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06-18
年薪30万，其实是“白菜价”？ 近期，国内外企业纷纷高薪寻求技术人员招聘信息，使得人工智能领域的就业热度推上了新的高度。
9月21日，全球最大求职网站Indeed发布的报告显示，与Gen AI相关的职位发布数量和薪资水平均呈现大幅上升趋势。
Indeed 发布了《Indeed's AI at Work》 报告。
截至发稿，Indeed网站上AI岗位薪资数据。
8月底，创始人周鸿祎群在个人社交账号上发文称，织女继续招募研发人才。
招聘平台上，空缺职位多达1000个，其中AI相关职位月薪在3万到6万之间波动。
在某招聘平台的招聘页面上，7月28日，流媒体平台Netflix在其网站上发布了一则招聘信息，以高薪招聘机器学习平台的AI产品经理。
该职位的年薪范围为30万美元至90万美元。
（约万为人民币10,000元）。
今年6月，薪资网站Levels.fyi通过多方渠道得出结论，Open AI姚念的薪资高达92.5万美元（约合人民币1万元）。
目前，AI行业热门招聘岗位大多集中在算法工程师、AI专家、提示工程师等。
根据今年7月《AIGC就业趋势大报告》数据，AIGC新岗位平均年薪近一年招聘金额为40.12万元，较同期AI招聘平均年薪高出8.09万元。
高薪之下，AI行业最需要哪些人才？它对应什么要求？哪些求职者更有可能在其中茁壮成长？ 《头号AI玩家》采访了一些AI从业者和投资人，希望能为想要进入AI领域的玩家提供一些参考。
01.算法和数据成为AIGC热门招聘职位。
数据显示，今年以来，我国新增人工智能相关企业38万家，3个月内新增相关企业数量已达13.5万家。
（注：截至9月底的数据统计仅统计公司名称、业务范围、产品名称中含有“人工智能”、“AI”关键词的公司。
）对人工智能相关职位的期望很高。
对人才的需求也在快速增长。
不仅百度、腾讯、阿里巴巴、字节等各大互联网公司斥巨资“抢人”，初创企业和中小厂商也开始招募科技人才。
“数据”、“算力”、“算法”是人工智能不可或缺的三大要素。
同样在AIGC领域的热门招聘岗位中，对算法工程师、自然语言处理等研发人才需求旺盛。
《泛互联网行业人才流动报告》显示，今年上半年，泛互联网行业最紧缺的岗位主要集中在AI方向，其中算法研究人员位列人才紧缺榜首。
用关键词“人工智能”在某招聘网站搜索，在上海地区，招聘一年经验以下的人工智能职位仅有18个，而招聘3年以上经验的职位则有3个以上。
据“人工智能第一人”粗略计算，算法工程师、AI研发工程师、数据工程师*等核心技术研发岗位需求占比过半。
大多数职位要求求职者有3-5年的工作经验，但也有一些明确表明“不需要经验”。
这些职位的月薪范围从25,000到400,000以上。
在北京、上海、深圳、杭州等城市，如果是没有经验限制的应届硕士生，工程师算法岗位的年招聘薪资基本在25万左右，其他城市则稳定在20万左右。
对于需要3年以上经验的算法岗位，薪资大多与工作能力挂钩，少数岗位年薪可达百万。
除了算法、前端等传统技术研发岗位外，大模型的流行也为AI服务创造了“提示训练师”、“数据标注师”等新岗位。
提示词相关职位工程师在专业知识、编程经验、对AI产品的熟悉程度等方面受到限制。
主要工作包括优化大模型训练的提示词，配合业务团队完善产品功能和用户体验。
之前引起热议的“数据注释员”职位是AIGC相关职位中要求最低的。
大多数“数据标注”职位的工作内容是组织和标注数据，这需要计算机技能。
专业、经验不限，只要细心、细心即可。
这些岗位的月薪在10元至25元之间波动，有的公司以10元至25元的小时工资结算。
同样，对于非技术背景的求职者来说，产品运营、营销、设计、销售等职位在人工智能公司中也很常见。
《头号AI玩家》还发现，部分AI产品经理帖的薪资水平已达到72万年薪，与其他公司产品经理帖相比，具有较大的薪资优势。
原因之一可能是AI领域需要真正落地的产品，迫切需要既懂AI又懂产品的从业者。
02.人工智能人才竞争，高薪资带来高要求。
AI行业丰厚的薪资水平吸引了众多求职者。
但对于想要拿到高薪的人来说，不仅要有雄厚的技术实力，还往往需要AI方面的实践经验。
负责深度学习框架研发的严长胜高级工程师认为，AI领域的算法特指深度学习算法的方向，利用统计等方法来解决某些问题，并且更偏向于具体项目。
大多数技术岗位要求求职者能够独立完成算法设计和模型搭建，有前端开发经验，精通Python等编程语言，熟悉机器学习和深度学习算法，并具备有图像/音频/NLP等领域经验。
负责AIGC创业项目早期孵化的投资人李一桐表示，目前AI领域最缺乏的是专业技术人才，这对学术背景要求非常高。
他们需要拥有名牌大学的硕士或博士学位，并在国内外知名实验室进行研究。
行业项目及应用经验。
以医疗健康领域的提示词工程师为例。
该职位要求应聘者为大型医疗AI模型设计、创建、优化和管理提示词（提示语），以确保大型模型能够满足特定业务场景的需求。
优质输出；它还需要与医疗团队的合作。
加分项包括熟悉医疗诊断和治疗流程，或对医学有相当的理解和学习能力。
目前该职位在招聘平台上的月薪标注为“20k-40k·14薪水”。
此外，数据相关职位聚焦于“如何构建AI数据支撑系统”，需要丰富的数据分析能力。
例如，AI初创企业招聘AI工程实习生的要求是精通Tensorflow、Pytorch、MXNet、PaddlePaddle等主流深度学习框架，并能利用现有框架的API来实现新的深度学习模型和算法。
部分AI研发岗位更注重大型模型关键技术的探索和创新，要求具有计算机、通信等专业背景，研究生以上学历，有计算机视觉（CVPR、ICCV、ECCV）和机器学习经验学习（NIPS、ICML、AAAI）等相关会议将优先考虑。
一家AI图像识别与算法研究公司CEO郑传军告诉《头号AI玩家》：“因为我们的方向是SAAS模式，所以团队规模并不大，AI技术研发团队的数量较少。
”据观察，团队成员超过10人，但大部分都是中级和高级技术人员。
“第一人工智能玩家”，大多数人工智能初创企业都是技术驱动型公司。
以专注于多模态人工智能的科技公司JINA AI为例。
技术人员占80%以上。
在这种情况下，一些常规职位如“运营”也要求求职者具有技术背景或对前沿技术有强烈的好奇心。
在JINA AI从事技术运营的张飒表示：“你至少要知道如何安装Pytorch（深度学习平台）、GPU驱动、如何调整模型参数、如何运行Docker才可以谈谈问题。
”大多数招聘公司都秉承这样的观点：应聘者必须与其技术研发方向相匹配，并且必须具有相关技术或项目研发经验。
目前这个行业竞争非常激烈，需要先入门，然后才能开始研发。
热门岗位中，AI产品管理、运营等非技术岗位也需要一定的AI工具使用技能。
这些岗位对求职者的要求不再是“如何利用技术创造AI”，更多的是“能否利用AI来提高生产力”。
一家招聘“AI培训师”的公司明确表示，求职者是人工智能爱好者，对流行的AI绘图工具Midjourney、Stable Diffusion等有深入研究，不少内容创作、设计等职位都带有“AIGC” ”标签与传统职位有类似的实际工作内容，但增加了相应的AI技能要求，薪资报价也相应提高。
03、AI求职行业谁能胜出？人工智能备受关注，什么样的求职者更有可能分得一杯羹？ 在国内主流招聘网站上，一些AI岗位的要求似乎与传统互联网技术岗位的要求并没有太大区别。
有的职位甚至明确提到“互联网创业经验”作为“加分项”。
某公司招聘人员表示，大多数有大工厂工作经验的人，能够更快地将算法应用到实际业务中，快速实现产品和商业价值。
互联网企业丰富的业务场景和用户数据为AI算法的设计、迭代和实现提供了良好的支撑。
AI赛道需要互联网工作经验，而互联网也是最缺AI人才的行业。
然而，一些来自各大互联网公司的求职者涌向AI赛道，却陷入了“普遍焦虑”。
虽然AI领域急需高级技术和架构师，但对于非AI专业技术人员来说，要“原地改造”AI技术并不像想象的那么容易。
一方面，AI前沿研究成果变化更新过快，难以及时跟上AI技术潮流，转行门槛较其他时期更高。
另一方面，理解和熟悉大模型技术通常需要计算能力的支持以及与具体业务场景的结合，导致理论知识难以快速应用到实践中。
面试过国内24家大型样板公司的求职者“Rooters”在社交平台上分享了自己的面试经历。
他说大模特的方向确实很“妖艳”。
采访过程中，他遇到了很多新模型，相关研究论文更新也很快。
“事情已经出来了。
”比我看书还快。
”不过，李一桐告诉《第一AI玩家》：“很多互联网领域的从业者都有机会直接转入AI行业。
技术人员通常最先接触到AI浪潮，更容易抓住技术红利期。
”有AI初创团队与“AI头号玩家”创始人分享了其组织架构做过产品开发、管理咨询、VC投资等，招募了曾在BAT各大厂工作过的全栈技术人员（多技能全栈技术人员），目前从事应用软件工作。
“GPT聊天交互+文字链接”的交互逻辑，既了解底层技术原理，又能够考虑AI应用的各种场景并解决具体问题的求职者，才能在AI赛道上脱颖而出。
作为必不可少的垫脚石，非技术出身的人还有机会追上这波AI浪潮吗？对于新兴公司来说，无论求职者的技术如何，是否会使用AI绘图工具、了解AI产品、对热门AI应用的深入洞察也将成为他们选择的依据。
李一桐认为，AI赛道除了底层技术的建设外，将技术应用到实际场景还需要产品、运营、销售等多种专业支持。
“关键是找到自己的定位。
” 从事人工智能技术和解决方案的AI企业家贝恩表示，AI赛道是目前最有前景、最热门的赛道，也是最容易获得投资、产生成果的赛道。
大模型火了之后，很多人都在寻找它与AI结合的地方，来自安全、法律、文案、情感等各个领域。
其实大家可以在AI赛道上尝试一下。
特别是，随着越来越多的AIGC应用落地，AIGC领域变得更加普遍。
普通人花几天时间了解人工智能的基础知识后就可以从事人工智能相关的工作。
低代码和无代码环境的出现使非技术人员能够构建和部署应用程序，甚至无需学习如何编程。
而且，TensorFlow（开源机器学习平台）不断迭代更新，让开发者使用起来更加方便。
而Pytorch（深度学习平台）也给了开发者更多的选择。
张飒还提到，如果两年前进入AI领域，仍然需要学习很多底层知识。
但目前的AI提示词项目已经非常贴近大众了，大家都可以尝试使用自然语言来开发AI应用。
新技术、新交互、新变化可以让更多人与行业前辈站在同一起跑线上。
人工智能作为一个新兴领域，带来了新的差距和机遇。
无论你的个人背景如何，你都可以通过不断的探索和学习来发展相关技能，为自己在人工智能领域开启更多可能性。
最后，我想向大家提供AI从业者、投资者等的建议，仅供参考：每一波趋势之后，能够生存并成长的初创企业屈指可数。
AI行业新技术层出不穷。
在实践中，你会遇到很多意想不到的“坑”。
此外，大多数公司都采用精兵战略。
入门、上手、进入这个行业会很困难，但如果你真正把“生成式AI”转变为“生产力AI”，你一定能在这个领域做得更好。
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