年薪30萬(wàn)，居然是“白菜價(jià)”?

　　近來(lái)，國(guó)內(nèi)外企業(yè)高薪尋求技術(shù)人員的招聘信息，將人工智能領(lǐng)域的就業(yè)熱度刷新到了新高度。

　　9月21日，全球*的求職網(wǎng)站Indeed發(fā)布的報(bào)告顯示，與Gen AI相關(guān)的職位發(fā)布量和薪資水平呈現(xiàn)急劇上升趨勢(shì)。

　　Indeed發(fā)布《Indeed's AI at Work》報(bào)告

　　截止至發(fā)稿前，Indeed網(wǎng)站上AI職位薪資數(shù)據(jù)

　　8月底，360集團(tuán)創(chuàng)始人周鴻祎在個(gè)人社交賬號(hào)上發(fā)文稱，360智腦持續(xù)招聘研發(fā)人才。而在招聘平臺(tái)上，360在招崗位達(dá)194個(gè)，其中，和AI相關(guān)的崗位月薪在3萬(wàn)至6萬(wàn)之間浮動(dòng)。

　　某招聘平臺(tái)上，360招聘頁(yè)面

　　7月28日，流媒體平臺(tái)Netflix在其網(wǎng)站上發(fā)布了一則招聘信息，高薪招聘機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)的AI產(chǎn)品經(jīng)理，該職位的年薪范圍30萬(wàn)至90萬(wàn)美元(約220萬(wàn)至660萬(wàn)人民幣)。

　　今年6月，薪酬網(wǎng)站Levels.fyi通過(guò)各方爆料總結(jié)，Open AI的工程師年薪高達(dá)92.5萬(wàn)美元(約人民幣680萬(wàn)元)。

　　目前AI行業(yè)的熱招職位大多集中在算法工程師、AI專家、Prompt工程師等等。根據(jù)今年7月的《AIGC就業(yè)趨勢(shì)大報(bào)告2023》數(shù)據(jù)顯示，近一年AIGC新發(fā)職位招聘平均年薪為40.12萬(wàn)元，比同期AI的招聘平均年薪高8.09萬(wàn)元。

　　高薪之下，AI行業(yè)最需要哪些人才？對(duì)應(yīng)哪些要求？哪些求職者更容易在其中嶄露頭角？“頭號(hào)AI玩家”對(duì)話了部分AI從業(yè)者和投資人，希望為想進(jìn)入AI領(lǐng)域的玩家提供一些參考。

　　01、算法、數(shù)據(jù)成AIGC熱招崗位

　　數(shù)據(jù)顯示，2023年以來(lái)，我國(guó)新增38萬(wàn)家人工智能相關(guān)企業(yè)，3個(gè)月內(nèi)新增相關(guān)企業(yè)數(shù)達(dá)13.5萬(wàn)家。(注：數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)截至9月底，僅統(tǒng)計(jì)企業(yè)名稱、經(jīng)營(yíng)范圍、產(chǎn)品名稱包含關(guān)鍵詞“人工智能”“AI”的企業(yè)。)

　　AI成為了站在風(fēng)口上的熱門行業(yè)，各企業(yè)對(duì)于AI相關(guān)崗位的人才需求也快速增長(zhǎng)。不僅百度、騰訊、阿里、字節(jié)等互聯(lián)網(wǎng)大廠砸出重金“搶人”，初創(chuàng)企業(yè)、中小廠商也開始招攬科技人才。

　　“數(shù)據(jù)”、“算力”和“算法”是AI不可或缺的三要素。同樣在AIGC領(lǐng)域熱招崗位中，對(duì)算法⼯程師、⾃然語(yǔ)⾔處理等研發(fā)人才的需求旺盛。

　　《2023泛互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)人才流動(dòng)報(bào)告》顯示，今年上半年，泛互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)最緊缺的崗位主要集中在AI方向，算法研究員位居人才緊缺度榜首。

　　在某招聘網(wǎng)站上，以“人工智能”為關(guān)鍵詞在上述招聘網(wǎng)站中進(jìn)行檢索，在上海地區(qū)，招聘一年以下經(jīng)驗(yàn)的AI崗位僅有18個(gè)，而招聘3年以上經(jīng)驗(yàn)的崗位超過(guò)500個(gè)。

　　“頭號(hào)AI玩家”粗略統(tǒng)計(jì)了一下，算法工程師、AI研發(fā)工程師、數(shù)據(jù)工程師等核心技術(shù)研發(fā)類崗位需求*，占一半以上。大部分崗位對(duì)求職者的經(jīng)驗(yàn)要求在3-5年，不過(guò)也有明確標(biāo)明“經(jīng)驗(yàn)不限”。

　　這些崗位的月薪區(qū)間跨度從2.5萬(wàn)至40多萬(wàn)不等。在北上深杭等城市，如果是不限經(jīng)驗(yàn)的應(yīng)屆碩士生，算法工程師崗位的招聘年薪基本在25萬(wàn)左右，其他城市穩(wěn)定在20萬(wàn)上下。而要求3年以上經(jīng)驗(yàn)的算法崗位，薪酬大多和崗位能力相掛鉤，少數(shù)崗位年薪能達(dá)到數(shù)百萬(wàn)。

　　除了算法、前端等傳統(tǒng)技術(shù)研發(fā)崗，大模型的火爆同樣帶火了“提示詞工程師”（prompt訓(xùn)練師）、“數(shù)據(jù)標(biāo)注師”等為AI服務(wù)的新崗位。

　　提示詞工程師相關(guān)職位從專業(yè)知識(shí)、編程經(jīng)驗(yàn)、熟悉AI產(chǎn)品等方面進(jìn)行了限制，主要工作內(nèi)容包括優(yōu)化提示詞來(lái)進(jìn)行大模型訓(xùn)練，配合業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)提升產(chǎn)品功能和用戶體驗(yàn)。

　　而此前引發(fā)熱議的“數(shù)據(jù)標(biāo)注師”崗位，是AIGC相關(guān)崗位中要求較低的。大多數(shù)“數(shù)據(jù)標(biāo)注”崗的工作內(nèi)容是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，標(biāo)注，要求有計(jì)算機(jī)操作能力，專業(yè)不限，經(jīng)驗(yàn)不限，認(rèn)真細(xì)心即可。這些崗位月薪在5000至8000之間浮動(dòng)，更有企業(yè)以10至25元的時(shí)薪進(jìn)行結(jié)算。

　　同樣，對(duì)于非技術(shù)出身的求職者來(lái)說(shuō)，產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)、市場(chǎng)、設(shè)計(jì)、銷售等崗位在AI企業(yè)中是常規(guī)設(shè)置。

　　“頭號(hào)AI玩家”還發(fā)現(xiàn)，部分AI產(chǎn)品經(jīng)理崗位的薪資水平達(dá)到了年薪72萬(wàn)的水準(zhǔn)，與其他企業(yè)的產(chǎn)品經(jīng)理崗相比占據(jù)較大薪資優(yōu)勢(shì)。其中一個(gè)原因可能是，AI領(lǐng)域需要有實(shí)際落地的產(chǎn)品，急需既懂AI又懂產(chǎn)品的從業(yè)者。

　　02、AI人才競(jìng)爭(zhēng)，高薪帶來(lái)高要求

　　AI行業(yè)優(yōu)渥的薪資水平吸引了不少求職者的青睞。但對(duì)于想要拿到高薪的人來(lái)說(shuō)，不僅要有過(guò)硬的技術(shù)實(shí)力，往往還需要AI方面的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。

　　負(fù)責(zé)深度學(xué)習(xí)框架研發(fā)的高級(jí)工程師嚴(yán)長(zhǎng)生認(rèn)為，AI領(lǐng)域的算法工程師特指深度學(xué)習(xí)算法方向，用統(tǒng)計(jì)等方法來(lái)解決某些問(wèn)題，更偏向于具體工程。

　　技術(shù)崗位大多需要求職者能夠獨(dú)立完成算法設(shè)計(jì)、模型搭建，具備前端開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，*精通Python等編程語(yǔ)言，熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法，有圖像/音頻/NLP等領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)。

　　負(fù)責(zé)AIGC早期創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目孵化的投資人李依桐表示，目前AI領(lǐng)域最缺乏的是專業(yè)技術(shù)人才，對(duì)學(xué)術(shù)背景要求非常高，需要具備*名校的碩士或博士學(xué)歷，并有在海內(nèi)外知名實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行研究項(xiàng)目并將其應(yīng)用于產(chǎn)業(yè)的經(jīng)歷。

　　以醫(yī)療健康領(lǐng)域的提示詞工程師為例，該崗位要求應(yīng)聘者會(huì)設(shè)計(jì)、創(chuàng)建、優(yōu)化與管理醫(yī)療AI⼤模型的提示詞(Prompt)，以確保⼤模型能夠滿⾜特定的業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求進(jìn)⾏⾼質(zhì)量輸出;同時(shí)需要與醫(yī)學(xué)團(tuán)隊(duì)協(xié)作，加分項(xiàng)中還包括熟悉醫(yī)⽣診療流程，或?qū)︶t(yī)學(xué)有相當(dāng)程度理解與學(xué)習(xí)能⼒。目前該崗位在招聘平臺(tái)上的月薪標(biāo)注為“20k-40k·14薪”。

　　另外，和數(shù)據(jù)相關(guān)的崗位聚焦在“如何構(gòu)建AI的數(shù)據(jù)支撐體系”，需要豐富的數(shù)據(jù)分析能力。

　　比如某AI初創(chuàng)企業(yè)招聘AI工程實(shí)習(xí)生的要求是熟練掌握主流的深度學(xué)習(xí)框架，例如Tensorflow，Pytorch，MXNet，PaddlePaddle，并能夠利用現(xiàn)有框架的API實(shí)現(xiàn)新的深度學(xué)習(xí)模型和算法。

　　而一些AI研發(fā)工程師崗位，則更注重大模型關(guān)鍵技術(shù)的探索創(chuàng)新，要求計(jì)算機(jī)、通信等專業(yè)背景、研究生及以上學(xué)歷，在計(jì)算機(jī)視覺(CVPR，ICCV，ECCV)和機(jī)器學(xué)習(xí)(NIPS，ICML，AAAI)等相關(guān)會(huì)議發(fā)表論文者優(yōu)先。

　　某AI圖像識(shí)別和算法研究企業(yè)CEO鄭傳軍告訴“頭號(hào)AI玩家”：“因?yàn)槲覀兊姆较蚴荢AAS模式，團(tuán)隊(duì)規(guī)模還不大，AI技術(shù)研發(fā)團(tuán)隊(duì)人數(shù)在10人以內(nèi)，但大部分成員是中高級(jí)技術(shù)工程師。除了AI和元宇宙研發(fā)團(tuán)隊(duì)，還有JAVA和前端的一些技術(shù)人員。”

　　據(jù)“頭號(hào)AI玩家”觀察，大部分AI初創(chuàng)企業(yè)都是技術(shù)驅(qū)動(dòng)型的公司。以專注多模態(tài)AI的科技企業(yè)JINA AI為例，技術(shù)人員占比超80%。這種情況下，一些常規(guī)崗位比如“運(yùn)營(yíng)”也要求求職者具備技術(shù)背景，或?qū)η把丶夹g(shù)有強(qiáng)烈的好奇心。

　　在JINA AI從事技術(shù)運(yùn)營(yíng)的張颯說(shuō)：“至少得了解如何安裝Pytorch(深度學(xué)習(xí)平臺(tái))，GPU驅(qū)動(dòng)，了解如何給模型調(diào)整參數(shù)，怎么運(yùn)行Docker，然后才能去談問(wèn)題。”

　　大部分招聘企業(yè)都秉持這樣一個(gè)觀點(diǎn)：應(yīng)聘者要和他們的技術(shù)研發(fā)方向匹配，*是有過(guò)相關(guān)的技術(shù)或項(xiàng)目研發(fā)經(jīng)驗(yàn)。目前這個(gè)行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)比較激烈，所以需要上手就能開始研發(fā)。

　　熱門崗位中，AI產(chǎn)品經(jīng)理類、運(yùn)營(yíng)類等⾮技術(shù)崗位同樣需要一定的AI工具使用技能傍身。

　　這些崗位對(duì)求職者的要求不再是“如何用技術(shù)創(chuàng)造AI”，更多在于“能否用AI提高生產(chǎn)力”。某企業(yè)招聘“AI訓(xùn)練師”明確表示求職者是人工智能的發(fā)燒友，對(duì)時(shí)下熱門的AI繪圖工具M(jìn)idjourney、Stable Diffusion等有深入研究。

　　很多打著“AIGC”標(biāo)簽的內(nèi)容創(chuàng)作、設(shè)計(jì)等崗位，其實(shí)質(zhì)工作內(nèi)容和傳統(tǒng)崗位相似，只不過(guò)多了相應(yīng)的AI技能要求，薪酬報(bào)價(jià)也隨之提升。

　　03、誰(shuí)能在AI求職賽道“遙遙*”

　　在AI風(fēng)口下，什么樣的求職者更容易分到一杯羹?

　　國(guó)內(nèi)主流的招聘網(wǎng)站上，一些AI崗位的要求，看上去與傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)崗并沒(méi)有很大差異，甚至有些崗位的“加分項(xiàng)”明確提到了“互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)經(jīng)驗(yàn)”。

　　某企業(yè)招聘人員表示，具有大廠經(jīng)驗(yàn)的人員大多能更快地將算法應(yīng)用到實(shí)際業(yè)務(wù)中，快速實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品和商業(yè)價(jià)值。

　　互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)豐富的業(yè)務(wù)場(chǎng)景和用戶數(shù)據(jù)，為AI算法的設(shè)計(jì)、迭代和落地提供了良好的支撐。AI賽道需要互聯(lián)網(wǎng)工作經(jīng)驗(yàn)，而互聯(lián)網(wǎng)也是最渴望AI人才的行業(yè)。

　　不過(guò)，部分互聯(lián)網(wǎng)大廠出身的求職者扎堆轉(zhuǎn)行AI賽道，卻陷入“普遍焦慮”中。盡管AI領(lǐng)域最急需資深技術(shù)和架構(gòu)師，但非AI專業(yè)技術(shù)人員“原地轉(zhuǎn)型”AI技術(shù)也沒(méi)有想象的那么容易。

　　一方面，AI前沿研究成果變化更新過(guò)快，及時(shí)跟上AI技術(shù)的潮流難度大，轉(zhuǎn)行門檻比其他時(shí)期都要高。另一方面，理解和熟悉大模型技術(shù)通常需要算力支撐，以及結(jié)合具體的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，很難快速將理論知識(shí)運(yùn)用到實(shí)踐中。

　　面試了國(guó)內(nèi)24家大模型公司的求職者“Rooters”在社交平臺(tái)分享面試經(jīng)驗(yàn)時(shí)表示，大模型這個(gè)方向真的“卷”，面試時(shí)遇到了很多新模型，相關(guān)研究論文更新迅速，“東西出的比我讀的快”。

　　不過(guò)，李依桐告訴“頭號(hào)AI玩家”：“互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域中的許多從業(yè)者有機(jī)會(huì)直接轉(zhuǎn)移到AI產(chǎn)業(yè)內(nèi)。技術(shù)人員通常能夠最早接觸到AI浪潮，也更容易抓住技術(shù)紅利期。”

　　有AI初創(chuàng)團(tuán)隊(duì)向“頭號(hào)AI玩家”分享了自己的組織架構(gòu)——創(chuàng)始人做過(guò)產(chǎn)品經(jīng)理、管理咨詢、VC投資等，招攬了曾在BAT大廠工作的全棧技術(shù)人員(掌握多種技能的全端工程師)，目前深耕“GPT聊天交互+Text to Link”交互邏輯的應(yīng)用軟件。

　　既了解底層的技術(shù)原理，又能考慮到AI應(yīng)用落地的各種場(chǎng)景，解決具體問(wèn)題，這種復(fù)合型的求職者大可在AI賽道脫穎而出。

　　如果技術(shù)是必不可少的敲門磚，那非技術(shù)背景的人員還有機(jī)會(huì)跟上這波AI浪潮嗎?

　　對(duì)于新興企業(yè)來(lái)說(shuō)，無(wú)論求職者技術(shù)含量有多高，是否會(huì)用AI繪圖工具、是否了解AI產(chǎn)品、對(duì)時(shí)下熱門AI應(yīng)用有多深的見解，也會(huì)成為其選人的依據(jù)。

　　李依桐認(rèn)為，AI賽道除了底層技術(shù)的構(gòu)建，將技術(shù)應(yīng)用于實(shí)際場(chǎng)景也需要產(chǎn)品、運(yùn)營(yíng)、銷售等多種專業(yè)支持，“關(guān)鍵是要找到自己的利基位置”。

　　從事人工智能技術(shù)與解決方案的AI創(chuàng)業(yè)者Bain表示，AI這個(gè)賽道是目前最有機(jī)會(huì)和熱度，也是最容易獲得投資并做出結(jié)果的賽道。在大模型火了之后，有很多人從安防、法律、文案、情感等各個(gè)領(lǐng)域?qū)ふ液虯I相結(jié)合的地方，其實(shí)每個(gè)人都可以在AI賽道進(jìn)行嘗試。

　　尤其是，隨著AIGC落地的應(yīng)用越來(lái)越多，AIGC領(lǐng)域的普適性變得更強(qiáng)，普通人花幾天了解AI基礎(chǔ)知識(shí)之后，也能夠從事和AI相關(guān)的工作。

　　低代碼和無(wú)代碼環(huán)境的出現(xiàn)，使非技術(shù)人員能夠構(gòu)建和部署應(yīng)用程序，甚至無(wú)需學(xué)習(xí)如何編程。而且，TensorFlow(開源機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái))已經(jīng)迭代更新，更利于開發(fā)者使用。而Pytorch(深度學(xué)習(xí)平臺(tái))也讓開發(fā)者有了更多選擇。

　　張颯也提到，如果兩年前進(jìn)入AI領(lǐng)域，還需要學(xué)習(xí)很多底層知識(shí)。但目前AI的提示詞工程已經(jīng)非常貼近大眾了，每個(gè)人都可以嘗試用自然語(yǔ)言的方式去開發(fā)AI應(yīng)用。新的技術(shù)、新的交互以及新的變革，能讓更多人和行業(yè)前輩站在同一起跑線。

　　作為新興領(lǐng)域，AI帶來(lái)了新的缺口和機(jī)會(huì)。無(wú)論個(gè)人背景如何，都可以通過(guò)持續(xù)探索和學(xué)習(xí)發(fā)展相關(guān)技能，為自己在AI領(lǐng)域開辟更多的可能性。

　　最后，為各位玩家獻(xiàn)上AI從業(yè)者、投資人等帶來(lái)的建議，僅供參考：

　　每一次風(fēng)口浪潮之后，能夠幸存并發(fā)展壯大的創(chuàng)業(yè)公司是少數(shù)。AI行業(yè)里新的技術(shù)層出不窮，在實(shí)踐中會(huì)遇到很多意想不到的“坑”，再加上大部分公司都是精兵強(qiáng)將的打法，入門、上手、入行會(huì)有一定難度，但能夠真正將“生成式AI”轉(zhuǎn)化成“生產(chǎn)力AI”，就一定能在這一行走得更好。

　　本文轉(zhuǎn)自公眾號(hào)「新榜」(ID：newrankcn)，專注新媒體內(nèi)容領(lǐng)域的觀察報(bào)道，關(guān)心與內(nèi)容產(chǎn)業(yè)相關(guān)的人和事。