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 。
最后回到题目，AI岗待遇：
AI research组大牛 > AI 应用组大牛 ~ 牛逼业务组大牛 > 知道怎么改模型的小牛 > AI调包侠 > 普通产品组工程师 。
所以想要提高自己的待遇，理想情况下就是名校名导读博，发几篇顶会，然后自然会被邀请到AI research组工作了 。
全球大厂AI方向薪资及高薪揽才计划大起底
另一位知乎用户“留德华叫兽”比较认同“晓飞”的回答，他还从职能上和部门上划分了AI岗位 。
从职能上划分：
研发科学家(Research Scientist)
软件内工程师(Software Engineer)
通常1需要博士学位，2硕士甚至本科都可申请 。
2在国内内一般会叫算法工程师 。
从部门上划分：
AI研究院(Research Lab)
公司研发部门(R&D)
公司产品部
1的代表：Facebook AI research Lab(FAIR)、微软亚洲研究院(MSRA)、百度AI Lab等 。
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