導(dǎo)讀：人工智能是 一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)，從事這項(xiàng)工作的人必須懂得計(jì)算機(jī)知識(shí)，心理學(xué)和哲學(xué)。人工智能是包括十分廣泛的科學(xué)，它由不同的領(lǐng)域組成，如機(jī)器學(xué)習(xí)，計(jì)算機(jī)視覺(jué) 等等，總的說(shuō)來(lái)，人工智能研究的一個(gè)主要目標(biāo)是使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。但不同的時(shí)代、不同的人對(duì)這種“復(fù)雜工作”的理解 是不同的。

人才供不應(yīng)求

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域有著成千上萬(wàn)的職位空缺。實(shí)際上，盡管人工智能是高技術(shù)專業(yè)人才飛速發(fā)展的領(lǐng)域，但Kiplinger的報(bào)告總結(jié)出：該領(lǐng)域只有少數(shù)合格的工程師。

Orbital Insight（一家利用AI從衛(wèi)星圖像收集數(shù)據(jù)的公司，位于Palo Alto，Calif）的機(jī)器視覺(jué)工程師Boris Babenko說(shuō)：

“供不應(yīng)求”。

“這是所有軟件工程領(lǐng)域的現(xiàn)狀，但AI是基于該基礎(chǔ)上的一大商機(jī)。”

人工智能無(wú)處不在

當(dāng)公司需要給予計(jì)算機(jī)思考、學(xué)習(xí)和適應(yīng)的能力時(shí)，幾乎每一個(gè)領(lǐng)域都需要人工智能方面的專家存在。

卡內(nèi)基梅隆大學(xué)（位于匹茲堡）機(jī)器學(xué)習(xí)系主任Geoff Gordon說(shuō)到：

“如果你觀察入微的話，任何你能想到的公司都需要人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)?！?/p>

“當(dāng)然，在硅谷存在有許多開(kāi)放的職位，但在波士頓，紐約，匹茲堡，倫敦，香港，和所有相關(guān)的城市也可以找到關(guān)于AI的工作。”

根據(jù)Shivon Zilis的最近報(bào)道，投資資金B(yǎng)loomberg Beta的一位創(chuàng)始合伙人指出Apple，Google，IBM是三大頂級(jí)AI雇傭公司。但這三家公司并不孤獨(dú)，Zilis的報(bào)告顯示AI被應(yīng)用于許多領(lǐng)域，包括廣告，文化，醫(yī)療健康，和運(yùn)輸。

上道

如何找到一份AI方面的工作？Gordon的建議是：

“從一些軟件工程或者數(shù)據(jù)-重災(zāi)區(qū)領(lǐng)域如物理方面的工作著手。“”

“也可能有來(lái)自于其它領(lǐng)域的人，如生物學(xué)”

“機(jī)器學(xué)習(xí)成為了他們工作中非常重要的部分，最終他們會(huì)喜歡上它”

而且他提到，他的很多博士生工業(yè)界幾年待了后，都回到學(xué)校來(lái)學(xué)習(xí)人工智能。

軟件工程作為背景，是專家一致認(rèn)為必不可少的因素。

Gordon說(shuō)：

“我們認(rèn)為，人們第一次進(jìn)來(lái)時(shí)，他們不僅要有正式的思維能力，還應(yīng)有編碼和用計(jì)算機(jī)工作的能力，確切的編程語(yǔ)言不是大問(wèn)題，大多數(shù)學(xué)生都知道幾種語(yǔ)言?！?/p>

Babenko說(shuō)：

“我們喜歡看到有一些開(kāi)源項(xiàng)目的候選人，這樣我們就可以瀏覽他們寫好的代碼?！?/p>

除了技術(shù)技能外，AI需要你具備一種天生的好奇心和解決問(wèn)題的動(dòng)力。

Gordon說(shuō)道：

“我們盡力去培養(yǎng)可以發(fā)現(xiàn)可能問(wèn)題并解決問(wèn)題的人”

“有人曾經(jīng)將我們學(xué)生描述為優(yōu)秀的機(jī)器學(xué)習(xí)忍者——他們就可以通過(guò)黑色直升機(jī)降落來(lái)解決你的所有問(wèn)題”

InferLink（位于EI Segundo ，Calif的一家公司）的首席科學(xué)家Matthew Michelson說(shuō)道：

“分析能力和創(chuàng)造力的結(jié)合也是至關(guān)重要的”

“這是一個(gè)很難找到的組合，但你需要分析了解數(shù)據(jù)并且精心設(shè)計(jì)算法。”

創(chuàng)造力是很重要的，他補(bǔ)充說(shuō)到，因?yàn)椤皢?wèn)題往往是新的，需要新的解決方案。”他會(huì)瀏覽候選人的業(yè)余愛(ài)好——對(duì)那些開(kāi)發(fā)游戲的人的偏好——當(dāng)考慮他們?nèi)绾翁幚韱?wèn)題時(shí)。

活在當(dāng)下

在教育方面，對(duì)于那些碩士學(xué)位的人存在著許多工作，也有很多較低水平的職位。雇主雇用人工智能方面的博士學(xué)位候選人時(shí)，會(huì)衡量他們的文化程度和他們博士課程中的工作。

參加會(huì)議是保持你的人工智能知識(shí)走在最前沿的好方法——重點(diǎn)關(guān)注發(fā)展迅速的領(lǐng)域，并找到工作線索。

 Nara Logics （一家在劍橋的染色體接合智能公司，該公司將神經(jīng)科學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)相結(jié)合）的CEO Jana Eggers說(shuō)道：

“我給那些對(duì)于AI工作感興趣的人的意見(jiàn)是：網(wǎng)絡(luò)，參加活動(dòng)，并緊隨行業(yè)新聞成為行業(yè)對(duì)話的一部分。”

“這是你評(píng)估自己適合一個(gè)公司的最好方法，和學(xué)習(xí)專業(yè)人士的機(jī)會(huì)”

Babenko為競(jìng)爭(zhēng)者點(diǎn)贊如Kaggle（“世界上最大的數(shù)據(jù)科學(xué)家社區(qū)”）組織的比賽。他指出“網(wǎng)絡(luò)競(jìng)爭(zhēng)非常的激烈。”

看哪里？

各大科技公司都在招聘，并高薪聘英才。這些荷包鼓鼓的公司可能，事實(shí)上，定市場(chǎng)之外更小價(jià)格。

Babenko對(duì)他的雇主說(shuō)：

“我可不認(rèn)為Orbital Insight有能力與大公司競(jìng)爭(zhēng)?！?/p>

但是，裝備精良的候選人應(yīng)該考慮他們自己的個(gè)性，他補(bǔ)充說(shuō) ：

“Google 有很多非常給力的項(xiàng)目，但那僅僅是冰山一角，而一個(gè)較小的公司，如Orbital，他會(huì)給自己偽裝出一種感覺(jué)——他正在做更多的事情?！?/p>

工作數(shù)量的增加，大多數(shù)是在工業(yè)界。Gordon并沒(méi)有看到學(xué)術(shù)工作數(shù)量有相應(yīng)的增加——但他也希望有改變。

AI方面工作的數(shù)量只會(huì)持續(xù)增加

Gordon說(shuō)：

“AI領(lǐng)域仍然會(huì)是熱點(diǎn)”

via：Artificial Intelligence

PS : 本文由雷鋒網(wǎng)獨(dú)家編譯，未經(jīng)許可拒絕轉(zhuǎn)載！

雷峰網(wǎng)原創(chuàng)文章，未經(jīng)授權(quán)禁止轉(zhuǎn)載。詳情見(jiàn)轉(zhuǎn)載須知。