AI 工程师:领着百万的薪水,都干些什么活儿?

阅读数:2 2019 年 12 月 24 日 14:15

AI工程师:领着百万的薪水,都干些什么活儿?

在过去,如果你想拿到 7 位数的薪水,只有 4 种选择:首席执行官、银行家、明星艺人或者职业运动员。现在,又多了一个选择——AI 专家。

我们把计算机科学知识看成是一个玻璃容器,容器里有很多小球,每个小球代表计算机科学的一个领域,比如后端开发、前端开发、嵌入式开发,等等。其中有一个球代表 AI,这个球有点特别,因为它包含了其他小球:机器学习、自然语言处理,等等。

AI 不仅仅是对认知工作进行自动化,而且是一个不断发展的过程。毫不夸张地说,开发 AI 驱动的解决方案看起来是一项非常有前途的工作,但事实果真如此吗?我将在这篇文章里分享我自己的经验和知识,揭开 AI 工作岗位的面纱,进一步了解 AI 专家。

AI 工程师的关键角色

在很多人看来,AI 似乎只存在于科幻电影里,但事实上,AI 已经渗透到我们日常生活的方方面面。AI 已经可以完成一些之前只能由人类完成的活动,甚至有一些工作比人类做得还要好。

移动 App 的语音识别就是一个非常好的例子。导航 App 或 Google Now 会跟踪用户位置,为用户常去的地方提供建议路线,提醒重要事件,告知路线状态,等等。

互联网广告商也会基于 AI 程序为用户提供广告,比如根据用户经常访问的网站、用户过去经常点击的广告、用户在社交网络上的资料。甚至是文本编辑器的拼写检查也用到了 AI 系统。

一般来说,IT 领域的工作可以分为 5 类:收集信息、传输信息、存储信息、处理信息和呈现信息。AI 解决了其中的两个问题:处理信息和存储信息。AI 访问的数据存储在 AI 系统中,就像人类将日常发生的事件存储在记忆里一样。AI 系统基于已有的数据处理新输入的信息,并得出逻辑性结论。

AI 确实是一项伟大且有前途的技术。那么,从事 AI 工作的都是些什么人?他们需要具备什么样的条件才能让一个 AI 项目跑起来?简单地说,AI 专家首先要做的事情是通过正确的格式来描述和呈现基本信息。他们对特定系统中的信息进行系统化,形成主题领域的概念模型。然后,为了确保 AI 能够完成高级任务,他们需要教机器如何学习,或者完成日常的机器学习任务。

AI工程师:领着百万的薪水,都干些什么活儿?

什么是机器学习?

从某种程度上说,机器学习是指智能系统在运行过程中进行自我学习。得益于机器学习,AI 系统不仅能够执行由开发人员指定了特定算法的任务,还能执行其他具有不同条件的相似任务。机器学习是 AI 的一个分支,利用了数理统计、数值优化方法、概率论、离散分析以及从数据中提取知识。

机器学习的原理是什么?

机器学习模型的训练方案很简单:一组特定的对象(情景)和一组特定的答案(响应或反应)组成了一组“情景 - 响应”对。情景和答案之间具备某种关系,但从数学层面无法知道这种关系是什么。这些“情景 - 响应”对就是训练样本,AI 工程师基于这些样本找到一个算法将特定的情景和特定的答案联系在一起。

AI 专家要具备怎样的条件才能完成这些工作?

AI工程师:领着百万的薪水,都干些什么活儿?

现在我们回头过来聊聊 AI 工程师。他们都在做些什么?他们扮演了怎样的关键角色?他们具备了哪些技能?之前已经提到,AI 专家在数据准备阶段就开始充分参与其中。在准备好数据之后,他们也参与到了机器学习模型的训练、算法优化等工作中。

准确地说,这个职位并没有清晰的定义。不过,以下这些事情是 AI 工程师都会做的:

  • 设计、获取和分析信息;
  • 在某些开发领域有专长,比如网络、操作系统、数据库或应用程序;
  • 帮助组织保护好计算机网络和系统;
  • 在软件系统的设计、安装、测试和维护工作中扮演关键角色;
  • 作为擅长某方面技术的程序员,与 Web 开发者和软件工程合作,把 Java 或其他编程语言集成到已有的业务系统、软件或网站中;
  • 学习应用程序领域知识,准备好软件需求和规范文档。

为了完成上述的工作,AI 专家需要具备以下这些技能:

  • 需要精通编程,掌握几门编程语言;
  • 需要对所有的机器学习算法了如指掌;
  • 知道如何与数据仓库打交道,知道如何使用 SQL 进行数据查询;
  • 知道如何使用 R 语言或 Python(NumPy/SciPy)或 SPSS/SAS 或 Matlab 工具包进行数据分析和建模;
  • 数据可视化,例如,使用 Matplotlib。

另外,AI 专家经常需要从事与医学、农业和其他非技术领域相关的工作。为了做好这些工作,AI 专家需要花时间学习这些领域的知识。

AI 是一个可以让你成为百万富翁的职业吗?

企业支付给 AI 工程师的薪水比其他职位要高,这已经不是什么秘密了。在技术竞赛的大背景下,对人才的争夺愈演愈烈,特别是在 AI 人才供不应求的情况下。业内优秀的 AI 专家现在可以赚到数百万美元。

不过,AI 专家当中薪资最高的是在中国。在中国,一个高级 AI 研究员的年薪达到了 56.7 万至 62.4 万美元,而在其他国家,机器学习专家的年薪为 31.5 万至 41 万。中国在职的 AI 从业人员估计达到了 30 万人。但这些还不够,企业可能需要一百万甚至更多的 AI 人才。

那么美国的 AI 就业市场又是怎样的?美国招聘网站 Glassdoor 上有 32000 个与 AI 相关的职位,有些职位的薪水也达到了 6 位数。

AI工程师:领着百万的薪水,都干些什么活儿?

美国机器学习专家的年薪为 14.4 万美元。作为对比,美国就业市场的平均薪资为 2 万 9 千美元,所以,能看出差距吧?

澳大利亚机器学习工程师的平均年薪为 113632 美元。

日本呢?日本的 AI 工程师年薪从 6 百万到 5 千万日元不等,相当于 6 万到 50 万美元。

印度呢?印度机器学习工程师的平均年薪为 801201 卢比(1 万 1 千美元)。在 Glassdoor 上,其范围为 364000 卢比(5 千美元)到 152800 卢比(2 万 1 千美元)。

欧洲呢?欧洲机器学习工程师的平均年薪为 52576 欧(5 万 8 千美元)。

结论

那么,AI 工程师究竟是怎样的人?乍一看,他们的工作似乎很简单,只需要根据机器的行为来开发算法。但实际上并不是这样的,因为机器学习专家做得比这个要多得多,而且他们通常会使用各种创造性的方式来完成工作。

AI 工程师不只是给机器发出指令,他们要让 AI 具有自我学习的能力,并不断加以改进。所以,这个领域的专家获得很高的报酬一点也不奇怪。

原文链接
https://towardsdatascience.com/ai-engineers-what-they-do-and-how-much-they-cost-c8360e84f376

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