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本文摘要:目前,人工智能已成为国家要紧方案,也是国内供给侧改革的改革引擎。党的十九大报告提出要“加快建设制造强国,加快进步先进制造业,推进互联网、云数据、人工智能和实体经济
现在,AI已成为国家要紧策略,也是国内供给侧改革的革新引擎。党的十九大报告提出要“加快建设制造强国,加快进步先进制造业,推进网络、云数据、AI和实体经济深度融合”。AI已连续三年被写入政府工作报告。加快AI深度应用,培育壮大AI产业和人才供给,满足全球新一轮科技革命和产业变革趋势下AI人才需要,进而服务于科教兴国、革新驱动和人才强国等国家策略,已成为国内经济进步的要紧支撑。

  近三年来,国务院、国家进步改革委、工业和信息化部等多次颁布《新一代AI进步规划》《促进新一代AI产业进步三年行动计划(2018-2020)》等策略性和指导性文件一同推进AI的进步。《三年行动计划》提出,五个保障手段之一就是要加快人才培养,即要“吸引和培养AI高档人才和革新创业人才,支持一批领军人才和年轻人拔尖人才成长,支持加大AI有关学科专业建设,引导培养产业进步急需的技术型人才。”

  这样来看,国内政府高度看重AI进步,将新一代AI技术的产业化和集成应用作为进步重点。同时,也强调培养AI技术型人才的重要程度。  2、职业概念  AI工程技术职员概念:从事与AI有关算法、深度学习等多种技术的剖析、研究、开发,并对AI系统进行设计、优化、运维、管理和应用的工程技术职员。  AI工程技术职员主要工作任务:  1.剖析、研究AI算法、深度学习等技术并加以应用;  2.研究、开发、应用AI指令、算法;  3.规划、设计、开发基于AI算法的芯片;  4.研发、应用、优化语言辨别、语义辨别、图像辨别、生物特点辨别等AI技术;  5.设计、集成、管理、部署AI软硬件系统;  6.设计、开发AI系统解决方法。  3、目前就业人群剖析  (一)AI企业总量与分布情况

  AI企业可划分为基础层、技术层和应用层。基础层以人工智能芯片、计算机语言、算法构造等研发为主;技术层以计算机视觉、智能语言、自然语言处置等应用算法研发为主;应用层以人工智能技术集成与应用开发为主。

  据艾瑞咨询发布资料显示,2018年国内AI有关公司总数达到2167家,其中应用层占比达到77.7%,技术层和基础层企业占比相对较小,两者之和仅占到22.3%;从技术种类分布来看,涉及机器学习的公司最多,占比25.3%,第二云数据、云计算、机器人技术和计算机视觉的公司紧跟其后,整体分布相对均匀。具体分布如图:  (二)AI产业市场规模

  近几年,AI技术在实体经济中探寻落地应用场景成为核心要义,AI技术与传统行业经营管理模式及业务步骤产生实质性融合,智能经济年代的全新产业版图初步显现, 2019年AI核心产业规模预计突破570亿元,现在,安防和金融范围市场份额最大,工业、医疗、教育等范围具备爆发潜力。

  (三)AI产业人才供需近况  伴随AI定义的持续热门,大量求职者主动向AI有关岗位挨近。依据《2017年全球AI人才白皮书》,过去几年中,国内期望在人工智能范围工作的求职者正以每年翻倍的速度迅猛增长,尤其是偏基础层面的Al职位,如算法工程师,提供增幅达到150%以上。  为了对比国内人工智能人才供需状况,《白皮书》引入供需指数,该指数依据在特定时间段内的行业整体招聘需要量、活跃求职者存量与招聘求职活跃度四个指标建模得出。从结果上看,现在国内人工智能人才供需指数逐年走高。2017年,国内人工智能人才供需较2015年提高11个百分点,表面上看AI人才供需已基本平衡,然而有关人才水平参差不齐。在对人才各项参数进行详细剖析后得出,近三成期望在AI范围大展身手的求职者与Al雇主所需要的各项指标相距甚远,这部分人或为低学历求职者,或为刚初出茅庐,仅对基础编程略知,缺少实质人工智能技术的初级技术员。说明国内人工智能人才不但紧急紧缺,且这种趋势正因为AI企业增多而变得愈发紧急,部分核心类岗位,如语音辨别、图像辨别工程师等,人才供需缺口更大。而且,因为合格Al人才培养所需时间远高于通常IT人才,人才缺口非常难在短期内得到有效填补。  (四)AI工程技术职员薪酬水平近况

  依据各大招聘网站的数据来看,AI行业的高薪主要分布在京津、长三角、珠三角及部分内陆省会城市。北京、上海、深圳及杭州的薪水位列第一方阵,月薪在1.8万左右;苏州、南京、广州及厦门位列第二方阵,月薪在1.4万左右;其他沿海及内陆省会城市,如成都、重庆、长沙及济南等坐落于第三方阵,月薪在1.3万左右。

  其中,TOP热点职位:深度学习算法工程师月薪可以达到2.2万;职位量方面,算法工程师需要遥遥领先。

  依据测算,国内AI人才现在缺口超越500万,国内的供应求购比率为1:10,供需比率紧急失衡。不断加大人才培养,补齐人才弱点,是国内的当务之急。  中国AI人才存在较大“缺口”,中美差距较大。海外企业Element人工智能发布的《2019年度全球人工智能人才报告》显示,中国成为全球最“吸金”的国家。因为国内的创业环境、政府支持和云数据沉淀,中国AI范围的投筹资占到了全球的60%,吸引了较多拥有技术的国外留学生回国进步。即使这样,中国在人才培养和人才吸引方面仍然与美国存在较大差距。  数据显示,58%的中国高级研究员在美国攻读研究生,35%在中国读研究生,7%在其他国家(澳大利亚和英国)读研究生。  在毕业于美国院校的中国高级研究员中,78%留在美国研究机构工作,仅有21%回到中国研究机构工作。该报告还显示,全球吸引AI人才的国家里,排行榜前五的是美国、中国、英国、德国、加拿大,共占据了72%的AI人才。中国虽然位列前列,但数目上仅为美国的四分之一,与美国存在较大差距。假如不加大人才培养,采取“规模化生产”的人才模式,到2025年人才缺口将会突破1000万。  4、职业进步通道  AI工程技术职员在企业中的最后角色是CTO,其职业通道大致可分为初级工程技术职员、中级工程技术职员、高级工程技术职员。  初级工程技术职员在企业饰演的角色为:负责功能的达成策略设计、编码达成、疑难BUG剖析诊断、攻关解决。  中级工程技术职员在企业饰演的角色为:开发工作量评估、开发任务分配;代码审核、开发风险辨别/报告/协调解决;代码模板研发与竞价、最好实践规范概要与竞价、智能化研发生产工具研发与竞价。  高级工程技术职员在企业饰演的角色为:组建平台研发部,搭建公共技术平台,便捷上面各条商品线开发;通过技术平台、通过高中一年级层的职权,管理和协调各个商品线组。目前每一个商品线都要有合格的研发Leader和高级技术员了。  CTO在企业饰演的角色为:营业额达成,洞察顾客需要,捕捉商机,规划技术商品,通过技术商品领导业务增长,有明确的策略规划、主攻方向,带领团队达成组织目的。前沿与平台:到这个研发规模规模级别了,必须要有专门的团队做技术应用革新探索和前沿技术预研,而且要和技术平台团队、应用研发团队形成非常不错的联动用途,让革新原型试点可以非常平滑地融入商业平台,再让应用研发线规模化地用起来。研发过程管理:站在全局立场来端到端改进业务步骤,为业务增长提供便捷。组织与人才建设:公司文化和价值观的传承;研发专业族团队梯队建制建设、研发管理族团队梯队建制建设;创建革新激起机制,激起研发人革新向前进步,激起黑马人崭露头角。  5、将来市场需要  IDC和Forrester发布了2020年及将来的AI(人工智能)预测。Forrester表示,虽然外部“市场”可能会让企业对AI持小心的态度,但那些“勇敢”的企业将继续资金投入并扩大人工智能的布局。以下是Forrester的调查:  53%的全球决策者表示,他们已经推行、正在推行、或正在扩大AI的布局。  29%的全球开发职员在过去一年中从事过人工智能/机器学习平台工作。  在全球推行边缘计算的公司中,54%的决策职员表示,边缘计算为他们处置目前和将来的人工智能需要提供了非常大的灵活性。  16%的全球B2C推广决策者计划今年将数据和剖析技术(包括AI)的支出增加10%及以上。  IDC预测,到2022年,75%的企业将把智能智能化嵌入到技术和步骤开发中,用基于AI的平台来指导革新。到2024年,AI将整理到企业的每个部分,在“结果即服务”(outcomes-a-service)的AI解决方法上,25%的总资金投入将用于推进规模革新和卓越的业务价值。AI将成为新的用户界面,并且重新概念客户体验。在将来几年,大家将看到AI和计算机视觉、自然语言处置和手势等新兴用户界面嵌入到每一种商品和设施中。

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