人工智能就业前景越来越严峻了你还在吗?
时间:2020-05-25 09:46

  本题已加入知乎圆桌「2019 科技风云 」: 来围观 2019 年度科技数码行业值得关注的信息吧。更多讨论,欢迎点击圆桌链接2019 科技风云 在深度之眼的学习群里,经常看到大家讨论面试,求职的情况,普遍发现算法岗要求越来越高了,国内Top10学校的,都不好找,是不是进大厂就一定要发顶会论文吗?同时还是有不少人在群内踏踏实实学习周志华《机器学习》和《深度学习》花书,手推算法笔记做的也很认真。 当然,学习群内的毕竟是少…

  最近一年多感受明显,AI已经落地,尤其是NLP、OCR等领域技术栈和产品已经足够成熟,提供云服务的企业也不少,使得就业门槛越来越低,最重要是现在大不乐观,有AI迫切的企业在减少,差不多固定了以腰部以上企业为主,整个技术团队的招聘名额确实有明显压缩,所以体感明显些。

  如果你选的目标企业可能是一二线大厂,以及独角兽企业,而目前市场大的短期趋势并不乐观,不是只有AI,其他所有职位都有明显收缩,一二线厂因为嗅觉和判断更敏锐,未雨绸缪更明显,所以在人员HC上反应会更。

  如果不是以上企业,因为越来越多的企业很清晰的明白,现有AI技术的基础应用对能力的要求并不高,要学会它并不太难,硕士甚至本科大学相关专业在基础好的情况下,也能很好的学习适应,所以从成本来考虑,企业其实更乐意校招和内部技术转岗来填补。

  AI的效益,往往需要基于大量的用户数据才能产生规模化的复用效益,小厂不具备这样的数据规模以及一整套数据和算法基础平台,以前大不错,AI技术的使用甚至被用来当做融资的优势。在目前大不好的情况下,已经不具备养活一个这样规模团队,而如果不能形成团队化、数据规模化就形成不了足够的AI竞争优势,对处于压力下对资金更的创业公司来说,还不如先节约成本,干好本行过完冬再说。

  先不说应届生了,IT还有很多在行业之外的从业者,通过“AI培训班、二个月专家速成班”,也急迫的挤进来抢占除大厂外的岗位资源,当然,AI领域也有一定基础门槛,所以部分转去做前后端的开发了,一部分在小厂得到机会开始从事基础的AI开发,使用的也是成熟的外部产品。

  大部分AI资源的竞争者还是业内的传统后端开发人员,尤其是入行年限在1~3年以内的,就连园区楼下看门的保安都知道AI的薪资和前景好,社会的发展也一定会朝着这个方向走,所以只要有机会,更乐意转岗学习AI。就职的机会确实还是有的,外部招聘专业人才的成本高昂,企业更乐意内部转岗培养、甚至启用外行人。

  这里说下,不是只有AI,IT互联网行业所有的从业者,都存在着职位被外部挤占的事实趋势,毕竟刚工作动不动就一万起的职位,几年就能二三万的工资谁不眼红?你让那些师范类、建筑类、服务业的同学情何以堪?这些速成培训班的企业,也间接革了程序员的命,全员都懂AI时,谁还需要只懂基础型的工程师?

  大厂在大数据平台、算法模型平台、实时离线计算等平台建设上已经相对成熟和稳定了,在具有大规模(上亿)用户和大规模商业(不同垂直的业务产品)场景的场景下,算法的任何细微效果提升,都能带来规模化的巨大收益。

  阿里、腾讯、百度、华为等企业又通过云平台,将这些技术的基础设施和通用的业务能力对外部进行了云产品输出。外部企业在用户量和商业场景方面其实不高,而且大厂已经形成了聚虹效应,通过不断收购、投资、创新,切入到不同的细分领域,流量开始逐渐向大厂汇集,使得外部企业的用户规模很难做大,AI介入带来的商业价值从概率上来说,可能性就很低,小厂在目前融资和大背景都不乐观的情况下,最迫切的先解决问题,发展壮大后再考虑用户和产品的规模化后带来体验和极致的成本效率问题,他们认为那时的算法介入才更划算,当下的技术做好对业务的支撑即可。

  随着AI技术的发展,成熟的技术解决方案会越来越多,企业发现对AI岗位能力水平的要求其实并不大,会写python、会用开源技术和平台,哪怕是巨头提供的云系统产品,大部分或基础型就够用了,如果本来就具备90%效果提升,在AI介入后如果只带来2~5的提升,却花掉了10%~20%的研发成本,在用户基数不大且增长趋势不乐观的情况下,资金又相对紧张,那么为了达到95%的效果提升,AI需要对人才、薪资、资源、基础设施的投入巨大,对企业来说,即便真有硬性和远大理想,也不得不接受现实先做好业务产品,退一步来说,即便真要做,应届生、后端前端同学转岗临时充当下算法工程师,使用外部的云产品和开源技术,都已经足够了。

  大厂因为AI的技术基础设施已经成型,数据中台、AI中台都实现了产品化、对外的商业化,有源源不断的迭代,但内部业务产品线的再多,也只是缺少能熟练使用这些基础设施、能够进行产品运营决策的初中级算法工程师,技术同学转岗的意愿也能填补这个职位空缺。

  趋势是,缺的是能灵魂级调优的工程师(往往是大厂),缺的是深度掌握核心AI算法和原理的工程师(创新性企业和大中厂),却的是不仅能够根据业务按需组合各种高度贴合的技术栈、按需修改技术源码、甚至能按需创新出新技术实现、可技术灵活落地的工程师(大中小厂)。

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