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现在是否是人工智能从业者最佳的跳槽时机点?

在人工智能日益火热的今天,人才短缺的问题频繁涌现,特别是初创公司。如何招募到优秀的人工智能人才? 作为人工智能方面的从业者,现在是否是最佳的跳槽时机?作为求职者,是否应该加入人工智能公司?

我们邀请了博将资本硅谷合伙人Alex Ren来回答这些问题。Alex同时是专注人工智能服务的招聘服务提供商TalentSeer的创始人。TalentSeer认可人工智能在未来十年的发展,也非常理解人工智能的行业需求,有意愿与更多企业和VC开展合作。

博将资本 Alex Ren

人工智能的供求失衡

据粗略统计,北美去年人工智能开发的相关职位需求大约在10万左右,而北美人才市场仅有约3万名人工智能开发者,供求比例接近一比三,供求严重失衡,值此时机,人工智能领域人才的待遇也有明显的提高。

(根据Alex的统计,目前在约有一万人正在从事AI相关的研究)

人工智能领域的人才在国内的供求失衡更严重,供求比例接近一比十,不少企业纷纷考虑在海外,特别是在北美本地招募开发、研究人员。

去年,Uber直接挖走了卡耐基梅隆大学下属机器人(300024)工程中心(National Robotics Engineering Center)140 名研究人员中的 40 多人,不难看出如今科技公司对人工智能人才的需求。

谷歌公司人工智能和机器学习领域的资深研究员Dr. Greg也表示,目前人工智能发展的最大瓶颈之一,在于人才。

人工智能的红利期可能只有三年

人工智能行业在未来十年都需要大量研究开发人员,但是供求极端不平衡的高价时代最多维系三年,或者说红利期只有三年。

三年是一个大致的市场估计,从历史上看,无论是云计算的人才紧缺还是大数据的人才紧缺,这种市场供求不平衡一般也最多维系三年。

三年也是一个市场周期,一方面,会有更多的人工智能人才在这三年中被培养出来,另一方面,在此期间人工智能的投资过热会被校正,甚至不少人工智能公司会在三年后(A轮或者B轮后)倒闭,并为市场带来大量优质、有经验的人才。

所以对于人工智能行业的研究开发人员,现在是一个非常好的跳槽时机,能够拿到更好的待遇,在短期内可获得相对将多的经济回报,而两三年后则绝非如此。

人工智能未来的黄金十年

对于应届生而言,人工智能领域在未来十年都是一个比较好的行业领域。

所有具有开辟性的新行业都面临一个问题----没有合适、对口的应届生可用,而恰恰这是新人上岗最佳的时机。曹政曾经说过,“回到十几年前,那些糊里糊涂去了百度,腾讯,阿里的,和按照自己职业规划去了知名外企的,谁的回报高?而由于新领域人才紧缺,当时这些青涩的巨头的入门门槛比那些知名外企,不知道低了多少。那么很多人会认为这只是某个时段的特例,我个人认为,今天,依然存在这样的窗口。”

很多时候,冲入新行业的年轻人在职业的选择上并没有明显的目的性,然而他们的平均回报率往往远远超过那些因循守旧在自己擅长领域的行业老手。

人工智能公司的退出方式

当前的一个观察是,人工智能领域的创业公司有大量创始人来自学术界,其背后的原因之一是学术界有不少研究成果领先于工业界,这些领先的技术尚未被工业界转化或商业化,可以理解为“学术红利”。

现阶段,人工智能公司的退出方式大量依赖于收购兼并,一方面巨头收购兼并创业公司,他们的主要目的是收购人才和技术为主;另一方面,目前大量的人工智能应用离商业化尚有距离,需要再度挖掘和研究才可走向市场。在当前情况下,若创始人自身是人工智能领域的领军人物,其公司会更容易成为收购标的。

当然,这只是人工智能创业的第一阶段,这种情况不会持续太长时间。在下一阶段中,人工智能企业的竞争必然是商业化。所谓的“学术红利”不会维系太久,很多学术界领先的技术只需要三个月到半年的时间,就可能成为工业界的流行技术。

人工智能下一个人才缺口是商业化人才

目前人工智能人才的最大缺口是技术型人才,但下一个缺口将会是商业化人才----这类人需要既了解人工智能技术,又懂得市场运营与实际业务操作。

因为技术从来不等于商业价值,只有被恰当利用的技术才可能带来巨大的回报。因此,尽管在人工智能领域内,能够将技术用于创造商业价值及优质商业模式的公司会在下个阶段迅速崛起,但有较强商业变现能力的人才仍会稀缺。

商业化人才不仅需要在众多可能的方向中,发现需求最强烈、应用条件最成熟的那个,还需要发现业务链中最有价值的环节,实现利益最大化。

这种既了解商业运作,又对垂直领域有长期积累的人才,可以迅速带领人工智能公司获得收入,实现快速扩张----这群人将会是人工智能行业领域争相抢夺的稀缺人才。

当然,人工智能公司需要各种各样的人才,市场部门、运营部门都需要大量的人才。不懂人工智能技术的求职者也可以通过学习人工智能相关知识及及观察硅谷人才市场的形式来获得在人工智能行业领域的敲门砖,比如关注站在风口的科技媒体硅谷密探

很多人说想转行,学很多人工智能的相关知识。尽管学习机器学习、了解一些基础的框架和语言都对转入这一行业很有帮助,但最好的方式是永远是实践----拿项目去练练手。 除了从Coursera、Udacity等教育平台获得相关知识外,寻找时机去实践,才是最好的办法。

企业如何招募人工智能人才?

对于很多来硅谷招聘人才的中国公司,由于地域和文化的不同,在硅谷往往需要做出很多调整,加之很多国内知名的公司在硅谷知名度不高,在招聘上有很大的挑战。

面对这些情况,一方面,企业要有对自己明确的定位,要把长远发展的愿景和路线清晰化。

典型的招聘思路是,招募一两个有影响力的核心人才,“擒贼先擒王”,然后在这些核心人才的吸引下,逐步组建团队。

(最典型的例子就是百度招募了陆奇)

此外,中美企业文化存在较大的差异,天然没有等级观念,要采用本地化的招聘策略。在招聘过程中,也需明确强调对等观念,招聘官不能把面试当考试,要抱着求才的心态,而不是把自己当成考官。

好的招聘是一个双向沟通的过程。招聘的过程也是进行品牌宣传绝佳时机。即使候选人暂时不合适,也可能推荐给朋友,或者在未来继续面试。

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