机器学习和计算机视觉岗位的投简历人数最多 ， 合计超过所有申请AI相关岗位的80% 。投递AI岗位的学生里博士占10% ， 硕士85% ， 本科生数量小于5% 。
投递数量top5的院校是中科院、浙大、清华、北邮、北航 ， 从候选人学校所在城市的情况来看 ， 北京有压倒性优势 ， 随后是西安、武汉、上海、杭州、广州 。
今年市场AI相关岗位的热度很高 ， 整体供大于求 。计算机视觉方向供需严重不平衡 ， 投递/录用比例比产品岗位都要高 。做计算机视觉的实验室太多了 ， 但市场上并没有那么大的需求 。这种情况预计会持续到明年 ， 建议2020届的同学早作打算 。
从描述中不难看出 ， 机器学习、机器人和语音、视频等 AI 领域仍将是人才招聘和培养的重点 。
阿里AI岗位招聘特点：
阿里收到的求职岗位 ， 最多的是 NLP 算法工程师、计算机视觉领域的算法工程师 。
阿里目前AI 岗位所呈现的具体趋势是高端 AI 人才短缺 ， 年轻的 AI 领域工程师总数增长较快 。
在AI工程师画像分析方面 ， 硕士及硕士以上工程师占比 46% ， 博士及博士后占比 4% ， 本科以上占比达到 96% 。
可以看出的是 ， 在涌入AI岗位的求职大军里面 ， 实际上有很多并不能达到要求 ， 要胜任这样一个算法岗位 ， 可能5万行代码是起码标准 ， 并非“上过几节机器学习MOOC”就能匹敌 。
02.AI薪酬高不高？首先搞清楚有哪些AI岗位
无数人涌入AI算法岗 ， 认准了待遇高、前途好 。但在谈人工智能的待遇前 ， 得先清楚人工智能岗位都有啥 。
知乎用户“晓飞”认为 ， AI岗位可以分为以下几部分：
AI research组
AI 应用组 （研究 ， 系统）
业务组 （算法工程师）
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 。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 。
以上两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 。
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