人工智能岗位真的“灰飞烟灭”了吗？

从2018年考虑人工智能行业是否值得进入，2019年感受到供大于求，再到“诸神黄昏”、“灰飞烟灭”……

既然如此，为什么很多求职者还不离不弃，持续关注算法岗？大多是看中了AI领域工作的两点：

待遇高
前景好

从薪酬待遇上，根据世界最大非营利性专业技术学会IEEE在2019年披露的与人工智能有关的美国岗位薪酬：机器学习工程师年薪18.5万美金。世界最大招聘搜索引擎indeed带有AI关键词的工作平均年薪高达17万美金。国内人工智能类岗位校招年薪也在30万人民币以上。

从行业前景上，人工智能行业处于刚起步阶段，技术有望进入大规模商用阶段，相关产品也将全面进入消费市场。各种实际落地场景接连涌现，“AI+”有望帮助制造业、商业、教育业等传统行业拓展新市场，加快行业变革。

今天，我们想聊聊为什么AI岗位薪酬如此高，以及为什么有一些求职者会感到AI岗位“灰飞烟灭”。

从薪酬上，算法工程师的薪水整体比其他领域的软件开发工程师薪水高不少，此中原因主要有两点。

首先是入行门槛。

虽说软件工程有很多值得深入研究的领域，但是对于初级选手来说，其入行门槛是比较低，有些非科班培训的工程师也能胜任部分岗位。

但是，对于一位合格的算法工程师来说，其需要掌握的技能，除了一般的可以批量生产的编程能力外，还需要有较好的数学基础，较强的文献阅读等能力，这绝对不是一般的培训机构可以批量制造的。

这时候，硕士期间的训练对于成为一名算法工程师的作用尤为重要。

其次，算法应用场景收益高，确定性强。

对于算法工程师，特别是互联网流量方向的算法工程师，大多在业务晚期才能派上用场。而算法的作用一般是用来提升流量转化效率，往往其效果提升能带来实实在在的订单收入增长或者广告收入增长。

由于已经有了一定体量的业务基数，算法提升一定比例就能够给公司增加不少收入，这种增加的数量级往往远超工程师薪资收入。因此对于公司来说招聘算法工程师的投入产出比明确，并且非常高。

基于以上内在外在两大因素，可以断言算法工程师薪水比普通工程师高的现象将会长期存在，因为这两大因素在可见的未来不会有很大变化。

如果你已经具备了上面所说的数学基础和文献阅读能力的话，那么恭喜你，即使以前没有算法工程师的经验，也有机会在职攻读一个线上的海外AI硕士项目，成长为一名合格的算法工程师。

首先，远远高于其他岗位的薪酬，加上看涨的行业前景，自然会吸引大量人才涌入人工智能行业。

在全员转AI的背景下，岗位需求并没有灰飞烟灭——能将AI理论落地应用的工业界人才依旧远远供不应求。但是短期内，行业对于仅具备基础AI技能的人才需求，无法快速消化刚刚涌入AI行业的求职人才总量。

如今中学生都开始接触人工智能理论的学习，适合仅掌握最基础人工智能技术的人才的岗位越来越少。

此外，市场不再大量需要仅掌握发AI论文或复现他人实验结果的“研究人才”，而更加青睐具备强大工程实践能力，能够在重要的AI商业化场景中优化产品变现能力或用户体验的工程师。在求职简历上仅有论文，没有过硬的工程能力和项目经验，要想找到合适的AI岗位越来越难。而仅考虑科研背景，不考虑落地项目的工业界岗位本就难以长久，这类岗位“灰飞烟灭”也不足为奇。

对于转向AI行业的人才，学习AI过程中的项目实践显得尤为重要。如伊利诺伊理工大学人工智能硕士项目，课程包括Lab/Project等多种任务，帮助学生在学习过程中掌握工程实践能力。

伊利诺伊理工大学在读学员曹同学，印象最深的就是期末Project，“考核内容是一个有一定难度但很有意思的项目——分析网站数据，预测之后3到6个月的数据。预测需要一些机器学习的东西，当然可以用一些现成的机器学习框架，但是还是要学习一些人工智能底层技术的东西。预测这个东西不是很有意思吗？好像预知的未来一样。”

——节选自学员访谈《晚上10点上线学习，我是如何门门课程拿A的》

最后，对于即将从事的行业前景抱有怀疑是一个普遍现象。如果对人工智能行业发展趋势有清晰认识，就不会因为短期行情涨跌放弃长期利好的发展方向。