新年伊始，邁瑞閃電解約 200+ 應屆生，招行用一句「政策變化」毀約 600+ 應屆生，美團、知乎通知離職僅用 3-5 分鐘。某些大廠，也默默加大“人員優化”的力度。
事實上，網際網路一直以來就不是「安分守己」的行業，企業的結構調整、人才升級也是常見的現象。根據全天候科技報導，並非所有網際網路企業均在“縮招”，很多 AI 方面的獨角獸公司從今年開始擴大校招範圍。
作為人工智慧的核心語言，資料探勘、機器學習的發展也帶動了 Python 相關崗位的火熱。資料顯示（coding dojo）python 語言熱度一路飆升，不僅如此，相比 2017 ，2018 年的崗位需求量僅 Python 有明顯增長。很多人面對高薪崗位蠢蠢欲動，但如何正確看待 AI 行業的高薪？我們從競爭熱度、招聘趨勢、技能提升方向等進行分析，給予一些建議。
AI 行業高薪源自人才稀缺性
AI 人才存量小、需求旺盛，更是未來的發展趨勢。對於高校、高學歷人才來說，應屆 80w 恐怕只是“起薪”。去年騰訊的影象識別演算法研究崗，就開出了 80w+ 的年薪，最新的19年校招，基礎的演算法崗位行業平均薪酬也在 25w-40w 之間。
現在轉行 AI 來得及嗎？
轉行 AI 並沒有想象的難，我們從學歷要求、技術門檻角度分析：
從技術角度來說，任何行業都有初級和高階的崗位。對於準備轉行或相關專業本科生而言，機器學習工程師很可能是你找到的第一個 AI 工作，可能沒有想象中高薪，但機會更多、發展空間更廣闊。
從學歷角度來說，高校背景為加分項，而非必須項。機器學習、演算法都是核心的 AI 能力，這些崗位往往對學歷有相對基礎的要求，更看重技能本身。
轉行 AI 方向多
應選擇哪個細分領域?
從職位薪資看，截止至 2017 年，即使是 AI 領域平均薪資最低的影象處理，平均招聘薪酬也達到 2.36w，比一般技術類職位薪酬高出 40-80%。而最高的無人駕駛領域，平均薪資達 4.14w，當然技術要求也更高。
從崗位需求看，需求量增長最大的是實現人機對話的機器學習人才，2014-2016 年年均入職複合增長率為 168.2%。以搜尋、影象、推薦演算法為主的演算法類崗位需求量增長幅度位居第 2。
2017 年以影象識別、視訊識別等技術為核心的計算機視覺市場規模達到 82.8 億元。中國企業的業務發展更側重計算機視覺和自然語言處理領域，這也是相關崗位在中國尤其稀缺的原因。
AI 求職
企業最看重“專案經驗”
絕大多數企業招聘時要求應聘者有“實踐經驗”或專案經驗。AI 人才難求，難的不是技術門檻，而是技術的應用能力。
然而對於大多數沒有相關工作經歷的轉行者而言，你很有可能面臨：
數學、程式設計基礎不紮實
AI 理論晦澀難懂，自學障礙重重
市面資料繁多，水平參差不齊
更重要的是，如何獲取專案經驗，提升僱主最為看中的 “應用技能”? 咕泡線上教育平臺的 人工智慧 實戰專案，是幫助你高效提升的選擇。
我們人工智慧課程學完後是能夠從事演算法工程師，深度學習工程師等等，運用現有的演算法結合公司特定行業、需求實現產品化，以及模型調參，演算法優化維護，資料清洗、標註等等都是能夠勝任的，積累工作經驗之後，做到頂層，也就是自己創造演算法也是有可能。
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當真正開始學習的時候難免不知道從哪入手，導致效率低下影響繼續學習的信心。
但最重要的是不知道哪些技術需要重點掌握，學習時頻繁踩坑，最終浪費大量時間，所以擁有有效資源還是很有必要的。