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“上午在改BUG，下午就被裁掉了。”
继几家互联网巨头之后，知乎、锤子等企业相继被曝裁员，但互联网一直以来就不是「安分守己」的行业，企业的结构调整、人才升级也是常见的现象
，拥有「硬技能」，选对「赛道」的人，从来不惧怕所谓的寒冬。
根据全天候科技报道，并非所有互联网企业均在“缩招”，很多 AI 方面的独角兽公司从今年开始扩大校招范围。
前段时间，一则「AI应届博士生薪酬80w+」的财经日报新闻更是上了热搜：
很多人面对高薪岗位蠢蠢欲动，但如何正确看待 AI 行业的高薪？我们从竞争热度、招聘趋势、技能提升方向等进行分析，给予一些建议。
01
AI 行业高薪源自人才稀缺性
AI 人才存量小、需求旺盛，更是未来的发展趋势。对于高校、高学历人才来说，应届 80w 恐怕只是“起薪”。去年腾讯的图像识别算法研究岗，就开出了 80w+
的年薪，最新的19年校招，基础的算法岗位行业平均薪酬也在 25w-40w 之间。
*数据来源：BOSS直聘研究院
02
现在转行 AI 来得及吗？
转行 AI 并没有想象的难，我们从学历要求、技术门槛角度分析：
从技术角度来说，任何行业都有初级和高级的岗位。对于准备转行或相关专业本科生而言，机器学习工程师很可能是你找到的第一个 AI
工作，可能没有想象中高薪，但机会更多、发展空间更广阔。
从学历角度来说，高校背景为加分项，而非必须项。机器学习、算法都是核心的 AI 能力，这些岗位往往对学历有相对基础的要求，更看重技能本身。
*图中招聘信息来自拉勾网
03
转行 AI 方向多
应选择哪个细分领域?
从职位薪资看，截止至 2017 年，即使是 AI 领域平均薪资最低的图像处理，平均招聘薪酬也达到 2.36w，比一般技术类职位薪酬高出 40-80%。而最高的
无人驾驶领域，平均薪资达 4.14w，当然技术要求也更高。
*数据来自《2018 AI 人才白皮书》
从岗位需求看，需求量增长最大的是实现人机对话的机器学习人才，2014-2016 年年均入职复合增长率为
168.2%。以搜索、图像、推荐算法为主的算法类岗位需求量增长幅度位居第 2。
*数据来自《2018 AI 人才白皮书》
2017 年以图像识别、视频识别等技术为核心的计算机视觉市场规模达到 82.8 亿元。中国企业的业务发展更侧重计算机视觉和自然语言处理
领域，这也是相关岗位在中国尤其稀缺的原因。
04
AI 求职
企业最看重“项目经验”
*图中招聘信息来自拉勾网-滴滴出行
绝大多数企业招聘时要求应聘者有“实践经验”或项目经验。AI 人才难求，难的不是技术门槛，而是技术的应用能力。
然而对于大多数没有相关工作经历的转行者而言，你很有可能面临：
*
数学、编程基础不扎实
*
AI 理论晦涩难懂，自学障碍重重
*
市面资料繁多，水平参差不齐
更重要的是，如何获取项目经验，提升雇主最为看中的 “应用技能”? 硅谷前沿科技教育平台 Udacity 的实战项目，是帮助你高效提升的选择。
Udacity 由 Google 无人车之父 Sebastian Thrun 创立，是全球三大在线教育平台之一。在 MOOC
发展较为成熟的美国，Udacity 为毕业生颁发的「纳米学位」相当于“名企敲门砖”。
2016 年登陆中国后，与更多中国企业达成合作，腾讯、京东、唯品会等互联网名企，都将 Udacity 纳米学位项目作为员工的内部培训内容，入职的
Udacity 毕业生甚至可以获得公司的“学费返还”，纳米学位在中国的影响也在逐渐扩大。
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两门明星课程：零基础的「人工智能编程基础」纳米学位和就业导向的「机器学习工程师」纳米学位，课程框架如下：
毕业后，你能够手握至少 10 个实战项目经历，这些都将为你的简历加分，成为你在求职、转行或参与 AI 技术应用的敲门砖。
部分项目示例：
实战项目示例一：揭秘微信朋友圈
连接到微信账号，收集好友性别、城市、个性签名等公开信息，使用 Python 进行数据统计与分析，得到专属的朋友圈分析报告
「人工智能编程基础」项目实例
实战项目示例二：探索热门电影数据
你将获得 TMDB 电影数据集，通过对数据的清洗、探索、分析，洞察热门电影成功的商业秘密。
「人工智能编程基础」项目实例
实战项目示例三：训练机器人走迷宫
在这个项目中，你会需要实现一个 Q-learning 算法来解决走迷宫问题。同时你有机会将你的算法应用在股市中，让机器学习出高收益策略。
「机器学习」纳米学位项目示例
实战项目示例四：猫狗图像识别
使用深度学习方法识别图片中是猫还是狗。
「机器学习」纳米学位项目示例
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