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2021百万年薪AI职位趋势:数据科学、Python、自动驾驶、AIOps你关注了么?

简介: 【新智元导读】年尾了!2021马上到来,虽然疫情让这一年慢了下来,但AI的发展却没有停下脚步。人工智能网站VentureBeat总结了过去一年AI圈儿发生的重大事件与新领域展望,新的一年,如果你想进行一些职位调整,或正在瞻望新的发展机遇,不妨一看。
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毫无疑问,今年,人工智能一直是个流行语。它已被确立为新兴技术(例如大数据,机器人技术和物联网)的主要驱动力。


那么,未来12个月的AI将会如何?

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如果2021年的你想进行一些职位调整,或正在瞻望新的发展机遇,不妨一看。


技术类人才需求仍在上涨,2020年收购体现人才争夺战


未来,IT相关招聘将在许多方面进行,而且会更加细化。


让我们先来看一组数据。在美国等发达国家,截至2020年第三季度,技术专业人员的失业率(3.5%)低于平均水平,许多大型组织都希望填补更多的技术职位。


据权威机构Dice称,在排名前50位的技术雇主中,超过三分之二(68%)的职位发布数量超过第二季度 。


另外除了网络安全和云之外,一些更专门的角色变得越来越有价值。数据科学家和Python开发人员在2020年后期看到了需求的增长(流行前增长最快的两个行业),这表明公司可能会像往常一样恢复业务,并重新关注数据分析和软件构建,这对整体业务战略至关重要。


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可以说,技术人才不仅没有出现饱和,反而,科技企业对其需求增加了。这一点,我们从2020年几大重要并购案中可以窥见。


自动驾驶领域人工智能专家


自动驾驶汽车是许多大型科技公司关注的主要领域。除了该领域的龙头,谷歌的姊妹公司Waymo,苹果也正在加大其无人驾驶汽车计划;亚马逊此前也已经投资了自动驾驶汽车初创公司Aurora以及电动卡车公司Rivian。


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美国自动驾驶领域的人才数量基本是中国的 10 倍左右。在美国大型科技公司或者是车厂,一个自动驾驶部门有 1000-2000 人很常见。


目前,中国也在此领域加大力度发展,因此,2021年,自动驾驶领域的人才力度将会加大。


具有战略意识的软件开发人员和管理人员


AI 专家在领英统计的美国排名前 15 位的新兴职位中,年招聘增长率为 74%。


AI 专家被需要的原因包括:AI 在推动数据驱动决策、降低风险方面的作用;企业需要一种有效的方式扩展其 AI 实践;组织面临工作流程优化的压力,因此越来越多的企业要求 BI 团队开发和管理 AI/ML 模型。


但与此同时,软件开发人员和管理人员也正逐渐成为数字时代的MVP。Robert Half Technology的《 2021年薪资指南》指出:「公司正在寻求各种类型的开发人员来创建新的应用程序和软件服务,以支持业务,进而提供竞争优势 。」


根据Dice对工作清单的分析,随着2020年即将结束,Python开发人员,软件开发经理,后端和前端开发人员以及数据仓库开发人员的需求都更高。

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鉴于这些角色以及其他类似的开发人员和经理角色背后的势头,雇主似乎很可能会在2021年之前继续招聘这些角色。


新一代具有战略眼光的开发人员正在涌现,这些开发人员将推动创新并成为公司技术部门中最具影响力的人。


专注于业务的数据科学家,年薪百万的最佳实践者


越来越多的公司意识到,扎实地掌握其数据和洞察力是生存的关键。


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招聘人员正在寻找可以收集,清理,存储和分析重要数据集的分析师和科学家。随着数据生态系统的复杂性增加以及公司扩展其智能自动化的实施,对数据科学,数据分析和报告技能的需求可能仍然很重要。


但是,IT领导者将看到,虽然统计理论和诸如AI之类的技术的科学技能至关重要,但业务敏锐度也很重要。


Google作为科技领域的老大哥,其对数据的嗅觉还是十分敏感的。

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早在一月份,Google宣布将购买无代码应用开发平台AppSheet,该平台可帮助企业创建与其核心业务数据相关的应用。
AppSheet还附带了许多AI智能设备,包括光学字符识别(OCR),预测建模和自然语言处理(NLP),以加快数据输入并找出用户想要构建哪种类型的应用程序。

谷歌表示,仍可作为独立产品使用的AppSheet将「补充其重新构想应用程序开发空间的战略」,并将集成到Google Cloud中。

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该职位将需要通过对大型,高维数据集进行探索性数据分析来开发创新解决方案,以解决业务问题;在相关数据挖掘算法的帮助下,根据实际和测试数据集创建复杂的实际分析数据模型;并运用统计知识,机器学习,数据建模和模拟知识来识别模式,识别机会,提出业务问题并产生见解。

数据工程师是个人,他们捕获原始数据,有时对其进行清理,分类,然后将其提供给数据科学家,然后再构建AI模型。

35.jpg全球各国数据科学家薪资中位数

确实,数据工程师在LinkedIn的新兴职位列表中名列第八,自2015年以来,其每年的雇用增长率为35%。LinkedIn指出,从零售到汽车的行业正在「抢夺这一难以招聘的人才。」

36.jpg数据科学家职级的薪水对比 

AIOps分析师,工程师和架构师
AIOps优化将是2021年的首要任务 。

更多的IT部门正在探索用于IT运营(AIOps)的人工智能,以管理对其基础架构团队不断增长的需求。

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AIOps工程师们的薪资发展趋势:

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机器人流程自动化(RPA)领域


机器人流程自动化(Robotic process automation)简称RPA,是以软件机器人及人工智能(AI)为基础的业务过程自动化科技。

2020年,微软抛出了一个讯号:收购Softomotive,一家2005年在伦敦成立的RPA公司。

严格来说,Softomotive不是一家AI公司,但是RPA与AI紧密相关,因为它可以帮助企业自动化重复流程,尽管具有结构化的输入和逻辑。

RPA是一个价值20亿美元的行业,微软已经在其Power Automate平台中提供了一些RPA工具和技术,这就是为什么它在今年早些时候以未公开的价格收购了伦敦的Softomotive的原因。

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微软表示,将在Power Automate中添加Softomotive的桌面自动化工具,并以「价格合理的价格」向企业客户提供该工具。目前,Softomotive仍可作为独立产品使用。
该领域职级与薪资对比:40.jpg

NLP智能语音领域

今年,苹果公司收购语音助手Voysis,一家2012年成立于都柏林的公司,该公司建立了可以直接在移动设备上运行的自然语言和对话界面,并且特别着重于支持「品牌与用户之间丰富的自然语言互动」。

新的一年,NLP也将成为AI中最强劲的发展领域。

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多年来,Big Tech一直通过产品和收购来培养顶级技术人才,这已不是什么秘密,但这或许会给我们带来明年的求职启示。


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