ai行业怎么入行 学好ai能干什么工作

AI技术方面的就业前景怎么样

2017年，最风光的当属AI人才了，尤其是应届生。

AI专业应届生年薪达50万，数年后可达80万以上

在第十九届中国国际高新技术成果交易会人才与智力交流会在深圳拉开帷幕。本届人才高交会为求职者免费提供近千个职位，年薪大基本都在50万及以上或30万及以上+N(期权)。

其中，为人工智能相关专业应届生提供的岗位年薪达30~50万，引人注目。

某企业副总裁说：“我们最近希望招聘约40人，包括人工智能、移动终端、云计算等都有需求，这些专业人才今年在整个人力资源市场上也是大热。由于这些领域对专业人才知识迭代水平、学习能力要求很高，所以合适的人才各个企业都是抢着要。”

他介绍，研究生以上学历的应届毕业生年薪在30万到50万，应届毕业生通过3到5年的成长，成为成熟的研发人员后年薪可达到80万以上。

11月17日，美国波士顿动力公司在YouTube上发布视频。视频中，人形机器人“阿特拉斯”又是走“梅花桩”，又是秀后空翻，完成了一段精彩绝伦的体操表演。来源：外事儿

AI人才薪酬水平明显高于市场整体水平

11月8日，IDG资本联合韦莱韬悦、拉勾网发布的最新《2017准独角兽薪酬报告》显示，2017年准独角兽薪酬市场全年总薪酬涨幅接近20%，其中入门级岗位的涨幅更是高达32%。

AI技术的发展必然会引起一些工作岗位的消失，但也会创造一些岗位。但有一个特点，创造的岗位技术要求高，门槛高，将一部分人拒之门外；面临消失的岗位，其技术门槛低，很容易被机器局部代替或者完全代替。

在翻译行业，科大讯飞的语音技术很强大，翻译准确度已经超过人工翻译水平。那么，翻译行业的毕业生将面临失业？的确，外语类专业毕业生就业会受到冲击，但并不一定面临毕业即失业的窘境。理由如下：

1、对于毕业生而言，并非所有人都会找到专业对口的工作。因此会有一部分人找到非翻译类工作。

2、目前的机器翻译的准确度虽然超过人工翻译，但不能传递出人工翻译的情感和思想。

3、不管任何岗位，对于精通该岗位，则被代替的可能性越低。

4、对于跨语言文化研究工作者的外语毕业生在未来一段时间内不会受机器翻译的影响。

5、目前，AI翻译工具不太普及，而且产品没有完全融入人们的生活，只是应用于具体行业和情景。所以在短时间内，外语类毕业生就业前景不会太差。

人工智能现在的就业前景怎么样

前景很好，中国正在产业升级，工业机器人和人工智能方面都会是强烈的热点，而且正好是在3~5年以后的时间。难度，肯定高，要求你有创新的思维能力，高数中的微积分、数列等等必须得非常好，软件编程(基础的应用最广泛的语言：C/C++)必须得很好，微电子(数字电路、低频高频模拟电路、最主要的是嵌入式的编程能力)得学得很好，还要有一定的机械设计能力(空间思维能力很重要)。这样的话，你就是人才，你就是中国未来5年以后急需的人工智能领域的人才。一门深入地钻研下去，你就是这个领域的专家甚至大师。

但是！！！如果你没有这些喜好和特长或者没能学好这些学科的话，现在做别的选择还来得及。

人工智能软件就业前景怎么样

人工智能软件就业前景还是很不错的。人工智能技术将成为职场人的必备技能之一。随着智能体逐渐走进生产环境，未来职场人在工作过程中将会频繁地与大量的智能体进行交流和合作，这对于职场人提出了新的要求，就是需要掌握人工智能的相关技术。

从这个角度来看，未来掌握人工智能技术将成为一个必然的趋势，相关技能的市场也会迎来巨大的发展机会，并且产业互联网的发展必然会带动人工智能的发展。

互联网当前正在从消费互联网向产业互联网发展，产业互联网将综合应用物联网、大数据和人工智能等相关技术来赋能广大传统行业，人工智能作为重要的技术之一，必然会在产业互联网发展的过程中释放出大量的就业岗位。薪资条件也会在原有的条件上大幅度的增长。

那么人工智能就业岗位具体包括哪些呢？

一、算法工程师

算法（Algorithm）是一系列解决问题的清晰指令，不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。算法工程师就是利用算法处理事物的人。

二、机器学习工程师

机器学习工程师是数据科学家和软件工程师两个重要角色的结合体。数据科学家的主要工作是处理大数据，而软件工程师则负责程序的编码。

数据科学家的工作是分析性的，他们使用数学、统计、分析技能和机器学习工具的组合来处理和分析大量数据，以获得商业见解。数据科学家创建的应用程序对于软件工程师来说很难理解，因为它们很复杂，并且没有设计模式。

三、AI工程师

人工智能工程师是从事与人工智能相关算法、深度学习等多种技术的分析、研究、开发，并对人工智能系统进行设计、优化、运维、管理和应用的工程技术人员。

四、机器训练人员

机器训练人员负责优化各渠道机器人知识库；收集各渠道相关数据，根据数据分析结果，配置合适的问法与答案，并持续优化，不断提升机器人的回复率和准确率；以及机器人服务占比与服务质量提升，不断提升机器人客户服务体验，从而提升店铺转化率；并且还要优化机器人服务流程，结合业务知识，完成各类场景的精准服务。