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。

即使不从事算法开发等人工智能领域技术岗位，理解AI逻辑也将对工作有所帮助。

由于AI+对几乎所有行业的潜在影响力，掌握AI逻辑对于从事金融投资、医疗、教育、传媒等行业，把握发展趋势有着极大帮助，如金融风控、图片判断疾病分流、无人超市、作业智能评判、舆情监测……这些都是人工智能领域的产物。

作为各行业未来的领导者，需要了解人工智能的逻辑，帮助行业实现在人工智能加持下的发展。人工智能也需要熟悉具体行业的人才帮助技术在具体应用场景中落地。

未来各行各业会全面基于计算机，很大程度上依赖人工智能作为必要工具辅助人类工作生活。学习人工智能也是为了紧跟时代，不被时代所淘汰。学习AI，也就掌握了通向未来的工具，增加了职业发展的另一种可能性。