人工智能的薪酬如何？

一、人工智能的薪酬如何？

同是码农，待遇不同在后端开发、前端开发、移动开发和人工智能四个领域中，人工智能是平均薪酬是最高的，平均比其它三个领域高三分之一左右。人工智能岗位竞争没有其它领域激烈人工智能领域平均一个职位收到 24.7 份简历，相比之下，移动开发领域最高，平均收到 130.3 份简历。应届生做人工智能拿 9k，做移动开发仅 6k和传统技术岗位相比，新兴的人工智能领域在不同经验阶段都提供了优厚的薪酬，一个应届毕业生进入人工智能行业，平均可拿 9k，而移动开发则只有 6k；10 年以上优质人才，人工智能的薪酬比后端开发翻了近一番。人工智能目前是一个快速增长的领域，人才需求增长迅速，但相比其它技术类岗位，比如前端开发、移动开发，人才的供应还没有跟上，求职者对同一岗位的竞争不那么激烈，薪资也水涨船高。------由GET写作整理而成------

二、人工智能专业就业前景和薪酬？

就业前景不错，薪酬待遇高，人工智能在当下以及未来几十年，是一个十分火热的就业方向。

在中国，目前正处于人工智能大发展大应用阶段，随处可见的网络摄像头、电子交警的使用、自动驾驶、智能农业、智能物联网、现代化医院系统等，都是人工智能应用的实例，所以就人工智能就业这块，根本不是个问题

三、人工智能相关的岗位薪酬状况如何？

笔者简介：美国应用数学|运筹学硕士，德国海德堡大学数学|组合优化博士，博士研究方向为离散优化在计算机视觉的交叉应用。读博期间创办 @运筹OR帷幄 以及 @DIY飞跃计划 俩个微信公众号/社区。现于德国某车厂自动驾驶部机器学习组，担任计算机视觉研发工程师。

一、人工智能不同岗位及薪资差异（附案例）

如高赞回答 @晓飞 所说，要谈人工智能待遇，先得讲清楚人工智能都有哪些岗位

从职能上划分：

1.研发科学家（Research Scientist）

2.软件工程师（Software Engineer）

通常1需要博士学位，2硕士甚至本科都可申请。

2在国内一般会叫算法工程师。

从部门上划分：

1.AI研究院（Research Lab）

2.公司研发部门（R&D）

3.公司产品部

1的代表：Facebook AI research Lab (FAIR)、微软亚洲研究院(MSRA)、百度AI Lab等

1中既有研发科学家“发明”全新的AI模型和底层的优化算法，也有软工协助科学家们实现算法跑实验，或是把这些前沿的模型做成Prototype（样品）推销给公司2和3的研发、产品部。

2和3有些公司没有严格区分

3的代表：微软小冰、微信、腾讯王者荣耀等

工资待遇一般情况下按上面的数字递减～

案例一

国内某一本自动化专业本科，国内某985硕士（研究方向：动态优化+并行计算）

毕业于普通的一本院校，非985，非211，专业也是普通的工科专业，本科期间学习成绩良好，但是也没有学过任何与人工智能相关的内容。硕士期间从事的是CUDA并行计算的研究，将一些优化算法通过GPU并行加速。

Offer1:

顺丰科技，第一年16*15K，CUDA高性能计算，只招聘两人，顺利拿到Offer。主要工作内容是将一些人工智能的相关算法并行加速。

Offer2:

华为C++测试岗，第一年 16*15K，由于具备良好的C++编程基础，所以拿到大厂的Offer基本不成问题。

这个案例告诉我们，找到一份好工作对学历是有一个基本的要求的，但是要求并不是很高，身边很多的人也都是普通本科出身，通过自身的学习和努力一样能得到好的工作机会。另外对专业的要求也并不是很严格，因为国内目前基本还没有人工智能专业，只要是工科相关专业，或者数学统计专业，乃至于经管类专业都可以比较容易的转行到人工智能。

案例二

国内某985硕士（硕士课题研究方向：多目标优化算法）

Offer1:

图森，第一年22*15，参与自动驾驶的研发

Offer2:

Momenta，第一年 20*15，参与自动驾驶系统的研发

曾参与了并完成了优达学城自动驾驶课程，并由此获得了滴滴自动驾驶的实习机会。

这个案例告诉我们，硕士的研究课题其实很多时候和找工作关系并不大，因为目前国内的硕士教育依然是偏重学术研究。本案例中的同学硕士研究方向和自动驾驶没有什么关系，但是他通过自学并参与了优达学城自动驾驶课程并由此获得实习机会。如果没有参与课程的话仅仅依靠其硕士研究的内容是很难找到好工作的。

案例三（我自己）

德国Top3 数学博士

申请德国某Tier 1 AI Lab，被拒

Offer 1：

德国某Tier 1 Corperate Research（可以理解为研发部）机器学习组， 应用方向有安防、机器人、自动驾驶，8W欧元左右/年

Offer 2：

某车厂自动驾驶系统部门（可以理解为产品部）机器学习组，产品为自动驾驶系统中的各个模块，7W欧元左右/年

P.S.，一欧元约等于8块人民币

二、全球范围各大厂人工智能方向薪资及高薪揽才计划

人工智能、机器学习最近几年有多火？

从各大互联网公司先后创建人工智能研究院，以及以下这些高薪揽才计划便可略窥一二。

1.阿里星计划

年薪平均估计60w左右，上不封顶，本科生-博士生都有机会入，CTO直接面试，每年招10人，半年base美国office的机会

2.百度少帅计划

IDL部门（机器学习、深度学习），年薪100w+，每年9人，30岁以下，工作地北京、深圳，一年后硅谷或常青藤名校访问至少半年，三年后带领20-30人团队

3.滴滴新锐计划

滴滴研究院，面向全球高校博士、硕士、优秀本科生的精英人才计划，研究方向包含机器学习、计算机视觉、机器人、自动控制、汽车工程、人工智能、数据挖掘、最优化理论、分布式计算、图形图像、语音识别、语音合成、自然语言处理等

4.腾讯技术大咖

要求，全球TOP100 CS相关硕士博士毕业，人工智能相关，待遇：上不封顶offer，深圳市还有“孔雀计划”160w的奖励

5.Google/Amazon/Facebook/Apple等

硅谷科技公司巨头，如斯坦福这样的名校毕业硕士，去Google就有可能达到20W刀/年的package

最近网上流传AI行业人才可能有一些饱和。

个人认为，表面上人才饱和的状态是AI里面相对基础的一些岗位，而高端人才永远是稀缺的。

事实上，AI领域的技术更新非常快，无论什么位置都需要不断的学习和提升，对应聘者提出了更高的挑战。

更详细的全球AI薪资汇总，可以参考我在这个问题下的回答：

全球 TOP 互联网公司及学术界人工智能方向薪资、高薪的揽才计划有哪些？

三、转专业人工智能工业界的经验和建议

因为自己本科数学，硕士应数、优化理论，博士研究其实更偏运筹学、组合优化，因此可以说非人工智能科班出身。

这里大概讲讲自己的转专业经历。

先说点宽泛的、上纲上线的东西。

人工智能、大数据这些新兴"专业"，是随着工业界与日俱增的需求而随之出现的（中国最近批准了第一批试点的几十所高校开设人工智能专业）。其实任何专业都是这样一个需求导向的过程，包括微电子，计算机，还有什么房地产专业，几十年前可能根本不存在这些专业。

但是自然科学如数学、物理、化学、生物长盛不衰，是有其道理的，这也是为什么我们初高中我们都在学这些东西。

反之，某些专业，一定会随着市场需求的锐减而减少甚至消失。

这些专业名词在刚出现的时候往往是“凭空造诣”或者是强加术语，然而知识是需要积累的，每个新兴专业都是建立在一些基础科学的基础上，这也是我下面的回答要强调的--学习人工智能非一朝一夕，而是要从最基本的数学基础开始打好地基。

1.数学基础

微积分（求导，极限）和线性代数（矩阵表示和运算）是基础中的基础

2编程技能

人工智能任何模型和算法的实现，当然需要编程了，因此C/C++/Python任选一门（推荐Python，因为目前很多库和Library都是用python封装）。

数据结构：建议学学，让你编程更顺手更高效。

算法：建议上，任何人工智能任何产品的Code都是无数算法的集合体。

数据库：存储数据，人工智能通常需要用到海量数据，因此如何更高效的存储和管理以及调用数据，就显得尤为重要。SQL等数据库，以及Hardoop，Spark等并行计算的框架，是最近的热点，推荐学习。

3.数学（统计、优化、机器学习）模型和深度学习

概率论+统计：很多传统机器学习模型基于统计模型

线性规划+凸优化：或者只学一门叫numerical optimization，统计和人工智能，到最后几乎都会归结为求解一个优化问题，当然也有纯优化模型不用统计模型的

关于优化类课程的综述，欢迎关注我的专栏：

『运筹OR帷幄』大数据人工智能时代的运筹学

机器学习:其实传统机器学习，通篇都是在讲用一些统计和优化来做聚类、分类和预测这三个人工智能最常见的应用

深度学习：卷积神经网络的复兴掀起了深度学习席卷全球的号角，毫无疑问，它是目前人工智能的核心，必学！

学到这里，你基本就会发现，学这一门课中间会穿插着很多其他课的内容。恩，知识总是相通的嘛，特别是这些跨专业的新兴学科，都是在以往学科的基础上由社会需求发展而来。

4.人工智能的应用

以上所有课程基本都还是理论、数学模型层面的，虽然讲理论的同时会穿插一些应用案例，但是系统学习某一应用领域还是非常必要的，再加上一些项目和实习经历，基本就是转到AI工业界的敲门砖了。

人工智能应用领域按方向包括：

计算机视觉、语音识别、自然语言处理、知识图谱等

按行业：

汽车行业（自动驾驶）、制造业（次品识别）、安防（人脸识别）、机器人（SLAM）等

5.我个人转专业AI工业界的经验

由于应用数学+运筹学的背景，加上本科研究生修过一些编程和算法课程，因此我转战人工智能就只缺机器学习/深度学习+实战训练了。

我所在的海德堡大学数学与计算机学院，有海德堡大学图像处理中心，因此我很方便地旁听和选修了机器学习、深度学习、计算机视觉三门课程+一些研讨班。

另外由于博士课题是关于图像分割的，虽然博士论文用的是传统机器学习和组合优化交叉的算法，但在博士最后阶段，一位合作教授提议将这个方法应用在时下很热的语义分割（在自动驾驶和医学图像等领域都有应用）方向，于是又顺理成章地获得了一部分深度学习的经验。

事实证明，最后的这个深度学习小项目，是面试官最感兴趣的部分。而我现在工作的主要内容，也和此项目息息相关。

对于这段经历感兴趣的同学，欢迎收听我和牛津大学医学图像博士后渡博士（牛津大学实验物理博士）联合举办的关于转专业AI的知乎Live

理工科的你想要转AI？快上车！

6.对转专业的一些建议

个人感觉，理工科背景的小伙伴，在有了一定的数学和编程基础之上，要转到人工智能领域并非难事。

以上个人经验，更适用于刚进入研究生或博士阶段不久的同学，有着充裕的时间打好数学和编程基础，循序渐进、逐步提升。

但是对于那些快要毕业，或者已经在工作岗位上从事其他专业的小伙伴，或许不是那么适用。

一方面，如果按照以上关卡一道道通关地自学，很容易被前期枯燥的数学和编程基础所累，导致前功尽弃。

另一方面，AI中的软件、算法工程师职位，大都不需要那么多数学基础，因此很多课程可以只挑重点看。

所以对于希望“速成”的同学，可以需要一个课程 list，通过比较系统的课程先入门，最好有项目可以练手，进入这个行业后再慢慢提升。找到第一份AI工作，通常是机器学习工程师。

这时候，网上一些系统性的网络课程或许比较适合。

例如Coursera，优达学城，景略集智等等。

一方面把一项职业所必须的技能树都涉及到，另一方面设计了难度适中的作业，让自学过程中可以及时检验成效。

最重要的是，还有考试，以及pass考试后，会有“证书”（简历加分利器）！！

https://cn.udacity.com/mlnd/?utm_source=zhihu-kol-liudehua &utm_medium=kol&utm_campaign=mlnd

四，总结

人工智能正以我们意想不到的速度蔓延到各个行业以及社会的方方面面，农业、制造业、医疗、交通无不有它的身影。

或许不久的将来，他会像蒸汽、电力、电脑、手机、互联网一样，成为我们日常生活必不可缺的一部分。

是的，我们已经处在这一次科技革命之中，而人工智能，正是这一次科技革命的根源并且将被载入史册。

难道你，不想成为这次科技革命的一份子么！？

四、薪酬专员的薪酬类型？

有直接货币薪酬、间接货币薪酬和其他的货币薪酬。其中直接薪酬包括工资、福利、奖金、奖品、津贴等;间接薪酬包括养老保险、医疗保险、失业保险、工伤及遗属保险、住房公积金、餐饮等;其他货币性薪酬包括有薪假期、休假日、病事假等。

五、搞人工智能需要选哪个专业？

选计算机科学专业

人工智能(Artificial Intelligence)属于计算机科学的一个专业分支，其核心是机器学习，主要通过研究计算机实现模拟实现人类的学习行为。一般要求有计算机科学、数学、电气工程或物理学方面的专业背景，其中数学相关的课程如线性代数和微积分的成绩要好。

六、ai人工智能写作怎么搞

AI人工智能写作的深入探讨

随着科技的飞速发展，人工智能已经渗透到我们生活的方方面面。而在写作领域，AI人工智能也发挥着越来越重要的作用。那么，如何实现AI人工智能写作呢？本文将就此话题进行深入探讨。

首先，要实现AI人工智能写作，需要具备强大的算法和数据集。算法是AI的核心，而数据则是训练AI模型的燃料。只有拥有了足够多、足够好的数据，才能训练出具有实用价值的AI写作模型。在这个过程中，可能需要大量的时间和精力去收集、整理和清洗数据。

其次，需要选择合适的机器学习或深度学习框架。不同的框架有不同的优缺点，需要根据实际需求进行选择。比如，TensorFlow、PyTorch、 spaCy等都是非常流行的机器学习或深度学习框架，各有各的优势和特点。

然后，需要设计并实现AI写作模型。这个过程需要对算法、数据、框架有深入的理解，同时也需要具备一定的编程能力。一般来说，常用的AI写作模型包括情感分析模型、摘要生成模型、自动润色模型等，可以根据实际需求选择合适的模型。

在训练模型的过程中，需要不断地调整参数和优化算法，以提升模型的准确性和效率。同时，也需要对模型进行测试和评估，以确保其能够满足实际应用的需求。

一旦模型训练完成，就可以应用于实际的写作场景了。比如，可以用于新闻报道、文章撰写、广告文案、邮件自动回复等场景。通过使用AI人工智能写作，可以提高效率、降低成本、提升用户体验，从而为企业带来更多的商业价值。

当然，AI人工智能写作也面临着一些挑战和问题。比如，如何保证内容的原创性和可靠性？如何应对版权和法律问题？如何确保生成的文本符合语言规范和语义规则？这些都是需要我们进一步研究和探讨的问题。

总的来说，AI人工智能写作是一个充满机遇和挑战的领域。只有不断地探索和创新，才能在这个领域取得更大的成功。

七、人工智能辩论赛二辩搞

人工智能辩论赛二辩搞

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指用来模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的研究领域。人工智能辩论赛二辩搞成为近年来备受关注的话题，这不仅是对人工智能技术的挑战与尝试，更是对人类智慧和表达能力的考验。

在一个人工智能辩论赛场上，二辩的角色和重要性不言而喻。二辩需要能够在短时间内准确理解并解构对手观点的逻辑结构，有针对性地进行反驳和辩驳。而这正是人工智能在这个领域展现出潜力的地方。通过大数据分析和深度学习等技术手段，人工智能可以快速获取信息、分析数据、生成结论，从而有效地应对辩论赛中的挑战。

人工智能的优势与挑战

人工智能在辩论赛中具有诸多优势，例如高效的信息处理能力、不会受到情绪影响的逻辑分析、准确的数据展示和理据支持等。这些优势使得人工智能能够在短时间内做出全面的准备，并以逻辑严谨的方式进行论述和驳斥。

然而，人工智能在辩论赛中也面临着一些挑战。首先是人类语言的复杂性和变化性，使得人工智能系统难以完全理解并准确解读各种含蓄、隐喻、双关等语言表达形式。其次是人工智能的学习能力和创造力相对有限，难以像人类一样灵活运用各种逻辑和修辞手段进行辩论。

人工智能辩论赛的未来发展

随着人工智能技术的不断发展和完善，人工智能辩论赛的形式也将得到进一步的改进和创新。可以预见的是，未来的人工智能辩论赛将更加注重人机合作，通过人类与人工智能系统的协同作战，达到更好的辩论效果。

同时，人工智能在辩论赛中的应用也将更加多样化和智能化。从简单的信息检索和分析，到更加复杂的逻辑推理和辩题生成，人工智能系统将不断拓展自身的应用领域，为人类辩手提供更加强大的支持和帮助。

结语

人工智能辩论赛二辩搞，既是一场人类智慧与技术的交锋，更是一次对人工智能发展与应用的探索。在未来的道路上，我们期待看到人类与人工智能共同探索辩论的艺术，共同促进人工智能技术的创新与进步。

八、车辆工程专业可以搞人工智能吗？

可以搞，刚毕业的大学生是一张白纸，有多种发展方向可以选择的，只能努力勤奋没有搞不了的东西

九、薪酬体系和薪酬制度的区别？

薪酬体系是指薪酬的构成，即一个人的工作报酬由哪几部分构成。一般而言：员工的薪酬包括以下几大主要部分：基本薪酬（即本薪）、奖金、津贴、福利四大部分。 薪酬管理是指在组织发展战略指导下，对员工薪酬支付原则、薪酬策略、薪酬水平、薪酬结构、薪酬构成进行确定、分配和调整的动态管理过程。 薪酬体系是人力资源管理六大板块薪酬管理中的一部分。

十、薪酬结构与薪酬构成的区别？

一、性质不同

1、薪酬体系：薪酬的构成和分配方式。

2、薪酬制度：企业整体人力资源管理制度与体系之重要组成部分。

二、影响因素不同

1、薪酬体系影响因素：

（1）公平性

根据职责的大小、所需知识的水平以及工作要求的不同性质，工资合理地反映了企业内不同层次、不同等级、不同岗位的价值差异。

（2）外部竞争性

保持行业薪酬和福利的竞争力可以吸引人才加入。

（3）绩效性

薪酬必须与企业、团队和个人的绩效成就密切相关。不同的绩效考核结果应准确反映在工资中，实现员工的自我平等，以保证企业整体绩效目标的实现。

（4）激励性

薪酬是以提高薪酬激励为导向，通过动态薪酬、奖金等激励性工资单位的设计，激发员工的积极性。此外，还应设计和开放不同的薪酬渠道，使不同职位的员工获得平等的晋升机会。

2、薪酬制度影响因素：

（1）薪酬的制定是否依据职位分析进行；

（2）薪酬的制定是否与员工的绩效挂钩；

（3）薪酬的制定是否与员工能力挂钩；

（5）薪酬是否做到公平公正。