人工智能相关的岗位薪酬状况如何?

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。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。cv之类的)深入沉淀,出点paper,然后争取去AI应用组或者N

要谈人工智能的待遇,得先清楚人工智能岗位都有啥语音识别的人工智能公司,基于我的理解,我个人觉得分为以下几个:AI 组AI 应用组 (研究语音识别的人工智能公司,系统)业务组 (算法工程师)AI 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。我简单看了一下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 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2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 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���请到AI 组工作了。对于名校NB的硕士生,为了具备和博士竞争的资格,建议在一个细分领域(nlp, cv之类的)深入沉淀,出点paper,然后争取去AI应用组或者NB的业务组里去写模型。对于普通的AI背景一般的非博士生,如果想做系统还好,要是想做模型……努力提升自己争一个好的业务组AI岗的机会吧。(什么是好的?要么发展快可以升值,要么牛人多可以学习)对于非名校+非大牛+转专业,建议甚至思考自己是不是要做机器学习。这是一个有门槛的,竞争非常激烈的领域,现在AI待遇高

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