眼下ai提示詞工程師怎么考，人工智能已經(jīng)成為越來越火ai提示詞工程師怎么考的一個方向。政府和企業(yè)對人工智能產(chǎn)業(yè)越來越重視，云計算使得AI工程師ai提示詞工程師怎么考的門檻逐步降低。如何成為一名AI工程師，儼然成為程序員重點討論的熱門話題之一。

　　2017年，人工智能產(chǎn)業(yè)或?qū)⒈l(fā)

　　今年的兩會上，國務(wù)院總理李克強發(fā)表2017政府工作報告，指出要加快培育壯大包括人工智能在內(nèi)的新興產(chǎn)業(yè)，人工智能首次被寫入了政府工作報告。

　　不僅政府重視，BAT企業(yè)更是投入重金。百度已經(jīng)將人工智能列為核心發(fā)展戰(zhàn)略，騰訊也廣招人才，成立AI實驗室等部門。

　　再加上云計算等配套計算環(huán)境的成熟與完善，GPU云服務(wù)器、FPGA云服務(wù)器相繼推出（如騰訊云），人工智能產(chǎn)業(yè)今年或?qū)⒂瓉硪粋€爆發(fā)式發(fā)展時期。

　　用數(shù)據(jù)告訴你：什么樣的人可以成為AI工程師ai提示詞工程師怎么考？薪酬如何？

　　基于騰訊云上的Python爬蟲，我們抓取了幾家主流招聘網(wǎng)站的AI相關(guān)的技術(shù)崗位，剔除重復(fù)數(shù)據(jù)和非工程師類的崗位需求，AI相關(guān)的技術(shù)崗位樣本量為231份。

　　最高薪酬的56個崗位（60-100萬，100萬+兩檔），要求碩士以上學(xué)歷的30個，比例53%，比AI工程師中碩士學(xué)歷要求的平均比例28.6%，要高一倍。

　　可以看到對于AI相關(guān)的技術(shù)崗位，30萬-60萬年薪基本上是比較主流的收入水平，相較于其ai提示詞工程師怎么考他技術(shù)崗位，基本上是8年以上工作經(jīng)驗的架構(gòu)師的收入水平。

　　231份樣本數(shù)據(jù)中，30萬以下年薪24份，30-60萬年薪88份，60-100萬25份，100萬+31份，面議類的63份，局限在于很多年薪數(shù)百萬的崗位不會被獵頭發(fā)布出來。

　　薪酬和地域相關(guān)也與行業(yè)有關(guān)，30萬以下的崗位24個，有9個在二線城市，同時12個30萬以下收入崗位屬于非TMT行業(yè)。

　　AI領(lǐng)域目前在招的初級崗位較多，行業(yè)很缺資深人士。231份招聘崗位需求中：1-3年工作經(jīng)驗要求占比62%，4-5年的21.7%，6-10年只占比15.8%。

　　不同類型的企業(yè)也拿出了各自的高招來吸引優(yōu)秀的AI人才，比較有意思的比如創(chuàng)新工場旗下的人工智能研究院拿出“李開復(fù)親任院長”這樣的職位誘惑參與人才搶奪戰(zhàn)。其他常見的招攬手段，除了高薪，依次為：補助（63份崗位），彈性工作（47份崗位），雙薪（41份崗位），期權(quán)（36份崗位），聚餐（34份崗位），旅游（24份崗位）。

　　不過做為一位普通程序員，我還是覺得給期權(quán)和雙薪比較能吸引我。至于說聚餐和旅游，如果不是去美國和南北極，真心對我吸引力不大...

　　但是，人工智能行業(yè)的門檻，顯然比網(wǎng)站開發(fā)、APP開發(fā)等成熟崗位更高。我們來看某國內(nèi)招聘網(wǎng)站的一則AI工程師招聘：

　　上面的崗位要求，簡單來說就是要全球頂級名校畢業(yè)，在知名期刊發(fā)表過論文。這個崗位薪資非?？捎^，要求雖然只有兩條，但沒有人會覺得門檻低。曾經(jīng)的百度廣告變現(xiàn)算法核心負(fù)責(zé)人戴文淵曾說，“我自己從什么都不會，學(xué)到今天這個水平可能花了10年的時間。”

　　不過，人工智能產(chǎn)業(yè)的門檻正在慢慢降低。許多云計算公司都將內(nèi)部積累的人工智能技術(shù)，與云計算結(jié)合起來，提供諸如語音識別、圖像鑒黃、機器翻譯等人工智能服務(wù)，如騰訊云甚至開放了多達(dá)17種人工智能能力。

　　普通工程師甚至可以借助這些開放出來的能力，做出效果不錯的人工智能產(chǎn)品。曾有技術(shù)專家暢想，如果未來技術(shù)得到大幅改進，通過以深度學(xué)習(xí)為代表的技術(shù)革新，大幅地用機器替代人工，可以讓一個普通的技術(shù)人員培訓(xùn)1~2個月就可以成為一個‘科學(xué)家’。

　　如果這成為現(xiàn)實，那么未來人人可能都可以成為AI工程師。

　　3月22日晚，騰訊AI專家在知乎分享經(jīng)驗：

　　如何成為一名AI工程師，也是知乎上的一個熱門提問。3月22日晚上8點，騰訊云技術(shù)總監(jiān)朱建平將結(jié)合實踐為大家分享人工智能常見的幾種錯誤認(rèn)知，并結(jié)合具體的一個圖片識別的場景，為大家介紹人工智能領(lǐng)域的算法、軟件與硬件的一個完整的認(rèn)知框架，也會試著給出一條可能的學(xué)習(xí)路徑。

　　朱建平還是騰訊 TEG 架構(gòu)平臺部專家工程師，在人工智能用于海量圖片處理、 GPU 云化、 FPGA 應(yīng)用等領(lǐng)域有豐富的經(jīng)驗。

　　﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌﹌

活動預(yù)告

　　3月22日20:00一場免費的知乎Live等你來

　　騰訊T4技術(shù)專家首次對外分享人工智能的入門路徑和行業(yè)進展，一切精彩盡在3月22日晚20：00知乎Live，猛戳“閱讀原文”，馬上參與。