人的一生，有很多关键的选择，每一个选择都会影响你走向不同的人生道路。

在这七次关键选择里，可以看到

关乎职业的选择

占据了重要篇幅

甚至一定程度上

决定了我们的人生价值

“

2019，金三银四，又到一年春招日。踏着暖春而来的人们，或是要从校园走入职场；或是要转战职场走向新的岗位。小编听说，今年春招，观望AI行业的应届生、在职程序员的人数一如既往的多。毕竟，互联网上 “AI技术正在掀起新的革命，成为新的‘互联网+’”、“2019年将会是人工智能规模化应用落地年”类似的新闻层出不穷。

当然，吸引他们的还有去年秋招时令业界震惊的行业薪资数据

有这样的↓↓↓

（数据来源于中新经纬）

还有这样的↓↓↓

以及这样的↓↓↓

“

可以看到，去年互联网秋招时AI算法岗的薪资待遇确实鹤立鸡群！那么，今年的招聘形势如何呢？相比去年，AI算法岗的热度是否依旧居高不下 ?

让我们来看一下今年第一季度的行业报告和数据。

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招聘形势

“从2018年人才供需状况来看，人工智能类岗位需求明显增多，行业对人工智能人才的需求趋于具象化，人工智能岗位下沉明显，其中尤以金融、智慧交通和智能制造等行业对人工智能人才需求最为旺盛。人工智能人才薪资待遇方面呈现明显上升趋势，人才需求同比增长3.6倍。值得一提的是，AI人才需求爆发式增长主要由深度学习、算法工程师等高层级岗位拉动，基础通用岗位的需求则相对稳定。”

——《中国人工智能ABC人才发展报告》

（2019薪资待遇）

综上内容，结论显而易见——AI算法岗依旧非常火热，AI算法人才也越来越抢手。

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春招现状

但是，参加过今年春招的同学一定会发问“那为什么今年AI算法岗的工作好像更难找了？”

事实上，小编在帝都几个高校采访了一些参加过今年春招的应届生后，得到了大量类似的反馈。

来自北京科技大学通信专业的应届硕士毕业生王磊告诉我们：“自己和同学一直很看好AI行业的发展，非常想要进入AI行业，也为此付出了很多努力。这次春招，求职算法岗的人数之多也证实了行业发展的良好态势。大量科班毕业的和非科班毕业的同学都瞄着算法岗去了，自己的求职压力，确实很大。”

王磊同学介绍说，自己《统计学原理》、西瓜书这些都已经啃过，也刷过大量leetcode上的代码题，因为面临求职，他甚至去参加过一些所谓的“就业班”。目前参与春招的他，大概已经投了20多份简历了，获得的面试机会却仅仅4次而已，心仪的 offer离他好像还有很长一段距离。

“理论，我用心啃过；代码，也熬夜敲过。像高数、线代、概率论、信息论、python、TF、DNN、RNN、CNN……. AI学习中需要学习的项目我觉得自己一个没落，结果还是拿不到offer，真让人头疼”王磊对小编苦笑地说道。

一位不愿意透漏姓名的北邮同学也向小编提到她最近的一次面试经历：一面时，只考了两道leetcode上的算法题。到了二面，面试官先是询问了她对于深度学习框架的掌握情况，她就自己在图像识别上用DNN复现过模型的经验做了回答。但面试官紧接着又抛出一个问题：“在你论文这个方向上，你打算怎么用深度学习做？”这让她一时语塞，不知该如何答复。她告诉小编，面试官最后说的话令她开始了自我反思——“你对深度学习的理解和对自己课题的研究都是合格的，但缺乏将二者结合的能力，可能是你做的实践还太少、没有拿深度学习解决过实际问题的原因吧！我们需要的是会用深度学习的人，而不是会深度学习的人。”

时至今日，面对AI人才的选择，企业已经不再“狼吞虎咽”，AI领域的岗位需求也逐渐变得精细化。在当前的企业看来，AI人才的竞争力将更多体现在与岗位的“锲合度”上。

进入2019年，学AI的你，如果什么都有所涉猎，但在某一热门领域具体场景下没有深入研究过技术的应用，缺乏在这一领域的实战能力和项目经验，那在企业看来，你很可能等同于是什么都没学过的人。比如主要业务是NLP的企业部门，他们需要的求职者是熟悉常用NLP算法和掌握深度学习领域的LSTM、注意力模型等技能的人才，而不是只做过一些简单的图像识别项目、对语音领域的模式识别浅尝辄止的AI学习者。

或许有人怀疑，企业真的是这种需求吗？

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企业实际需求

让我们打开美团的NLP算法工程师招聘需求，优先任职资格清晰的映入眼帘：

1、有Tensorflow、Caffe2、 Theano等深度学习框架与自然语言处理结合实际项目经验者优先 

2、熟悉Word2Vec，Doc2Vec等embedding模型及应用者优先 

据参加过美团算法岗应聘的小伙伴反馈，事实上，只要你熟练掌握一种深度学习框架，并能熟练的与NLP结合，基本上求职就是一波顺风局。

当然，如果还有相应的项目经验，就真的跟企业招聘者“心有灵犀一点通”了。

其他互联网大厂的算法岗招聘需求也大体如此。而中小型企业，因为往往需要算法工程师一上手就接管整个项目，并且要对全流程工作负责，因此对某一领域的实战能力和项目经验的要求会更高。

华为诺亚方舟实验室计算视觉首席科学家田奇教授

在去年11月份中国人工智能学会主办的全国高校人工智能学院院长/系主任论坛上，华为诺亚方舟实验室计算视觉首席科学家田奇教授站在工业界的角度来阐释了企业对于AI人才的需求。他认为，目前工业界急需‘专精于一个领域且有创造力的人才’

事实上，今年的AI人才市场，正如田奇教授所言：“企业需要的AI人才，在需要懂技术的同时，也要懂落地场景。”随着AI时代的到来，AI行业的抢人大战，还会持续很长一段时间，AI人才的薪资待遇也肯定是水涨船高。但AI时代只有创新才能进步，提高创新效率要从人才的质量抓起，因此只有符合企业要求的AI人才才能匹配岗位、匹配高薪。而现在的企业多数已经意识到他们究竟需要什么样的AI人才了：

“企业要的并不是人才能力的广度，而是人才能力的深度。技能均衡，不如有一技之长。只有深耕语音、图像、NLP等某一个领域技术的人才，才真正具备将技术落地的能力，才是企业需要的实战型AI人才。”

那么，目前最热门图像、语音、NLP三个的领域里，我们该选择哪个进行学习呢？

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如何选择

从入学门槛和市场竞争来看：

图像领域，有赖于深度学习，相对学习难度较低。目前已经有很多人加入到图像领域的学习，图像识别的项目经验也几乎成了求职者的标配。

语音领域，市场竞争不是那么激烈，但它在学习中会涉及很多复杂的的信号处理和声学知识，因此入门是三个领域中最难的。

NLP领域，涉及一些计算语言学，具有一定的专业性。得益于深度学习，模式识别的入门比图像要难，但比语音容易。

综上所述，图像领域入门门槛低但市场竞争激烈；语音领域学习难度较大；NLP门槛适中，市场需求高且薪资待遇优秀。另外，像NLU等方向，还有一些世界性的难题没有解决，给从业者的后续发展保留了较为宽广的空间。

当然，作为大部分求职者最关心的薪资方面，2019年NLP算法工程师的工资收入水平依旧是非常令人心动的！

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