也開始嘗試應用機器學習。說得更直接一點，人工智能正處在煊赫一時的風口浪尖上，看來，程序員不會機器學習都很差意思去找工做了。

3. 有哪些AI崗位

無數人涌入 AI 崗位，認準了待遇高、前途好。但在談待遇前，得先清楚人工智能崗位都有啥。

AI research 組

AI 應用組 （研究，系統）

業務組 （算法工程師）

AI research 作的都是最前沿的技術，可以短期內落地到產品的仍是 AI 應用組，包含的大方向有天然語言處理、計算機視覺、機器學習平臺等。

不少技術開發者迫切但願快速進入人工智能領域，從事工程或者算法等相關工做，可是，遇到「人工智能產品」時，你是否可以根據本身的知識，推導出 How it works ——

它背後有沒有用到機器學習模型？

若是有的話是有監督模型仍是無監督模型？

是分類模型仍是迴歸模型？

選取的特徵是哪些？

若是由你來解決這個問題，有沒有更好的方法？

借鑑機器學習認識客觀規律的過程，能夠知道，模型是由數據和算法決定的。對應到人腦，數據是咱們經歷過的事物，而算法則是咱們的思辨能力。咱們徹底能夠主動訓練本身的思惟模型，經過改進算法和增大數據量及數據多樣性來提高模型質量。

雖然技術自己和應用結果產生了巨大的飛躍，但在原理層面，倒是有着緊密的傳承。瞭解一件事是如何運行的；明晰事物發展的客觀規律；知道從最簡單的原理開始逐層推動，比糾結在複雜的狀態卻不得要領要高效得多。有了這樣的認識，也就不會無故的焦慮。

瞭解一點 AI 的技術基本原理後，至少不會盲從：

看了一篇《當這位70歲的 Hinton 老人還在努力推翻本身積累了30年的學術成果……》，便宣佈不再學 CNN、DNN、RNN 了（好像真的學過同樣）。由於《深度學習已死，可微分編程萬歲！》刷屏，就覺得目前在視覺、語音、NLP 這些領域已經在創造價值的 DL 工具瞬間消失無用了。

以上只是想說明，機器學習是爲咱們打開了一扇窗，讓咱們重新的角度來看待世界，併爲平常決定的思考過程提供更加可量化方法。

4. 提高自我是關鍵

與其眼紅這樣的高薪崗位，不如靜下來思考本身適不適合作機器學習，這並非一個全部人都能從事的職業，有門檻且競爭激烈。在一頭扎進 AI 以前，至少是一名優秀的軟件工程師。

若是你已經掌握了機器學習，那麼利用機器學習的技術來創新傳統業務也同樣有價值，機器學習能夠應用在互聯網公司的不少方面，例如安全、運維、測試，或者金融公司裏面的投資、量化、期貨交易等。

就當前的市場環境來看，機器學習的應用不只在計算機視覺、天然語言處理、語音、推薦系統等方向，將來還會造成 Machine Learning +、AI+，機器學習加上自身領域技術纔是將來人工智能從業者的核心競爭力。

掌握了就趕忙去應用搞事情，可是，若是你還沒掌握什麼是機器學習，如今開始學習也不晚！

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當真正開始學習的時候不免不知道從哪入手，致使效率低下影響繼續學習的信心。

但最重要的是不知道哪些技術須要重點掌握，學習時頻繁踩坑，最終浪費大量時間，因此擁有有效資源仍是頗有必要的。