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各大银行早早开始网罗AI人才,有关AI的“军备竞赛”正在上演...事实上,华尔街对于AI人才的招聘工作,早早就开始了。 在今年2月到4月期间,摩根大通在全球范围内招聘了3651名与AI相关的岗位,是华尔街另两家大行——花旗和德银的两倍。 除此之外,美国银行在此次人才大战中也明显处于劣势,损失了55个AI人才,仅次于高盛。而富国银行的AI人才数量则增加到了130人,成为增量最高的银行。 今年3月,OpenAI在发布GPT-4时公布了6个使用案例,其中就包括了摩根士丹利财富管理部门,运用GPT-4来组织调动其面向客户的知识库。 而摩根士丹利方面,也可以使用GPT-4向客户输出更好的财富管理战略。此外,很多投行的开发人员正在内部测试生成式AI工具。这些AI技术一旦成行,可以让员工的工作时间减少到每周3.5天。
我们观察到,2017年是互联网行业全面转向技术驱动的一年,技术类人才招聘需求已经占到整体人才需求的25%。在人工智能热潮的驱动之下,AI相关岗位人才需求飙升,然而缺口依然超过百万。 数据显示,由于大批公司涉足AI领域,2017年AI人才需求已达到2016年的两倍,2015年的5.3倍,人才需求直线上升,大部分岗位三年复合增长率超过200%。 AI应用层职位需求增速尤为显著,增速最高的三个岗位依次是算法工程师、语音识 别和图像处理。 大数据类职位需求增幅仅次于AI岗位。眼下,几乎所有互联网企业均把数据人才列为团队标配。 以AI类岗位为例,很多公司会主动关注竞品的人才动态,定向挖掘竞争公司人才,资深AI岗位招聘者多为公司HRD、CTO或创始人本人,由HR经理招聘的岗位占比不到30%,这也从侧面反映出企业对高级技术人才的重视程度 大数据、AI技术的飞速发展令数学背景人才愈发吃香,应用数学成为近两年互联网行业人才专业占比提升最快的学科。
机器之心原创 作者:力琴 在 500 万 AI 人才紧缺的当下,数字蓝领和 AI 应用层面的人才最缺,其次是算法人才和科研人才。 高校作为承载人才出口的重要角色,在人工智能和机器人企业优必选科技的助力下,AI 人才高校造的局势正在打开。 反观,在数字化产业化升级的时代,AI 应用型人才、智能制造等人才市场需求大,倒逼高校人才培养变革。 在 500 万 AI 应用型人才紧缺的当下,高校作为承载人才出口的重要角色,在优必选科技的助力下,AI 人才 “高校造” 的局势正在打开。 齐建伟将产业人才需求按照金字塔形划分,人工智能和机器人产业的发展,需要数字蓝领人才、应用人才、算法人才、科研人才四个不同层面的 AI 人才。
同时,英国金融时报 FinancialTimes 亦撰文指出,中国在寻求全球AI霸主地位,文章列举了中国在发展AI上的数项优势和一些不足,结合此前国务院颁发的《新一代人工智能发展规划》(文末附全文链接) “(中国的AI研究员)不仅仅在数据数量上,在数据质量上也大大超过其竞争对手。” 不过,互联网公司巨头及活跃的VC(风险投资)、PE(股权投资)正在加码对中国AI领域的资本布局。 中国只有5万人从事AI相关技术工作 AI发展中最重要的四个因素分别是人才、数据、基础设施和芯片。高盛认为,中国已经拥有了其中的3个要素。 但也有声音认为中国缺乏人才。领英网站最近的一次调查显示中国只有5万人从事人工智能相关的技术工作,远远落后于美国(85万人),是英国和印度从事AI技术工作人数的三分之一。
其次,在中国获得博士学位的作者占比接近11%,紧随其后的是英国 (6%)、德国 (5%)和加拿大、法国和日本 (4%)。 就业数据也有类似的地理分布。 加拿大、德国和日本各占4%。 AI 专家工作的地方。美国、中国、英国、德国和加拿大这5个国家的作者数量占了总数达到72%。 总的来说,18个最大的国家占了作者总数的94%。 AI人才流入率和流出率这两个指标可以在一定程度上反映一个国家吸引外来AI人才和留住本地AI人才的能力。 如上图所示,用X轴表示人才流入,Y轴表示人才流出,数值表示与均值的标准差。 本图中将全球国家或地区划分为4类 “AI人才吸引国”:位于图中右上角的是澳大利亚、西班牙、瑞典和中国台湾地区,该区域表示这些国家的AI人才呈净流入趋势,说明这些国家或地区在吸引外来人才和留住本国(或本地区 “AI人才锚定国”:美国的AI人才流出率和流入率都很低,基本上对本国的AI人才库不构成大的影响,在绝对数量上,美国仍是世界AI人才的最大聚居地,美国的AI人才库总体保持稳定。
近两年内,AI工程师、AI产品经理及AI部门管理层迅速成为市场抢手资源,由于AI人才的短缺,一度曝出刚毕业的本科生年薪高达56万元的现状。 而国内AI人才的持续短缺,让不少人将目光锁定在海外人才上,从海外挖人才的薪资可不便宜。 首先要找到跨进猎头,他们接受国内公司的人才需求订单,紧盯海外顶级科技巨头以及硅谷技术创业公司的华人高级AI人才,一旦机会合适,便将这些海外高级人才收归国内公司的囊中。 即便如此,国内各大科技公司给到的人才订单竟是连续不断,猎头也直呼做不过来。不少猎头公司纷纷开辟这条新战线,但也有不少公司败下阵来:人才圈子打不进、语言跟不上、文化不适应,人才不熟悉。 于是,在这场由AI人才抢夺战衍生出来的新行业跨境AI人才猎头,开始迎来第一波繁荣。在这一场产业繁荣中,动辄收入上百万的AI人才和猎头都是赢家。
其次,在中国获得博士学位的作者占比接近11%,紧随其后的是英国 (6%)、德国 (5%)和加拿大、法国和日本 (4%)。 就业数据也有类似的地理分布。 加拿大、德国和日本各占4%。 AI 专家工作的地方。美国、中国、英国、德国和加拿大这5个国家的作者数量占了总数达到72%。 总的来说,18个最大的国家占了作者总数的94%。 AI人才流入率和流出率这两个指标可以在一定程度上反映一个国家吸引外来AI人才和留住本地AI人才的能力。 如上图所示,用X轴表示人才流入,Y轴表示人才流出,数值表示与均值的标准差。 本图中将全球国家或地区划分为4类 “AI人才吸引国”:位于图中右上角的是澳大利亚、西班牙、瑞典和中国台湾地区,该区域表示这些国家的AI人才呈净流入趋势,说明这些国家或地区在吸引外来人才和留住本国( “AI人才锚定国”:美国的AI人才流出率和流入率都很低,基本上对本国的AI人才库不构成大的影响,在绝对数量上,美国仍是世界AI人才的最大聚居地,美国的AI人才库总体保持稳定。
《全球AI领域人才报告》。报告显示,作为当下热门的“投资风口”,AI领域其实早已拥有深厚的技术积淀,是一片拥有“高度文明的新大陆”——全球AI领域拥有十年以上从业经验的人才占比高达65.4%。 报告还指出,AI领域的华人技术力量也不容小觑——全球华人AI人才数量达14万,而美国的华人AI人才数量是中国当前AI人才总数的1.4倍。 这一潜力巨大的技术人才群体,或将成为未来中国人工智能技术突破的一股关键力量。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
2月2日消息,据彭博社报道,苹果公司在过去几周内失去了至少四名人工智能(AI)研究人员以及一名Siri团队的高级主管,这些离职的人才大多跳槽到了Meta和谷歌DeepMind等竞争对手。 报道称,据统计,过去6个月里,苹果失去了十多名AI研究人员。这些人才离职的主要原因在于,苹果公司在AI竞争当中难以跟上同行,同时苹果将部分技术外包给谷歌的决定,也让很多员工感到不满。 然而,缺乏令人信服的AI能力以及顶尖人才的持续流失仍是一个重大悬而未决的问题,使该公司扭转当前困局的努力更加复杂。 这些人才的持续流失,主要发生在苹果去年对AI业务的重大重组之后。 苹果的Foundation Models(AFM)团队的人才也在持续流失,该团队负责开发苹果智能平台背后的底层技术。由于新Siri的多次延迟以及对苹果当前AI功能的冷淡反响,该组织面临越来越多的关注。 不过,苹果公司仍在继续开发AI技术,希望在竞争激烈的AI竞赛当中为苹果设备的用户提供供独特体验的需求,所以它不太可能一直依赖外部合作伙伴。 编辑:芯智讯-浪客剑
了解一点 AI 的技术基本原理后,至少不会盲从: 看了一篇《当这位70岁的 Hinton 老人还在努力推翻自己积累了30年的学术成果……》,便宣布再也不学 CNN、DNN、RNN 了(好像真的学过一样)
而如今ChatGPT既然已成顶流,谷歌的人才们也纷纷倒戈,主动跳槽到OpenAI。 而最近,就像我们开头看到的那样,谷歌主要AI团队——谷歌大脑的研究人员,纷纷跳槽到了OpenAI。据粗略统计,谷歌大脑至少失去了4名核心成员。 谷歌:没赶上热乎的 在吸纳了世界上大部分机器学习人才之后,谷歌却被OpenAI抢了先。 谷歌只能忙不迭地追赶OpenAI的脚步,向公众推出以AI为中心的产品。 谷歌早早孵化出的一些AI技术,已经不知不觉被OpenAI转化为新型的创收服务,包括聊天机器人,以及文本生成图像和视频的AI。 谷歌的人才,也慢慢流失到了这类小初创公司。 不过,少数人员的流失,对于有着800名世界顶尖人才的谷歌大脑来说,影响并不大。 此外,明星员工离开大厂自立门户也是一个常态。有不少新兴的AI初创公司都是出自谷歌大脑的前员工之手。
了解一点 AI 的技术基本原理后,至少不会盲从: 看了一篇《当这位70岁的 Hinton 老人还在努力推翻自己积累了30年的学术成果……》,便宣布再也不学 CNN、DNN、RNN 了(好像真的学过一样)
AI科技大本营一直在关注AI落地的情况,特别是一线科技公司内的AI技术部署情况。 至于国内科技公司的情况,营长最近也专门对其人才需求的变化做过一些分析:其中像BAT、华为这样的一线科技公司,技术人才需求中有30%-40%是AI相关的;而在那些以AI为核心的初创公司内,这一需求比例普遍会更高一些 当然,比起有经验的人才,这点薪水其实算不上什么。 我们知道,百度在AI人才方面一向出手阔绰,根据高盛的数据,它为机器学习相关人才提供的年薪是12.6万美元,如果再算上每年的奖金和期权,这一数字则涨到22万美元(约合146万元人民币)。 不过,算上Google、Facebook、Amazon、苹果和微软等国际巨头的话,百度也只能排到第三,微软为了留住人才能开到24.4万美元,挖人不止的Facebook则能给出27.3万美元。
选自jfgagne.ai 作者:JF Gagne 机器之心编译 人工智能技术正在快速发展,而各国对于AI人才的需求是没有止境的:大家都在培养和争夺人才上做文章。 在中国获得博士学位的作者约占 11%,其次是英国(6%)、德国(5%)、加拿大(4%)、法国(4%)和日本(4%)。 AI 专家在哪里就业? 我们的调查显示,美国继续吸引 AI 研究人员为之工作,占样本的 46%。在中国工作的 AI 研究人员占样本的 11% 以上,其次是英国(7%)。加拿大、德国和日本各占样本的 4%。 这些 AI 人才的全球流动性非常复杂,并且流动背后的故事各有不同。尽管如此,这一数据依然可以使我们观察到 AI 人才在全球的流动情况。 比较各个国家的人才流入与流出 根据各个国家 AI 人才的流入与流出,我们绘制了下图: ?
近两年内,AI工程师、AI产品经理及AI部门管理层迅速成为市场抢手资源,由于AI人才的短缺,一度曝出刚毕业的本科生年薪高达56万元的现状。 而国内AI人才的持续短缺,让不少人将目光锁定在海外人才上,于是,一种新的职业诞生了——专注于AI人才的跨境猎头。 不少猎头公司纷纷开辟这条新战线,但也有不少公司败下阵来:人才圈子打不进、语言跟不上、文化不适应,人才不熟悉。 于是,在这场由AI人才抢夺战衍生出来的新行业跨境AI人才猎头,开始迎来第一波繁荣。 据领英《全球AI领域人才报告》称,全球一共有190万AI人才,其中美国是占有最多的,有85万人,中国有5万人,海外华人共14万。 一笔猎头费就高达100万 由于跨境AI人才的金贵,AI跨境人才猎头在报酬及付款方式上,也会比国内要求更多。
职场社交平台领英发布了《全球AI领域人才报告》。 报告显示,作为当下热门的“投资风口”,AI领域其实早已拥有深厚的技术积淀,是一片拥有“高度文明的新大陆”——全球AI领域拥有十年以上从业经验的人才占比高达65.4%。 报告还指出,AI领域的华人技术力量也不容小觑——全球华人AI人才数量达14万,而美国的华人AI人才数量是中国当前AI人才总数的1.4倍。 这一潜力巨大的技术人才群体,或将成为未来中国人工智能技术突破的一股关键力量。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
人工智能竞争以顶级人才为根本。作为国家未来的发展方向,AI技术对于经济发展,产业转型和科技进步起着至关重要的作用。而AI技术的研发,落地与推广离不开各领域顶级人才的通力协作。 在推动AI产业从兴起进入快速发展的历程中,AI顶级人才的领军作用尤为重要,他们是推动人工智能发展的关键因素。 因此,上至发达国家政府,下至科技巨头AI创业公司,无不将AI视为提升自身的核心竞争力的根本性战略。能够引领AI发展的顶级人才,环顾全球,尚不足千人,自然成了供不应求的抢手货。 能够引领AI发展的顶级人才,环顾全球,尚不足千人,自然成了供不应求的抢手货。 然而,人工智能领域人才分布极不平衡,全球AI领域人才约30万,而市场需求在百万量级。 全球共有367所具有人工智能研究方向的高校;每年毕业AI领域的学生约2万人,远远不能满足市场对人才的需求。
作者:一号编辑:美美AI人才争夺战,正式打响!在当今这个由技术驱动的时代,人工智能(AI)已成为推动未来创新的关键力量。随着AI技术的飞速发展,一场无声的战争正在硅谷激烈上演——AI人才争夺战。 为了应对这一挑战,马斯克计划提高AI研发人员的薪酬以留住他们。这一系列动作揭示了一个事实:在AI领域,人才是最为宝贵的资源。科技巨头抛出诱人待遇在这场人才争夺战中,薪酬成为吸引人才的重要因素。 这些人才的流动,不仅改变了公司的竞争格局,也影响了整个AI行业的发展方向。国与国之间也争破头据麦克罗波洛智库的调查,70%的顶级AI人才在中国或美国的机构中工作,65%的顶级AI人才出自中美两国。 这一趋势表明,中国在AI人才培养和引进方面的重视程度与日俱增,正在吸引越来越多的AI人才回流。 人才正成为AI浪潮的焦点AI行业的薪酬水平和人才争夺战的激烈程度,反映了该行业的快速发展和对未来技术的投资。
我们经常可以看到,一个好好的“业务”人才,提拔到了“管理者”的岗位上后便迅速凋谢;我们还可以看到,在现实中数不清的管理得一塌糊涂的“垃圾”企业,其实并不缺乏拥有十年乃至几十年业务经验的“业务高手”。