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2018年，该转行AI工程师吗？

百家作者：程序人生 2018-01-12 04:30:40

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如此火爆的AI，会不会像Android和iOS一样，五年后归于平淡？转型AI真的有必要吗？

2017年，AI就像一个点石成金的神器，所有的行业，任何的创业，抑或是职位背景，只要沾着这个词，多少有点脚踩五彩祥云的优越感，话题来了，融资来了，故事来了，高薪来了，offer来了。

于是，越来越多的人开始往AI方向涌，哪怕现在做的工作跟AI完全不沾边，也阻挡不了人们转型的热情。

可是，问题就在于，这条路就一定靠谱吗？到底应该坚守当前的开发阵地，力求做到精益求精呢？还是应该坚决一点，转型AI呢？

在这一年快要结束的时候，我们不仅想问，AI、大数据这些火的一塌糊涂的词，五年后会不会也像Android和iOS一样归于平淡呢？

关于这个话题，我们邀请到几位知乎大神。他们关于这个问题的回答，非常精彩，获得了知乎上非常高的点赞量，希望他们的观点，对你有所启发。

从业7年的猎头这么说：

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。

阿萨姆

我认为人工智能能否火下去是伪命题。相反，现阶段的AI技术的落地能力还很有限。

对比来看，移动端开发本身就是落地的实用技术，你可以用来做手机游戏，也可以开发拍照软件，有丰富的业务需求。而人工智能是学科、是技术手段、是通用框架，所以现在和未来最大的困难不是在于会不会火，而是怎么更好的落地应用？没有业务需求是很难撑起大量企业的，那个时候也就不存在人才缺口了。

不难看出，优秀的人工智能企业都有实际的应用场景，不过主要是集中在视觉、语言上，而大部分企业其实是需要更加通用的业务场景。现在每个大一些的企业都在砸重金招聘机器学习工程师、研究员，美其名曰是为了业务扩展。但实际来看，很多公司只是在做人才储备，它们只是需要这么一个部门，而业务上是否需要机器学习、机器视觉、自然语言处理，还不是非常明朗。

而管理层往往也缺乏对于其真实能力的理解，只知道很重要，必须成立这么一个部门。换个角度来看，一个比较健康的状况应该是企业有了业务需求，再去招聘相关人才，这样的话员工有事做企业也获利。然而现在不少的企业的是先去招聘人工智能相关人才，来了再看看能干点什么。这种情况下，企业可能难以获利而AI人才觉得自己每天无事可做，而其他员工觉得AI组光拿钱不干事，从各种角度来看不是一件好事。

那么企业为什么要做这么出力不讨好的事情呢？除了战略性防御以外，这其实是赌。赌的是AI必然有用，赌的是现在买进来的AI人才未来可能需要5倍10倍的价格才能引进。

从个人角度来看，我们每个人也都在赌，赌要不要转AI，要不要all in深度学习，要不要全职考研考博。这些赌的都是AI未来，但其实赌的是AI能不能从现阶段的人才储备转为业务驱动。我们现在还没到保护泡沫不破的阶段，而还在努力吹泡泡的阶段。

我在另一个回答阿萨姆：《未来 3~5 年内，哪个方向的机器学习人才最紧缺？》中曾经提到过：

工业界未来需要什么样的机器学习人才？老生常谈，能将模型应用于专业领域的人，也就是跨领域让机器学习落地的人。有人会问现在我们不就需要这样的人吗？答案是肯定的，我们需要并将长期需要这样的人才，现阶段的机器学习落地还存在各种各样的困难。这样的需求不会是昙花一现，这就跟web开发是一个道理，从火热到降温也经过了十年的周期。一个领域的发展有特定的周期，机器学习的门槛比web开发高而且正属于朝阳期，所以大家致力于成为“专精特定领域”的机器学习专家不会过时。

什么是特定领域的机器学习专家？指的是你有足够的机器学习知识，并对特定领域有良好的理解，那么在职场供求中你肯定可以站在优势的那一边。

所以这是老生常谈。对于个人来说，如果AI从业者有很好的技术能力和良好的领域结合能力，三年五年绝不是职业的瓶颈期，甚至十年都还太早。而对于企业而言，如何从“人才储备”走向“业务驱动”才是重中之重。不然的话，人工智能其实根本就不算曾火过，我们本身都还在婴儿期。

名校生自述：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。

如何成为人工智能工程师？

那么问题来了，入门人工智能要多久？该如何学习？

如果你是渴望系统学习，高效的学习，那么我还是推荐报名实训班级，挑选好的实训班，无非是从三方面考虑：低成本，高效率，以及提供长期支持。

最后，硬广下，在此背景和挑选指标环境下，我推荐CSDN学院出品的《人工智能工程师直通车》实训营，目的是：通过100天的实战，将学员培养达到具备一年项目经验的人工智能工程师水平。