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[留学生活] 【AI人才市场尴尬现状调查】专访猎头,揭秘AI百万年薪真实能力清单

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发表于 1-3-2018 08:45 AM | 显示全部楼层 |阅读模式

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作者:弗朗西斯
【新智元导读】人工智能行业的百万年薪话题从来都是自带流量的头条热点,相关报道给求职者留下了诸如此类的刻板印象:行业薪酬水平极高,竞争激烈工作难找。时至年底,各大互联网企业、创业公司的员工薪资相继出炉,更是片面将这一认知强化。AI大浪潮席卷而来,就业市场的薪资情况到底如何?新智元分别采访资深猎头、名校毕业生、研究院院长,并整理了Google实习生的能力清单,多维度剖析行业薪资背后的人才核心竞争力。

作为连接人才和企业的桥梁,猎头公司的从业人员是最了解行业动态的敏锐猎手。

人工智能领域薪资高涨背后的深层逻辑是什么?目前最抢手的人才有哪些共性?首席大牛科学家真的是千金难求吗?中端技术人才职业晋升路径如何?如何辨别一个好的offer,人才市场的泡沫究竟有多大?我们将在下文一一揭晓答案。

从业七年的猎头:
30岁、3-8年经验的核心技术工程师销量最佳

Tiger 是上海一家猎头公司的CEO,2010年至今,他和公司曾经历了互联网各大时期生态的起伏发展,累计为百万互联网求职候选人提供过咨询服务,并对接超过10万家IT企业,以下为访谈摘要。(T为Tiger简称)

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、首席科学家真的是千金难求吗?
T: 哈哈,有钱是聘得到的,只是看企业觉得有没有必要花这个钱。到那个层面,除了薪资,更多的是双方的契合度,企业发展的战略和技术大牛的个人追求是否一致。

5、中端技术人才职业晋升路径是什么?
T: 在创业公司,毕业2年能做到经理、总监级别,晋升速度相对快一点,但公司发展风险很大,A轮融资时会淘汰一大批初创公司,B、C轮更加惨烈。

中大型公司,毕业5年内,不出意外应该要升到组长、经理级别,具备管理能力,幸运儿3年也是可以达到的。毕业8年可能目标岗位更高一级,总监角色,管理人数也相应更多。这是要看不同公司的具体情况。

有一点可以肯定,30岁之后人的体力心力是走下坡路的,如果职级没有太多提升还未开始当领头羊,之后在事业上难有发展。

6、谈谈近两年人才市场升温、降温的岗位变化趋势?
T: 互联网某些岗位慢慢降温:安卓、ios工程师,企业不招了,人才比岗位多。升温最快的是算法、机器学习,所以候选人需要有意识的观察市场变化,多参与项目,增强热点技术能力。

7、AI人才市场泡沫大吗,候选人如何识别公司好坏?
T: 其实互联网泡沫最大的时期是14至15年,5000家团购公司,之后无数的O2O企业,想想就可怕,这些公司几乎没有门槛,公司倒闭什么都没有

而人工智能对岗位的需求并没有那么夸张,毕竟它是有技术壁垒的,市场上确实存在泡沫,当一些公司开出高于行业平均水平数倍的薪资,候选人一定要再三调研公司质地。

创业公司岗位五花八门,人才远远没有满足企业全部需求,找工作简单,找好的稳定的有发展前途的工作不容易,企业找人比找工作难。

AI人才市场尴尬现状:
应聘人数大增,但企业招人更难

根据互联网招聘平台拉勾网报告: 2015 年到 2016 年,人工智能招聘岗位的数量翻了一番,投递量增加了近两倍,平均薪酬也有温和增长。

2016 年到 2017 年,职位数增长了 27 %,投递量则翻了一倍不止,平均薪酬基本保持不变。

下图可见投递量比值增速迅猛,大量人才青睐人工智能领域。

尴尬的是,虽说投递量出现大幅增长,但从 2016 年到 2017 年,人工智能岗位与求职者数量比值实际上是下降的,从 2.6 个求职者到 1.3 个求职者对应一个职位,岗位数量种类增加是其中的原因。

也就是说:企业招人难,人工智能的人才市场现状是人才的供给满足不了用人企业的需求。

前不久,校招薪水公众号借秋招之势发布了一张2018互联网企业校招高薪清单,引发求职者热议,其中,BAT、华为、今日头条、大疆、海康等知名互联网企业给校招生开出的薪资平均在30万元以上,岗位全部集中在算法、研发、软件工程师等核心技术岗,算法相关职位今年火爆。

应届毕业生的offer薪资真如表中所列吗?学生在校所学的知识能否满足企业的需求,应该努力增强自己哪些核心竞争力?为了得到这些问题的答案,新智元专访了一位名校毕业生A(被访者要求隐去真实姓名)。

名校毕业生自述:30万年薪是当下市场价,有顶会的候选人更贵

A是典型的“别人家的小孩”,今年7月硕士毕业于中国最好的那所高校的计算机系毕业,专攻计算机视觉和深度学习。毕业时手握腾讯、今日头条、CV创业公司多个Offer,以下呈现干货问答。

1、你收到的offer都超过30万年薪了吗?
A: 我16年校招收到的offer年薪绝大多数都比图表中对应的职位年薪略低3-5万,有的甚至少了10万。

这并不是说图表中数据不可靠,这算是行业大热水涨船高,给18年入职的应届生开30万+的薪资算是平均水平了,很多公司都给得而且必须出次价才能吸引人,背后的深层原因是各大公司招聘策略不一样。

比如,融资迅速的创业公司在抢夺人才时,一定会比体量大的巨头开价略高。而互联网某些公司由于拍板薪资的决策流程慢,也觉得自己平台大资源广,他们给出行业平均水平薪资很合理。

最终的offer薪资和同学自身实力有关,也看终面和老板谈的缘分。

2、你是如何拿到offer的?
A: 我就是通过网络投递简历,没有任何背景,16年的12月顺利进入现在入职的公司实习了,算是经典靠谱的求职路经:实习留任。

我一共面了两轮,部门领导和大Boss,最终拿到offer。学长内部推荐、参加校园宣讲都是高效可行的办法。

3、应该努力加强哪些技能让自己在求职时更具竞争力?
A: 企业最看重的是实践能力,具体体现在作为一作发表的论文,比如CCF(中国计算机学会)A类期刊会议,参加ACM竞赛是否取得奖牌。

除了书本知识之外要涉猎业界的前沿技术,自学能力,会编程、数学好都是必备的。有没有相关实践经历,要很硬的真本事。

4、其它同学都了哪儿工作?
A: 大概七成同学还是选了企业,喜欢冒险有闯劲的会挑创业公司,想要稳定和户口同学,国企、运营商、银行都很有吸引力,只不过薪资水平降了不少,之后跳槽市场化程度高的地方也难有竞争力。

5、从实习中收获最大的是什么?
A: 举例来说,深度学习入门容易,细节的深挖还是要在企业中锻炼,小组内有经验的前辈的指导是必不可少,这些都是书本不能给的。

企业的硬件资源,例如好品牌的显卡,其数量和质量相较于学校实验室,简直是豪华,这对提升训练模型速度,验证自己的研究假设太有帮助了。

6、现在任职公司的人才结构?
A: 我们组成员从本科到博士都有,不久前看你们的报道,行业内甚至还有人大附中的高中生来创业公司实习。博士差不多是当leader带其他实习生,本科生多为最顶尖高校里实验班的绝对精英。

7、如何看待AI行业的高薪?
A: 我还是比较理性的,高薪的前提是自身能力的不断加强,盲目追求高薪往往短视,关键要看入职的公司能不能带给我想要的学习机会和项目实践锻炼,刚毕业的学生议价能力不高的。

A同学的经历也许是个例,但绝对具有代表性,一线求职者的真诚经验之谈或许能从人才供给端的一个方面呈现AI薪酬的真实面貌。

World Class人才能力清单:
谷歌 AI 中国中心全职+实习申请要求

12月13日,Google Cloud 人工智能和机器学习团队的首席科学家李飞飞宣布,谷歌 AI 中国中心在北京成立。

该中心由李飞飞和 Google Cloud 研发负责人李佳博士共同领导。与此同时,谷歌AI中心面向全国各大院校招收全职及实习岗位。

关于面试,最大的噱头莫过于候选人需要办理签证,飞去美国进行面试。但我们不妨来看看这些人工智能世界级就业职位的申请要求。

国内AI人才市场应理性降温,为从业者专注科研提供健康的招聘环境,真正聚焦技术,推动整个行业可持续发展。

Student Research Collaboration - Beijing
(AI Research Intern - Beijing)

  • 目前正在攻读计算机科学或相关技术学科的本科、硕士、博士学生。
  • 具备自然语言理解、神经网络、计算机视觉、机器学习、深度学习、优化的算法基础、数据科学、数据挖掘和/或机器智能(人工智能)方面的课堂或工作经验。
  • 熟练使用 Python。
  • 在ICML、NIPS、ICLR、AAAI、IJCAI、CVPR、ACL或NAACL 等研讨会上至少发表一篇论文(列为作者)。
  • 有Tensorflow/ Torch/ Pytorch/ Caffe/ MXNet 等深度学习框架的经验。


Research Scientist, Machine Learning -
Beijing

  • 计算机科学或相关机器学习专业博士学位(或具备同等水平的实践经验)。
  • 拥有在人工智能/机器学习方面发表论文的经验,在CVPR、ICCV、ECCV、NIPS、ICML、ICLR等研讨会上发表过论文。
  • 拥有以下任何方面的经验:计算机视觉、视频处理与解析、图片处理、语音识别、自然语言理解、机器学习、深度学习、优化的算法基础、人机交互、数据挖掘、人工智能与医疗保健、计算基因组学、其他机器智能/人工智能相关领域。
  • 拥有使用以下一种或多种语言编程的经验: C、C++、Python。

加分项:
  • 已达到高校助理教授级别 (或具备同等资格)。
  • 拥有解决机器学习方面的现实问题的经验。
  • 拥有分析复杂的动态模式的经验。
  • 熟悉 Google 内部的机器学习平台、解决方案和基础设施。


Software Engineer, Machine Learning -
Beijing

  • 计算机科学或相关技术专业文学/理学学士学位(或具备同等水平的实践经验)。
  • 在机器学习或人工智能领域拥有 2 年工作经验。
  • 熟练使用一种或多种通用编程语言,包括但不限于: Java、C/C++ 或 Python。
  • 在以下一个或多个领域拥有相关经验:自然语言处理、文本理解、分类、模式识别、推荐系统、定位系统、排名系统或类似领域。

加分项:
  • 计算机科学、人工智能、机器学习或相关技术专业的硕士或博士学位。
  • 拥有大规模机器学习方面的经验。接触过深度学习、神经网络或相关领域,并且对这些领域具有浓厚的兴趣,渴望从事相关工作。
  • 拥有图形处理器 (GPU) 编程经验。
  • 拥有分析复杂的动态模式的经验。了解算法的复杂性及优化算法的方法。
  • 非常熟悉机器学习平台、解决方案和基础设施。
  • 具备出色的沟通能力,能够与外部客户协同工作。

颜水成:人才的考核最终还是结果导向

笔者与新加坡国立大学副教授、360人工智能研究院颜水成院长闲聊此话题:当下正是毕业生的求职季,各大研究院愿意招聘什么样的毕业生?名校和学历真的那么重要吗?

颜院长笑答:其实都欢迎,会用在不同岗位上,发挥每个人最大的价值。

笔者追加了一个彩蛋问题:老板考核新老员工最看重对方什么品质?

颜院长的回复,言简意赅:考核还是结果导向。


本文转自:新智元

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发表于 1-3-2018 08:45 AM 来自美国米群网手机版 | 显示全部楼层
running_man回帖支持!~~~
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好帖~~~学习了~~~
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