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人工智能行业需要哪些人才?

作者:Aliququ.com    来源:未知    发布时间:2020-10-16 10:04    浏览量:
  AI人工智能,经过这几年的发展和进步,输出了很多有经验的人员。高效也紧跟市场行情和政策,也开办了人工智能专业课,同时也给社会输出了一大批的新鲜血液,也有很多的培训机构输出了不少的复合型人才。人工智能行业的人才供给加大,家居了行业内的竞争。当然,只要有好的竞争,才会促发出好的产品。那么在这个发展迅速,竞争激烈的行业里,需要哪些人才进行催化呢?

1. AI产品经理
人工智能行业刚刚兴起的时候大部分的AI产品经理是从通过创新专项从传统互联网产品经理转岗进入人工智能行业的;还有一部分则是算法工程师兼产品经理,随着项目的落地,转岗称为AI产品经理。这两类的AI产品经理要么深刻理解业务场景,要么精通技术实现,而且参与了最早的AI项目落地,具备完整的0-1项目经验,也是目前对各家企业最有吸引力的。
 
前两年人工智能行业刚刚开始落地,对数据有着大量的标注需求,很多团队都是通过内部运营人员、客服团队进行标注的。
 
随着冷启动完成,系统进入线上运营阶段,很多人工智能训练师也承接了线上运营的工作。通过对系统日志的分析,不断产生新的服务质量提升需求,慢慢的这些人工智能训练师就转岗称为了AI产品经理。
 
这两年随着人工智能专业的毕业生进入社会,也有很多直接从事了AI产品经理的工作。这两类的AI产品经理目前因为工作经验的原因,还需要时间去积累能力。
 
2. AI训练师
人工智能训练师在市场上呈现两极分化,只会简单数据标注工作的人工智能训练师薪资持续下降,另一边则对了解模型原理、熟悉bad case修复、能够制定运营流程规范的人工训练师,企业则不断抬高招聘薪资吸引他们。
 
这很大一部分原因是很多公司将从事数据标注和数据质检的都统称为人工智能训练师,无形中增加了招聘的成本。大量的企业客服系统智能化升级、数据标注众包平台为行业输出了大量的数据标注员、数据质检员。
 
以我从事客服行业为例,大部分的标注人员都是由一线的客服人员转岗来的,他们了解一线业务,能够很好的完成知识库梳理、语料标注。但是这些标注人员缺乏运营经验、不了解模型及系统原理,待智能客服完成冷启动上线后,对bad case修改、系统运行逻辑不了解,导致难以输出运营流程规范制,推动智能客服不断迭代。
 
只能进行数据标注的人工智能训练师,市场上的薪酬大多只有3.5-8K每个月左右,对于具备带标注团队经验的人工智能训练师,市场上大多能够开到12-16k每个月的薪酬水平。
 
3. 算法工程师
目前算法工程师主要来源有人工智能转毕业生和机构培训、自学算法的开发人员两类。
 
算法工程师经常是社会新闻的主角,常常被冠以年薪百万,然而实际上能够达到年薪百万的算法工程师只是一小部分,这些人都是拥有丰富的工程化经验,能够很好的将复杂的业务场景完成建模及模型参数优化工作的。
 
而AI培训机构圈钱行为输出的算法工程师则能力参差不齐了,网上开源的算法也降低了算法应用的门槛,很多培训机构输出的算法工程师往往因为算法基础不够扎实,不具备针对行业场景建模的能力,只会应用通用解法、开源的算法去解决问题。


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