发表日期：2019-03-19
人工智能 == 高薪？没错！
—— 软件工程师平均年薪最高15万美金？不好意思，这个价请不到机器学习工程师。平时我们都说程序员钱多头发少什么的，可其实真正钱多的，要数人工智能科学家……
作者：Stacy Stanford
在如今风云变幻的求职市场上，人工智能领域可以说是一颗冉冉升起的明日之星。平时我们都说程序员钱多头发少什么的，可其实真正钱多的，要数人工智能科学家……
（图片来源： Pinterest.com）
说正经的，人工智能领域的薪水，确实高也有高的道理：这是个热门领域，人才稀缺，需求却很高——这是由放之四海皆准的供需法则所决定的。而且现在，任何与人工智能相关的专业领域，对人才都有着很高的需求。
据 Indeed.com 的调查显示，旧金山地区 IT 行业的平均年薪水平为：“AI软件工程师”大约 13.41 万美元，而“机器学习工程师”可达 16.99 万美元上下。不仅如此，如果你拥有公司需要的特殊资历，可以得到更高的薪资水平。一位终身教授拿到了 Google 的 offer，承诺把他目前的18万美元年薪翻个三倍，而这位教授最后拒绝了 Google 的邀请，去了另一个教学职位。
截至目前的薪水纪录出现在2018年4月，当时经营时尚购物网站 Zozotown 的日本公司 Start Today 发布了新的职位需求，其中为七名“天才” AI 技术专家提出了高达1亿日元的年薪（约合略低于100万美元）。
（图片来源：pixabay.com）
薪水高不高，看你岗位多重要
即使是在AI行业，要想获得最高的薪水，你就得在“正确”的岗位工作。人工智能工作虽然很多，但主要只在少数几个部门——当然是技术部门——并且仅限于几个“昂贵”的大城市。另一个很流行的求职网站 Glassdoor 显示，在其网站上列出的所有AI相关工作中，有 67% 都是位于旧金山湾区、西雅图、洛杉矶和纽约市。
此外，Glassdoor 还将 Facebook、NVIDIA、Adobe、微软、优步和埃森哲列为 2018 年六大最佳 AI 企业，这六家企业其中共有 96 个空缺的 AI 相关职位，占 Glassdoor 上所有 AI 职位的 18.7%。在 Glassdoor 上列出的 AI 相关工作，年平均基本工资约达 11.12 万美元。
Glassdoor 统计的 2018 年最佳 AI 企业（图片来源：forbes.com）
Glassdoor 还发现，金融服务、咨询公司和政府机构都正在积极招聘人工智能工程和数据科学专业的人员。这包括Capital One、Fidelity、Goldman Sachs、Booz Allen Hamilton、EY以及麦肯锡公司等顶级公司，美国宇航局喷气推进实验室，美国陆军和美国联邦储备银行等政府机构。
预计在不久的将来，人工智能相关的就业和领域数量都将大幅增加。根据 Gartner 最近的一份报告，人工智能将取代大约180万个琐碎的劳动岗位，但将在 2020 年前再创造 230万个全新的工作岗位。最近 Capgemini 的报告也支持了这一说法。 Capgemini 的研究发现，使用AI的公司中，有 83％ 表示，由于人工智能，他们正在增加更多的工作岗位。
（图片来源：Pixabay.com）
岗位都重要，薪水谁最高
“AI”这个术语其实是个相当广泛的概念，它涵盖了许多不同的学科和任务，其中包括自然语言生成和理解、语音识别、聊天机器人、机器学习、决策管理、深度学习、生物识别、文本分析和处理，等等等等。鉴于每种需求的专业化程度是如此之高，没有多少专业人员可以掌握多个学科。
简而言之，在专业方向上，你也需要积极培养正确的职业道路，才能拿到最好的薪水。
虽然目前AI程序员的平均工资大约在10万美元到15万美元之间（取决于不同的国家和地区），但这些都仅限于开发者/程序员之类的工作。真想赚大钱，你得成为一名AI工程师。据另一个求职网站 Paysa 显示，人工智能工程师的平均年薪为17.17万美元，其中四分之一少于12.45万美元，还有四分之一超过20.19万美元，而最顶级的职位年薪可达 257530 美元。
AI工程师平均薪资分布情况（图片来源：paysa.com）
为什么差别这么大？因为许多专业人员都来自非编程背景。IEEE 指出，拥有生物学和物理学等科学博士学位的大佬们正纷纷回头学习人工智能，并将其应用到自己的领域。他们需要跨越不同的技术壁垒，了解多种语言和硬件架构，并深入理解所涉及的数据。而这也使得优秀的人工智能工程师非常稀有，自然就身价飞涨啦。
（图片来源：PxHere.com)
为什么AI行业的平均薪资也很高？
事实上，AI并不像许多其他学科——比如编程——那样可以自学。Stack Overflow的一项调查显示，86.7％的程序员实际上都是靠自学成才的。然而，这只能适用于诸如 Java、Python和 PHP 等编程语言，而不是人工智能这样深奥的“艺术”。
首先，它需要你拥有计算机科学的高级学位，通常是博士学位。在一份报告中，Paysa 发现35％ 的 AI 职位需要博士学位，26％ 需要硕士学位。为什么？因为人工智能是一个快速发展的领域，只有你拥有博士水平的科研、学术经验（要么已经是最前沿，要么就通过创新达到最前沿），才能获得此类工作所需的经验。
其次，它依赖于多个不同方向的技术，包括对 C++、STL、Perl、Perforce，以及 OpenGL 和PhysX 等 API 的掌握等，只有足够的学位背景才能撑得住。此外，由于人工智能往往需要进行重要的计算，物理学或某些生命科学相关的知识背景也是非常必要的。
因此，要成为一名真正热门且有影响力的人工智能开发者，你需要掌握很多技能，而不仅仅是一两个。Indeed.com 列出了人工智能行业需要了解的十大技能：
- 机器学习
- Python 语言
- R 语言
- 数据科学
- Hadoop
- 大数据
- Java 语言
- 数据挖掘
- Spark
- SAS
正如你所看到的，这是一系列覆盖广泛的不同技术，其中不论哪一种，你都没法在一夜之间把它学到。据《纽约时报》报道，世界上只有不到 10000 名合格的人工智能专家。加拿大蒙特利尔的一家机器学习系统咨询公司 Element AI，在今年早些时候发布了一份报告，称世界上只有有约 22000 名博士级计算机科学家能够建立人工智能系统。无论哪种方式，这和《机器学习新闻（Machine Learning News）》报道的人工智能职位需求数量都有着巨大的差距。
（图片来源：pixabay.com）
竞争越激烈，开的价就越高
由于人工智能专家实在很少，科技公司正在疯狂挖学术界的墙角。在华盛顿大学，20名人工智能教授中有6名已经离职或部分离岗，并为大学之外的公司工作。在这个过程中，可以教授人工智能技术的教授数量越来越少，几乎导致了行业人才的恶性循环。
《美国新闻与世界报道（US News and World report）》列出了全球人工智能教育的20所顶级学府。其中前五名是：
- 卡内基·梅隆大学（宾夕法尼亚州）
- 麻省理工学院（马萨诸塞州）
- 斯坦福大学（加利福尼亚州）
- 加利福尼亚大学伯克利分校（加利福尼亚州）
- 华盛顿大学（华盛顿州）
随着学术界人才的短缺，其他的替代品正在不断涌现。谷歌通过其云平台网站提供深度学习和机器学习工具的相关课程，并将任何它能触及的 AI 开发者都收入囊中。
同样深入人工智能领域的 Facebook 也提供了一系列关于人工智能算法等基础知识的视频课程。此外，如果你想通过网络进行学习，还有 Coursera 和优达学城等平台在提供这方面的详细课程。
（图片来源：cn.udacity.com）
基本的计算机技术和数学背景是大多数人工智能程序的支柱。线性代数在其中的重要性完全不亚于一门编程语言，因为机器学习过程需要对矩阵内的数据进行分析，而线性代数是矩阵运算的关键工具。根据“计算机科学学位中心（Computer Science Degree Hub)”的报道，人工智能相关学位的课程涉及到高等数学、贝叶斯网络或图形建模的知识，还包括神经网络、物理学、工程和机器人，以及计算机科学和认知科学理论等。
最后，有些事情是无法教授的。使用人工智能并不意味着你可以把自己的工作都甩给计算机。人工智能工作需要分析思维过程、预见技术创新、设计技术能力，还要能维护和修复各种技术、软件程序和算法的技能。
说到这里，你应该很容易看出为什么人工智能的专家是如此稀有了吧。而这又预示着，人工智能相关职位的工资水平还会不断飞涨。
（图片来源：pixabay.com）
（本文已投稿给「优达学城」并发表（有改动），原作： Stacy Stanford 编译：欧剃，转载请保留此信息）
编译来源： https://medium.com/mlmemoirs/artificial-intelligence-salaries-heading-skyward-e41b2a7bba7d
标签：Udacity、Translate、AI、Machine-Learning