人工智能工作人員的薪酬上漲受益于熱門領域和對稀缺人才的高需求。這是一個可靠的供需法則，而且目前任何與人工智能相關的市場需求都非常高。

 

知名招聘網站Indeed.com的調查表明，美國舊金山地區人工智能行業工程師的薪酬中，軟件工程師每年的薪酬約為134,135美元，機器學習工程師每年的薪酬約為169,930美元。

 

但是，如果員工擁有企業需要的相關證書，其薪酬可能更高。入職谷歌公司的一名終身大學教授的薪酬上漲了三倍，原來其薪酬為18萬美元，因此他放棄原有的教學職位。

 

但迄今為止，這一紀錄是在今年4月創下的，日本公司Start Today經營著時尚購物網站Zozotown，為七位“天才”的人工智能技術專家提供了新的工作機會，其年薪高達1億日元，或者略低于100萬美元。

 

 

人工智能工程師獲得更高的薪酬意味著是在“正確”的部門工作。人工智能工作職位雖然很多，但主要集中在幾個少數的行業領域，例如科技行業，而且大多分布在經濟發達的大城市。另一個廣受歡迎的求職網站Glassdoor指出，其網站上列出的所有人工智能工作職位中有67%位于美國的舊金山、西雅圖、洛杉磯、紐約市。

 

它還將Facebook、NVIDIA、Adobe、微軟、Uber和埃森哲列為2018年應聘的五家最佳人工智能公司，其中將近19%的人工智能職位空缺。在Glassdoor公司發布的人工智能工作職位的年平均基本工資為每年111,118美元。

 

Glassdoor公司還發現金融服務、咨詢和政府機構正在積極招聘人工智能工程師和數據科學專業人士。這包括Capital One、Fidelity、高盛、Booz Allen Hamilton、EY、麥肯錫公司、美國宇航局噴氣推進實驗室、美國陸軍，以及美國聯邦儲備銀行等頂級機構和公司。

 

預計在不久的將來，有關人工智能就業和領域的數量將大幅增加。調研機構Gartner公司最近的一份調查報告表明，人工智能將消滅180萬個工作崗位，其中大部分是低收入勞動力，但到2020年，該領域將創造230萬個工作崗位。凱捷公司最近發布的調查報告發現，83%采用人工智能技術的公司表示由于人工智能而增加工作崗位。

 

 

“人工智能”的范疇相當廣泛，其中涵蓋了許多學科和任務，其中包括自然語言生成和理解、語音識別、聊天機器人、機器學習、決策管理、深度學習、生物識別、文本分析和處理。鑒于每個要求的專業化水平，沒有多少專業人員可以很好地掌握多個學科的知識。

 

簡而言之，人工智能專業人員獲得更高的薪酬需要積極培養正確的職業道路。

 

雖然人工智能程序員的年平均工資大約在100,000美元到150,000美元之間，但這取決于所在的地區，這些人都工作在開發和編程領域。為了獲得更高的薪酬，需要成為一名人工智能工程師。根據另一家求職網站Paysa公司的調查，人工智能工程師的平均年收入為171,715美元，其范圍在124,542美元到201,853美元之后，收入最高的將超過257,530美元。

 

為什么這么高?因為許多人來自非編程背景。IEEE指出，擁有生物學和物理學等科學博士學位的人正在重返校園學習人工智能，并將其應用于自己的領域。他們需要跨越技術領域，了解多種語言和硬件架構，并了解所涉及的數據。因此這樣的工程師變得稀缺而且薪酬高昂。

 

 

事實是，人工智能并不像許多開發人員那樣可以自學。Stack Overflow公司的一項調查發現，86.7%的開發人員實際上是自學成才。但這適用于學習Java、Python和PHP等語言，卻不適用于人工智能這樣深奧的技術。

 

人工智能需要計算機科學的更高學位，通常是博士學位。在一份調查報告中，Paysa公司發現35%的人工智能職位需要具備博士學位，26%的職位需要碩士學位。這是為什么?因為人工智能是一個快速發展的技術領域，當博士級技術人員在學習并參與學術項目，它們往往是最前沿的技術，這為他們提供在工作環境中所需的經驗。

 

它需要精通多個學科，其中包括C ++、STL、Perl、Perforce、OpenGL，以及PhysX等API。由于人工智能正在進行重要的計算，因此具有物理學或某種生命科學的背景也是必要的。

 

因此，要成為一名成功的人工智能開發人員，需要很多技能，而不僅僅是一兩種技術。

 

以下列出了人工智能需要了解和掌握的十大技能：

 

1)機器學習

 

2)Python

 

3)R語言

 

4)數據科學

 

5)Hadoop

 

6)大數據

 

7)Java

 

8)數據挖掘

 

9)Spark

 

10)SAS

 

正如人們所看到的，這是一系列廣泛的技能，并且沒有一個是短期可能學習和掌握的技能。據“紐約時報”報道，世界上只有不到10,000名合格的人工智能專家。加拿大蒙特利爾一家從事機器學習系統的咨詢機構Element AI公司在今年早些時候發表了一份調查報告，指出全球只有2200名博士級的計算機科學家有能力構建人工智能系統。無論如何，這對市場需求來說太少了。

 

 

由于優秀的人工智能專家數量很少，科技公司正在與學術界爭奪人才。在華盛頓大學，20名人工智能學科教授中有6名正在休假或部分休假，并在外部的公司工作。在這個過程中，減少了人工智能技術的教師數量，這導致了一種惡性循環。

 

美國新聞和世界報道等媒體列出了人工智能教育方面名列前茅的前20所大學。前五名是：

 

1)位于賓夕法尼亞州匹茲堡的卡內基梅隆大學

 

2)位于馬薩諸塞州劍橋市的麻省理工學院

 

3)位于加利福尼亞斯坦福的斯坦福大學，

 

4)加利福尼亞大學伯克利分校

 

5)位于華盛頓州西雅圖的華盛頓大學

 

隨著學術界爭奪人才愈加激烈，出現了各種各樣的替代方案。谷歌公司正在招聘任何可以開發和操作的人工智能技術開發人員，并通過谷歌云平臺網站提供深度學習和機器學習工具的課程，同樣深入研究人工智能的Facebook公司也提供了一系列關于基礎知識的視頻，例如人工智能等算法。如果人們想在網上學習，還有Coursera和Udacity提供的教學課程。

 

基本的計算機技術和數學背景是大多數人工智能程序的支柱。線性代數和C++編程一樣必要，因為機器學習需要對矩陣內的數據進行分析，而線性代數則是關于矩陣的運算。人工智能課程包括高級數學、貝葉斯網絡或圖形建模的研究，其中包括神經網絡、物理學、工程和機器人科學、計算機科學，以及認知科學理論。

 

然而有些技術和經驗是無法教授的。采用人工智能并不意味著人們可以拋開計算機方面的工作。它需要分析思維過程，技術創新的先見之明，設計的技術技能，維護和修復技術，軟件程序的技能，以及算法。因此，這就是為什么人工智能技術人員如此罕見的原因，而這將推動人工智能專業人員的薪酬不斷上漲。