本報告由 AI 人才服務公司 TalentSeer 和 AI 人才社區(qū) Robin.ly 聯(lián)合發(fā)布。作者：Robin.ly

2019 年，人工智能技術(shù)(AI)持續(xù)保持驚人的發(fā)展速度。預計到 2030 年，AI 技術(shù)將為全球增加 15.7 萬億美元的商業(yè)價值。2020 年將成為 AI 研究、產(chǎn)品開發(fā)和商業(yè)化的關(guān)鍵之年。

隨著 AI 公司的迅速發(fā)展以及創(chuàng)紀錄的風險投資，AI 人才的市場需求也持續(xù)保持增長。構(gòu)建一個可持續(xù)的、繁榮的人才生態(tài)系統(tǒng)對于實現(xiàn) AI 技術(shù)的大規(guī)模產(chǎn)品化和商業(yè)化至關(guān)重要。

本報告基于 TalentSeer 多年來與 500 多家 AI 公司和 1.5 萬 AI 人才的合作經(jīng)驗，以硅谷為核心，深入討論了美國當前的人工智能人才供需、薪酬狀況、及 2020 年的最新市場趨勢。希望通過提供及時、有效的市場信息和人才策略，幫助科技人才領(lǐng)導者組建并維護強大的 AI 團隊，同時幫助 AI 從業(yè)者實現(xiàn)更好的職業(yè)發(fā)展。

報告要點

2019 年人工智能人才現(xiàn)狀

AI 人才需求 2016-2019 年均增長高達 74%，其中機器學習 / 深度學習工程師、數(shù)據(jù)科學家、AI 研究人員、和算法開發(fā)人員需求最高。

美國以領(lǐng)先的研究和教育水平，吸引了全球 50% 的 AI 專業(yè)人才，但其移民政策在一定程度上影響了人才留存。

硅谷 AI 工程師薪金穩(wěn)居北美首位。處于增長期的初創(chuàng)公司基本年薪最高，平均約 20 萬美金。考慮股票、獎金等因素的總薪酬可比肩科技巨頭。

越來越多的公司將 AI 人才多樣化正式納入招聘考量，并為女性和少數(shù)族裔設(shè)置配額。

2020 年人工智能人才市場趨勢

隨著 AI 技術(shù)的成熟，產(chǎn)品開發(fā)管理和商業(yè)化的人才需求將大量增長。

AI 人才將更多投身于金融、醫(yī)療保健、零售、農(nóng)業(yè)等應用行業(yè)。

AI 團隊將在硅谷之外迅速擴張，以降低高科技人才成本。

創(chuàng)造力、批判性思維、應變能力和溝通能力等非技術(shù)素質(zhì)將成為考核 AI 人才的重要指標。

線上課程和線下短期訓練營將在培養(yǎng) AI 人才方面發(fā)揮更大的作用。

雇主人才策略建議

充分了解 AI 人才市場供需和薪酬狀況，以合理規(guī)劃人才需求和預算。

突破地理區(qū)域和教育背景限制，擴展 AI 人才儲備以降低團隊成本。

評估 AI 技術(shù)產(chǎn)品化和商業(yè)化的人才需求，盡早作出規(guī)劃、搶占先機。

明確品牌價值定位，并通過合理的薪酬和激勵機制在競爭中有效吸引并留住人才。

建立鼓勵創(chuàng)新、支持協(xié)作和多元化企業(yè)文化。

AI 人才職場建議

了解市場中不同類型、不同發(fā)展階段公司的薪酬福利，以建立合理預期、尋求最適合的工作機會。

在核心 AI 技能和經(jīng)驗之外，也應關(guān)注非技術(shù)能力和素質(zhì)的培養(yǎng)，以獲得更高的職業(yè)發(fā)展空間。

進入新的行業(yè)之前，應充分考慮長期職業(yè)發(fā)展和職場關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，謹慎權(quán)衡利弊。

經(jīng)驗是重中之重。希望轉(zhuǎn)入 AI 領(lǐng)域的人才，要結(jié)合自身條件創(chuàng)造機會，積攢相關(guān)實踐經(jīng)驗。

根據(jù)個人需要，可考慮硅谷之外的新興科技中心，通過遷居提高生活質(zhì)量。

2019 年人工智能人才市場分析

1. 人才需求持續(xù)增長，資深研發(fā)人才最受青睞

AI 人才需求在過去幾年中呈現(xiàn)持續(xù)增長的趨勢。美國最大的職業(yè)社交網(wǎng)站 LinkedIn 顯示，人工智能和機器學習相關(guān)的人才需求在從 2016 至 2019 年均增長高達 74%。據(jù)知名求職招聘網(wǎng)站 Indeed 的調(diào)查，機器學習工程師、深度學習工程師、數(shù)據(jù)科學家、計算機視覺工程師和算法開發(fā)人員是 2018-2019 年最受歡迎的 AI 技術(shù)相關(guān)職位。

值得注意的是，AI 職位發(fā)布的增長率近年來正在逐漸放緩，Indeed 數(shù)據(jù)顯示年增長率從 2017 年的 136.3% 降至 2018 年的 57.9% 和 2019 年的 29.1%。

 

 

2019 年 11 月，TalentSeer 對硅谷的 80 多位 AI 初創(chuàng)公司人才高管進行了問卷 / 電話調(diào)查，以了解他們在人工智能人才招聘中的問題、經(jīng)驗和市場預期。調(diào)查結(jié)果顯示：50% 以上的公司在 2019 年側(cè)重擴充算法、研究和平臺架構(gòu)團隊(AI 公司常見團隊結(jié)構(gòu)見下圖)。80% 的雇主傾向優(yōu)先招聘知名高校 AI 專業(yè)畢業(yè)生，而 70% 的雇主更青睞具有 3-5 年工作經(jīng)驗的應聘者。

 

 

常見 AI 團隊架構(gòu)圖(TalentSeer)

數(shù)據(jù)團隊負責整理和分析數(shù)據(jù)。AI 算法團隊是公司的工程基礎(chǔ)。隨著公司的成熟，可衍生出 AI 研究團隊。平臺架構(gòu)團隊負責部署、維護和擴展關(guān)鍵基礎(chǔ)架構(gòu)。一些公司會成立硬件團隊專注實體產(chǎn)品的開發(fā)。AI 應用和產(chǎn)品團隊負責在全生命周期的產(chǎn)品開發(fā)和管理。商業(yè)化團隊由銷售、市場營銷和法律等專業(yè)人才組成，以確保產(chǎn)品能夠成功發(fā)布并被市場接受。

2. 人才供給渠道有所擴展，總體市場仍供不應求

騰訊 2017 年發(fā)布的《全球人工智能人才白皮書》提供了廣義的人工智能人才數(shù)量評估，報告估算全球約有 30 萬名 AI 從業(yè)者和研究人員，其中包括在校學生和 AI 公司的全部技術(shù)人員。2019 年 Element AI 發(fā)布的《全球人工智能人才報告》基于人才的 LinkedIn 背景分析，推算全球共有約 3.6 萬名 AI 專家，他們都擁有相關(guān)領(lǐng)域的博士學位，扎實的技術(shù)技能，以及至少三年的相關(guān)工作經(jīng)驗。

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據(jù)美國數(shù)據(jù)創(chuàng)新中心 2019 年報告分析，美國以領(lǐng)先的研究和教育水平，吸引了超過 50% 的人工智能專業(yè)人才，處于全球領(lǐng)先地位。但同時嚴格的移民政策在一定程度上影響了高技能人才的留存。歐盟擁有可與美國媲美的人才資源，但由于 AI 投資和商業(yè)發(fā)展相對落后于美國，科技公司對人才的吸引力較弱。中國由于人才流失海外(Brain Drain)，頂尖人工智能人才存在明顯缺口，但隨著 AI 教育投資的持續(xù)增加和學習速度的加快，這種差距正在逐步縮小。

 

 

數(shù)據(jù)來源：Element AI、騰訊全球人工智能人才報告

過去幾年中，AI 人才儲備的增長很大程度得益于線上教育的普及。美國硅谷的前沿科技教育平臺 Udacity 的 “人工智能和機器學習” 學位的注冊者在 2019 年底達到 12500 人的峰值。從 2016 到 2019 年，在線學習平臺 Udemy 上最熱門的前五項技能都與 AI 相關(guān)。

在校人工智能人才培養(yǎng)同樣也出現(xiàn)成倍增長。斯坦福大學《人工智能入門》課程的注冊學生人數(shù)在 2012 - 2018 年增長了 5 倍，同期《機器學習入門》的注冊學生人數(shù)增長了 12 倍。加州大學伯克利分校電子工程和計算機科學博士學位的申請人數(shù)從 2009 年的 300 人增加到 2018 年的 2700 人，其中超過 50% 的申請人明確表示希望從事 AI 領(lǐng)域的研究。麻省理工學院于 2018 年宣布成立“ AI 學院”，以提供計算機科學與 AI 應用分支領(lǐng)域 (如生物學、化學、政治、歷史和語言學等)的系統(tǒng)整合教育。2019 年，阿聯(lián)酋首都阿布扎比開設(shè)了全球第一所 AI 大學。

人工智能頂級會議的參與人數(shù)也屢創(chuàng)新高。在 2019 年，超過 13000 人參加了全球最大的 AI 研究會議 NeurIPS ，比 2018 年增長 40%。超過 9200 名計算機視覺和模式識別領(lǐng)域的專業(yè)人員參加了 CVPR 大會，比 2018 年增長 34%。盡管人工智能人才供給的數(shù)量在 2019 年比 2018 年增長了 66%，Indeed 數(shù)據(jù)顯示 AI 職位需求數(shù)仍然是求職搜索數(shù)的三倍，人才供需差距明顯。

 

 

根據(jù) TalentSeer 2019 年底的美國初創(chuàng)公司雇主調(diào)查，人工智能人才招聘的三個主要渠道是：公司內(nèi)部招聘人員，第三方專業(yè)人才招聘機構(gòu)、和職位發(fā)布平臺。知名數(shù)據(jù)科學競賽平臺 Kaggle 2017 年針對 16000 名數(shù)據(jù)科學和機器學習專業(yè)人員的調(diào)查也表明：與專業(yè)獵聘人員合作對于獲得相關(guān)職位的幫助最大。人工智能和機器學習是一個細分人才市場，需要對專業(yè)領(lǐng)域知識和行業(yè)格局有深入的了解。與專業(yè)招聘人員合作是雇主和應聘者對接的最有效途徑。

TalentSeer 的雇主調(diào)查還顯示 25%-35% 的 AI 初創(chuàng)公司會通過學術(shù)會議和校園招聘的方式尋找人才。他們表示這兩種方式對于初級應聘者比經(jīng)驗豐富的、被動的候選人更為有效。

3. 市場薪酬持續(xù)走高，不同地區(qū)、公司差異明顯

“當然，需求大于供應，而且這種情況不會很快得到改善，畢竟培養(yǎng)一名博士生需要很多年。”

——YOSHUA BENGIO，圖靈獎獲得者、深度學習先驅(qū)，The New York Times, 2017

快速的技術(shù)發(fā)展和人才供求差距造成了激烈人才競爭。根據(jù) 2017 年 Paysa 的調(diào)查，以 Amazon、Microsoft、Apple、Google、和 Facebook 等科技巨頭為首的美國公司在 AI 人才方面的總投資為 13.5 億美元。具有專業(yè)領(lǐng)域經(jīng)驗的資深人才最為科技巨頭所追捧，這也增加了初創(chuàng)公司的人才挑戰(zhàn)。

根據(jù) TalentSeer 2018-2019 年收集的 1500 個自愿提交的北美地區(qū)主要城市的 AI 工程類薪酬數(shù)據(jù)，舊金山灣區(qū)(硅谷)薪酬穩(wěn)居第一，其工程類平均基本年薪 (Base Salary)為 16.8 萬美元。紐約、洛杉磯、波士頓、西雅圖等主要城市的基本年薪在 15 - 16 萬美元。與美國主要城市相比，加拿大多倫多的人才成本相對較低，約為 12.1 萬 / 年�？紤]到生活消費成本，奧斯汀、西雅圖、丹佛和菲尼克斯的相對薪酬最高，也使這些地區(qū)成為 AI 工程師遷居的理想選擇。此外，我們也看到 AI 生態(tài)系統(tǒng)正在許多教育機構(gòu)，例如位于匹茲堡的卡內(nèi)基·梅隆大學和安娜堡的密歇根大學附近逐步發(fā)展起來。

 

 

硅谷地區(qū)人工智能工程師薪酬福利方案分析

硅谷作為全球科技行業(yè)中心，吸引了大量的頂級人工智能人才�；�于 TalentSeer 與超過 500 家科技公司和 15000 名求職者的廣泛合作經(jīng)驗，以及 1000 多個自愿報告的硅谷 AI 工程師薪酬福利數(shù)據(jù)，我們對不同類別公司的薪酬和影響因素進行了深入分析。

 

 

成長期初創(chuàng)公司(Growing-stage Startup)經(jīng)歷了快速的擴張(A / B 輪 +)，平均基本年薪 (Base Salary) 在各類公司中最高，約 20 萬美金�？紤]股票、獎金的總薪酬可比肩科技巨頭 (Google、Facebook 等)。有些公司甚至可能給出 35 萬美元或更高的基本工資，以從頂級科技公司吸引資深技術(shù)人才擔任重要的領(lǐng)導職務。

成立超過 10 年的老牌科技公司(Established Tech)和非技術(shù)行業(yè)公司(Non-tech Industry; 金融、零售、醫(yī)療保健、傳統(tǒng)運輸?shù)?提供的平均基本年薪為 15 萬美元。非技術(shù)行業(yè)的公司因為股票期權(quán)有限，通常會提供較高的獎金(可達基本工資的 50% )來吸引和留住人才。

早期創(chuàng)業(yè)公司(Early-stage Startups) 根據(jù)融資狀況和職位情況，基本工資通常在 11-32 萬美元不等。但是，處于早期和成長期的初創(chuàng)公司通常會提供大量的股票期權(quán) (Stock Options)，以與技術(shù)巨頭競爭。發(fā)行股票的數(shù)量和價值取決于多個因素，例如入職時間、公司發(fā)展階段、經(jīng)驗水平和公司整體評估。在我們的硅谷 AI 初創(chuàng)公司雇主調(diào)查中，約有 50% 的公司表示會通過提供有競爭力的股票期權(quán)來有效的吸引和留存人才。

簽約獎金(Sign-on Bonus)在科技公司的薪酬福利中并不鮮見。但是在特殊領(lǐng)域的人工智能人才競爭中，有些頂級科技公司可以給出高達 20 萬美元簽約獎金。

影響薪酬福利方案的因素

除了公司的類別和發(fā)展階段，薪酬福利方案還受到下面一些因素的影響：

經(jīng)驗

相關(guān) AI 領(lǐng)域的工作經(jīng)驗對薪酬有很大的影響。平均而言，我們發(fā)現(xiàn)每多一年的工作經(jīng)驗，基本工資會平均增加 1 萬美元。這種增長趨勢在 10 年左右達到峰值。而目前 AI 領(lǐng)域大多數(shù)技術(shù)高管的相關(guān)經(jīng)驗也是在 10 年左右。

學校與專業(yè)‍

盡管卡內(nèi)基·梅隆大學、麻省理工學院、斯坦福大學和伯克利大學在 AI 領(lǐng)域的研究教育名列前茅，其他具有強大工程學教育項目的大學也為市場輸送了大量人工智能人才， 例如南加州大學、密歇根大學、亞利桑那州立大學、佐治亞理工學院、加州大學圣地亞哥分校、康奈爾大學和普渡大學等。

除了熱門的計算機科學和電子工程專業(yè)外，很多高素質(zhì)的 AI 領(lǐng)域應聘者則具有機械工程、物理、數(shù)學、統(tǒng)計學、生物工程和航空工程等專業(yè)背景。

學位

我們的數(shù)據(jù)表明：擁有相關(guān)領(lǐng)域博士學位的 AI 工程師基本年薪比擁有碩士學位的工程師高出 2 - 4 萬美元。雖然大多數(shù) AI 工程人才都擁有研究生學位，不少本科畢業(yè)、但是學習能力強并具有扎實實踐經(jīng)驗的應聘者在市場中也同樣具有競爭力，其薪酬與碩士背景的候選人并無明顯差別。

級別‍

高級技術(shù)領(lǐng)導者(Senior director、VP 等)是薪酬最高的 AI 職位，年薪比初級獨立貢獻者(Junior individual contributor)平均多 20 萬美元。中級領(lǐng)導職位(Engineering managers, Directors)和高級獨立貢獻者(Senior individual contributor)的收入平均比初級個人貢獻者分別高出 5 萬美元和 2 萬美元。股票通常隨著資歷的增長而增長，高級管理人員的股票價值甚至可能會高于其基本工資。

性別‍

我們的分析表明，在 AI 工程職位候選人的背景、經(jīng)驗和資歷相同的條件下，在硅谷地區(qū)候選人的性別對基本工資并沒有顯著影響。人工智能人才的稀缺性很可能會減輕性別偏見的影響。

基于 TalentSeer 硅谷 AI 初創(chuàng)公司雇主調(diào)查，人工智能職位招聘過程通常持續(xù) 1-3 個月。招募初級職位通常會面試 3-10 位應聘者，高級職位面試 10-20 位應聘者。根據(jù)我們與候選人合作的經(jīng)驗，積極尋找工作的應聘者通常同時會收到 3-5 個工作機會;即使是被動候選人通常也會收到 1-2 個工作機會。

4. 人才招聘與留存需要多種針對性策略

“新一代的人工智能人才正在主導當今市場。他們有更多選擇，也更關(guān)心個人的權(quán)益和挑戰(zhàn)——我的職業(yè)發(fā)展軌跡是什么?我的角色會如何影響決策?”

——GEORGINA SALAMY，Zoox 人才總監(jiān)，硅谷 AI 人才峰會，2019

行業(yè)格局的轉(zhuǎn)變使得人才招聘變得更具挑戰(zhàn)性和戰(zhàn)略性。傳統(tǒng)信息轟炸式的人才招聘方式已無法在嚴峻的競爭中有效吸引 AI 人才。TalentSeer 和 Robin.ly 的創(chuàng)始人、 AI 投資者 Alex Ren 提出了一種創(chuàng)新的 3i 招聘思維方式，并在硅谷上百個人工智能崗位的招聘中證明了其有效性。這種方法建議在為候選人提供職位和公司信息之外，從產(chǎn)業(yè)生態(tài)、技術(shù)演進、商業(yè)模式等方面提供更多的行業(yè)觀點和職場發(fā)展建議，幫助候選人全面考慮個人發(fā)展和雇主定位，作出最優(yōu)決策。同時雇主和人才管理者應將深度行業(yè)和職業(yè)觀點通過社交網(wǎng)絡(luò)和線上線下活動等方式廣泛傳播，樹立權(quán)威影響力。

 

 

3i 創(chuàng)新招聘思維 (TalentSeer)

基于洞察力和影響力的招聘方式比傳統(tǒng)基于信息的招聘方式更有效。分享對行業(yè)和職業(yè)發(fā)展的深入見解將有助于擴大企業(yè)的影響并建立個人的公信度。

根據(jù)我們的雇主調(diào)查 ，硅谷的初創(chuàng)公司也在積極采取一些薪酬之外的方式來吸引人才：

工作靈活度和影響力(60%)：鼓勵應聘者嘗試不同的團隊來挖掘他們的潛力，通過領(lǐng)導職位產(chǎn)生更大的影響力，并允許應聘者繼續(xù)進行研究和發(fā)表論文。

應聘體驗(45%)：通過在應聘過程中與公司高管和技術(shù)負責人更多的交流，使應聘者對公司和團隊有更深入的了解。

福利與特權(quán)(45%)：提供無限假期、遠程工作、以及免費午餐等福利。

“人才往往因人而離開公司。人們因不滿自己的主管而離開的情況比因不滿公司而離開的情況更為普遍。”

——JENNIFER HOLMSTROM ，GGV Capital 招聘總監(jiān)，硅谷 AI 人才峰會，2019

激烈的競爭中人才留存與人才招聘同樣重要。我們基于與上萬人工智能人才的溝通，總結(jié)出如下常見的離職原因：

工作的挑戰(zhàn)性與可行性

AI 人才正在解決一些最前沿的技術(shù)問題，不斷開拓新的領(lǐng)域。具有挑戰(zhàn)的技術(shù)創(chuàng)新問題對于人才的留存至關(guān)重要。同時，挑戰(zhàn)性與可行性的邊界需要合理把控。不斷變化且無法在可預見的時間內(nèi)解決的問題是 AI 工程師選擇離開的主要原因之一。

數(shù)據(jù)與基礎(chǔ)架構(gòu)

AI 人才面臨的兩個主要技術(shù)挑戰(zhàn)是缺乏強大的工程團隊來構(gòu)建基礎(chǔ)架構(gòu)，以及缺乏訓練機器學習和深度學習模型的數(shù)據(jù)。缺少了數(shù)據(jù)和基礎(chǔ)架構(gòu)的支持，AI 人才必然會尋找其他機會更好的發(fā)揮他們的潛力。

影響力

缺乏影響力也是人才離開公司一個重要原因。影響力既包括工作在公司內(nèi)部的影響，也包括所研發(fā)的技術(shù)、產(chǎn)品和服務的社會效益。在 Kaggle 的一項調(diào)查中，“工作成果未被決策者使用” 被 25% 的數(shù)據(jù)和機器學習專業(yè)人員評為工作中的主要障礙。

溝通

清晰、有效的溝通是保持團隊正常運行的關(guān)鍵。人才往往因為對領(lǐng)導或者同事的不滿而選擇離開公司。構(gòu)建明確合理的管理層級和溝通機制有助于協(xié)調(diào)團隊并消除不必要的緊張關(guān)系。

5. 人才多樣性問題正在改善

人工智能行業(yè)在性別、種族、教育背景、經(jīng)驗等多方面仍然缺乏多樣性。據(jù) Element AI《2019 全球人工智能人才報告》顯示，在頂級會議上發(fā)表論文的研究人員中，只有 18% 是女性�？萍脊�司中Facebook 只有 15% 的 AI 研究人員是女性，而 Google 只有 10%。非洲裔美國員工數(shù)量在 Facebook 和 Microsoft 分別占 4%，在 Google 僅為 2.5%。

人才多樣性的缺失正在對人工智能程序和系統(tǒng)的開發(fā)產(chǎn)生負面的影響，導致它們存在針對少數(shù)群體的偏見和差異。美國國家標準技術(shù)研究院最近對 189 種主要的商業(yè)面部識別算法進行了測試，發(fā)現(xiàn)它們識別非裔美國人和亞洲人的錯誤次數(shù)比識別白種人多 10-100 倍。另據(jù)報道，蘋果公司的信用決策算法為女性提供的信用普遍額度比男性低。

2019 年，工業(yè)界和學界在改善人工智能領(lǐng)域的多樣性和包容性上也作出很大的努力。越來越多的 AI 公司將多樣性正式納入招聘考量，甚至為女性和少數(shù)族裔群體設(shè)置了配額。全球最大的 AI 會議 NeurIPS 不僅在 2019 年舉辦了更多與多樣性相關(guān)的研討會(例如 Women in Machine Learning, Black in AI 和 LatinX in AI)，而且更改后的會議字母縮寫和徽標相比之前也更具包容性和公正性。

2020 年人工智能人才市場發(fā)展趨勢與策略

1. AI 技術(shù)產(chǎn)品化和商業(yè)化的人才需求將大量增長

人工智能正在逐漸成為提高企業(yè)生產(chǎn)力和商業(yè)效率的主流解決方案。Adobe 公司 2019 年對美國 200 名首席信息官(CIO)的調(diào)查顯示，近 80% 的公司計劃在 2020 年增加對人工智能和機器學習的使用。根據(jù) NewVantage Partners 在 2019 年底對 70 個 Fortune 1000 行業(yè)領(lǐng)先公司的調(diào)查，目前只有 14.6% 的公司將 AI 功能部署到生產(chǎn)流程中。商業(yè)愿景與實際應用之間的差距也預示著 2020 年 AI 技術(shù)產(chǎn)品化和商業(yè)化的巨大潛力。

TalentSeer 對 AI 初創(chuàng)公司的雇主調(diào)查顯示 40% 的公司將 “從研發(fā)向產(chǎn)品開發(fā)轉(zhuǎn)變” 列為 2020 年的主要業(yè)務方向。產(chǎn)品團隊(前端工程師、用戶體驗專家、產(chǎn)品經(jīng)理等)和商業(yè)化團隊(業(yè)務發(fā)展、市場營銷、法律顧問等)的人才需求也比 2019 年相應增加。熟悉技術(shù)且商業(yè)經(jīng)驗豐富的產(chǎn)品經(jīng)理將備受青睞。

“這不僅是技術(shù)問題，也是‘流程中的人’的問題。”

——IRINA FAROOQ，Kinetica 首席產(chǎn)品官，Robin.ly AI Talk, 2019

人才策略

側(cè)重 AI 產(chǎn)品開發(fā)的公司應專注于建立更完整的團隊架構(gòu)，特別是招募或委任可以信賴的產(chǎn)品和商業(yè)化團隊領(lǐng)導者。同時也應確保有效的公司內(nèi)部溝通機制，使包括數(shù)據(jù)、算法、產(chǎn)品、市場在內(nèi)的每個部門都有明確、一致的商業(yè)目標。

職場建議

希望投身產(chǎn)品開發(fā)和管理的工程類技術(shù)人才可以在工作實踐中主動爭取機會，鍛煉自己的產(chǎn)品管理和溝通技巧。同時通過線上資源和線下活動等多種渠道更多的接觸目標市場和目標用戶，設(shè)身處地培養(yǎng) “用戶至上” 的產(chǎn)品思維。

2. 人工智能人才將更多投身于金融、醫(yī)療保健、零售、農(nóng)業(yè)等應用行業(yè)

隨著 AI 技術(shù)更廣泛的應用于金融、醫(yī)療保健、零售、農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域，熱衷于自動駕駛和機器人行業(yè)的人工智能人才也開始更多的關(guān)注并投身于這些領(lǐng)域，將 AI 技術(shù)創(chuàng)新應用于日常生活。在同等的技術(shù)條件下，具有相應行業(yè)背景的候選人在這些新興的 AI 應用領(lǐng)域中更具有優(yōu)勢。

人才策略

希望招募經(jīng)驗豐富的 AI 工程人才來領(lǐng)導技術(shù)轉(zhuǎn)型的公司應更多地了解目標人才市場，有針對性地定義品牌價值，并通過與科技公司相匹配的薪酬待遇和激勵機制在競爭中吸引人才。另外，這些公司也可更多關(guān)注具有應用行業(yè)背景、轉(zhuǎn)行學習 AI 技術(shù)的人才，以適當平衡薪酬壓力。

職場建議

對于人工智能人才來說，進入一個新的行業(yè)往往會對長期職業(yè)發(fā)展和職場網(wǎng)絡(luò)關(guān)系產(chǎn)生十分重要的影響。因此，在轉(zhuǎn)變前應對新行業(yè)進行充分研究、與具有相似經(jīng)驗的同事、朋友溝通，并謹慎權(quán)衡利弊。

對于具有應用行業(yè)背景、希望從其他工程或研究工作 (如數(shù)據(jù)分析、空間科學、半導體等) 轉(zhuǎn)入 AI 領(lǐng)域的人才，可以在這些進行 AI 轉(zhuǎn)型的公司尋找實踐機會，學習和加強 AI 相關(guān)技能，以實現(xiàn)更好的職業(yè)發(fā)展。

3. 人工智能團隊將在硅谷之外迅速擴張，以降低高科技人才成本

“人才無處不在，機會也越來越多。新興的小型科技中心正在使硅谷面臨最激烈的競爭。”

——KARAN MEHANDRU，Trinity Ventures 合伙人，F(xiàn)orbes, 2019

近年來，科技巨頭們紛紛在加拿大、印度、中國、東歐、和南歐的科技中心建立 AI 實驗室，來降低日益增加的勞動力成本和全球性業(yè)務覆蓋成本。在 TalentSeer 的美國 AI 初創(chuàng)公司雇主調(diào)查中，有 30% 的公司表明計劃在 2020 年擴展硅谷之外的團隊。除了海外技術(shù)中心之外，也有更多的公司開始考慮在北美生活成本較低、而高等教育人才豐富的地區(qū)(如密歇根州和德克薩斯州)建立團隊。

人才策略

‍硅谷的 AI 公司應對硅谷之外的新興技術(shù)中心和人才市場加強了解，評估擴張團隊、遠程協(xié)作的可能性。對于計劃擴張團隊的公司，應盡快開始采用適合分布式辦公的技術(shù)和工作流程進行團隊整合，例如視頻通話、群聊和跨時區(qū)的工作流程協(xié)同。

職場建議

‍美國和加拿大的其他科技中心將會涌現(xiàn)更多的工作機會。考慮到硅谷的高生活成本，人工智能人才可以考慮通過遷居提高生活質(zhì)量。

4. 非技術(shù)素質(zhì)將成為考核 AI 人才的重要指標

盡管 AI 人才的技術(shù)水平是科技創(chuàng)新的基礎(chǔ)，雇主們對人才的非技術(shù)能力的關(guān)注度也日益提高。2019 年 LinkedIn《全球招聘趨勢報告》顯示，92% 的人才經(jīng)理發(fā)現(xiàn)強大的軟技能對于企業(yè)成功越來越重要。其中創(chuàng)造力、批判性思維、成長性思維、應變能力和溝通能力是 AI 公司普遍所要求的非技術(shù)技能。這些技能在 2020 年 Udemy 發(fā)布的《職場學習趨勢》中也占有重要位置。人工智能技術(shù)的研發(fā)和應用面臨著前所未有的技術(shù)挑戰(zhàn)，這也就需要技術(shù)人才能夠思維開闊、快速迭代，同時對于不確定性具有足夠的容忍度，持之以恒、不斷開拓創(chuàng)新。

人才策略

‍在招聘過程中，建立規(guī)范化的非技術(shù)技能評估體系，可以幫助雇主更有效的篩選出理想的人才。此外，建立突出創(chuàng)新和責任感的公司文化對于人才的成長和留存也至關(guān)重要。尤其是對于初創(chuàng)公司而言，每個人都需要獨當一面。鼓勵個人對工作的所有權(quán)，將幫助每個團隊成員更快地成長。

職場建議

‍目前在 AI 領(lǐng)域工作或者準備進入 AI 領(lǐng)域的專業(yè)人員應評估自己的非技術(shù)能力與 AI 行業(yè)以及公司文化的契合度，以作出更好的職業(yè)選擇。同時，在面試中突出自己的綜合素質(zhì)和能力，也有助于提高競爭優(yōu)勢。

5. 在線學習和短期訓練營將輸送更多 AI 人才

通過線上 AI 課程和線下短期訓練營的自主學習的參與者越來越多。斯坦福大學的《機器學習》課程到 2019 年底已有 270 萬注冊學生。預計整個在線學習市場到 2025 年將超過 3000 億美元。Course Report 2019 年的市場調(diào)查顯示 1.75 萬學生在 2019 年報名參加了美國和加拿大的線下編程訓練營，參與度呈逐年增長之勢。

統(tǒng)計數(shù)據(jù)表明在線學習和短期訓練營得到了大部分雇主和工程師的認可。76% 的軟件工程師認為訓練營有助于他們的職場發(fā)展。57% 的雇主表示愿意聘用訓練營畢業(yè)生。TalentSeer 的硅谷初創(chuàng)公司雇主調(diào)查表明，缺乏實踐工作經(jīng)驗是候選人被拒絕的主要原因。

人才策略

‍面對人才競爭，雇主應開發(fā)更廣泛的人才資源，包括短期訓練營、在線教育和社區(qū)大學。由不同經(jīng)驗、背景的人才組成的分層團隊結(jié)構(gòu)是平衡成本和工作效率的有效戰(zhàn)略。同時雇主還可以利用在線培訓來提高當前技術(shù)團隊的技能水平。

職場建議

‍經(jīng)驗是重中之重。訓練營和在線教育的畢業(yè)生需要通過實際項目獲得工作經(jīng)驗，以強化在線培訓和指導的成果。希望轉(zhuǎn)入 AI 領(lǐng)域的技術(shù)人才，應結(jié)合自身條件創(chuàng)造、把握更多實踐機會，如大公司的實習項目、AI 公司的非 AI 技術(shù)職位、或初創(chuàng)公司的志愿合作工作。

結(jié)論

隨著 2020 年 AI 技術(shù)的成熟和教育渠道的發(fā)展，我們預計 AI 人才供不應求的狀況還將持續(xù) 3-4 年。AI 技術(shù)研發(fā)、產(chǎn)品化和商業(yè)化進程將加速對其他團隊成員和關(guān)鍵職能性工作(例如銷售、營銷、業(yè)務開發(fā)、產(chǎn)品管理等)的需求。“軟硬結(jié)合”的人才技能、完善的團隊架構(gòu)和積極的企業(yè)文化是將創(chuàng)新技術(shù)推向市場的重要保證。

方法與數(shù)據(jù)

本報告的分析和觀點基于 TalentSeer 多年來與 500 多家科技公司和 1.5 萬人工智能人才的合作和深度交流、2018-2019 年收集的 1500 個自愿提交的北美地區(qū)人工智能工程類薪酬數(shù)據(jù)、以及 2019 年底對 80 家美國 AI 初創(chuàng)公司高管和人才領(lǐng)導者的問卷 / 電話調(diào)查。

關(guān)于 TalentSeer

TalentSeer 是全球領(lǐng)先的 AI 人才服務公司，提供專業(yè)、精準、高效的中高端獵聘、高管搜尋、和市場研究服務。TalentSeer 擁有超過 25 萬人的高端科技人才庫，已幫助 150 多個自動駕駛、互聯(lián)網(wǎng)、金融、零售和醫(yī)療保健等行業(yè)的公司打造強大的 AI 團隊。TalentSeer 旗下的 Robin.ly 是硅谷具有影響力的 AI 社區(qū)，通過與科技領(lǐng)袖的深度對話和社區(qū)活動，幫助全球科技人才自我迭代學習、合作溝通，共同構(gòu)筑可持續(xù)的 AI 人才生態(tài)。

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https://www.talentseer.com/post/2020-ai-talent-report-highlights-current-talent-landscape-2020-market-trends?utm_source=wechat&utm_medium=readmore

標簽： 人工智能 AI人才

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