近期，问答社区知乎上一则“计算机视觉毕业后找不到工作怎么办？”的问题引发热议。题主自述为985高校研究生，在深度学习“大热阶段”进入AI领域，临近毕业却发现就业形势与想象中“相差太大”，找工作难。“我想问的是现在跟深度学习，机器学习相关的专业，是不是都快烂大街了？是否应该劝退后来者？为什么网上很多鼓吹AI的，营造出一种很好就业的错觉，然而到最后大多数人都找不到这方面的工作。”澎湃新闻（）记者带着这样一些问题多方采访发现，近两年人工智能岗位的应聘难度普遍提高，只会深度学习的人才或存在过剩现象，部分企业的招聘规模不及以往；尽管如此，基础扎实、有相关经历的学生依然抢手，岗位薪资也水涨船高。此外，种种迹象说明，AI人才数量近年来大幅度的增加，真正能满足企业需求的却不多；勇于探索商业模式的公司为招揽人才不惜高薪抛出“橄榄枝”，人才引进风险较高。3年前，《杭州日报》曾报道一位当时即将毕业的浙大机器视觉博士加入百度深度学习研究院，获得上百万的年薪和可观期权的案例。据称，他“没投过一份简历，没参加过一次笔试，就连面试都是走过场。”报道还提到，杭州有科技公司为了抢人直接把总部放进校园。相比当年行业爆发式增长、AI人才缺口巨大，因“僧多粥少”而出现“抢人大战”的情况，当下的行业发展趋于理性，部分企业对新增AI岗位的需求量不及以往高峰期。一位参与2019年校招的浙江大学计算机学院毕业生告诉澎湃新闻记者，总体而言相关企业招聘人数有些缩减，“竞争比较激烈，尤其是算法岗位，但也出现部分企业大量扩招的情况”。2020年的情况更复杂。创投研究机构CB Insights最新发布的报告数据显示，2020年第一季度，新冠肺炎全球大流行严重打击了AI初创公司的风险投资交易。投资者纷纷逃离了人工智能初创公司的早期投资，转而选择已具有较大规模的公司。采访中，一家成立超过5年的人工智能勇于探索商业模式的公司透露，今年会安排校招，但是整体人数不会比往年多，“勇于探索商业模式的公司的资源是非常最优化分配的，要慷慨地放出多少岗位不太现实。”另一家规模百人的机器人勇于探索商业模式的公司则表示，今年没有校招，更青睐有工作经验的应聘者。除了部分企业的新增人工智能岗位相比往年出现缩减，还涉及到岗位绝对数量的问题。“太多同学看了新闻媒体报道，觉得搞AI挣钱多，没看到岗位绝对数其实没那么大。”北京智源人工智能研究院运营副院长、美团点评技术学院院长、前CSDN与《程序员》杂志总编刘江对澎湃新闻表示，真正做AI的技术人员，即算法工程师的总量并不大。刘江在校招面试中发现，算法工程师岗位的简历投递比例非常高。“可能几百份简历抢一个岗位，而且大部分同学是不符合标准要求的”。他介绍，算法工程师对人才要求很高，大多数都需要有相关专业的硕士、博士学历，而且要求有实际项目经验。浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室章国锋教授在接受澎湃新闻记者采访时提到，近两年出现一个现象：只会深度学习的学生找工作难度提高了。“几年前可能只要会深度学习，甚至只需会调参数，工作还比较好找。那时候深度学习这方面的人才比较缺，但是这两年有很大的变化。”深度学习是一种人工神经网络的模式，其主旨是让计算机去模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，并重新组织已有的知识结构，使之不断改善自身的性能。章国锋说，他这个课题组主要是做三维视觉，特别是SLAM。深度学习热潮兴起时，他组内有不少学生想跟风去做深度学习，但后来意识到还是得把传统三维视觉基础打好才存在竞争力。而这个转变还在于毕业班学生在面试过程中感受到了这样的情况。深度学习引爆了当下的第三次人工智能浪潮，一时成为最热门的AI领域，吸引万千拥趸。但很多人忘了，它只是人工智能的冰山一角。美国卡耐基梅隆大学人工智能本科项目负责人、机器人和计算机科学教授里德·西蒙斯在接受澎湃新闻记者采访时提到，AI是一门跨学科的专业，学生应该广泛地接触人工智能的各个话题，“而不单单是关注某些狭窄的领域，比如深度学习”。业界的需求也是如此。AI企业云从科技联合发起人姚志强表示，当前的AI人才知识和经验不够丰富，只了解一个技术方向往往不够，实际业务场景往往需要多个技术一起用，而且需要比较强的工程能力。“深度学习把AI的入门门槛降低了，一些本科生学习几周就能上手；但真正做得好、有特点的学生还是比较稀缺”。目前AI入门门槛不高，但是深入和精通较难。章国锋提到，如果只掌握深度学习的一些基本知识，现在已无什么核心竞争力了，因为这样的人“实在太多”。电子科技大学人工智能方向2020届硕士毕业生刘朋（化名）赞同这一观点。他说，现在图像、视频领域深度学习几乎不需要理论基础，“要能跑一个算法很容易”，甚至有一些经典的、别人训练好的模型可以用。“但很少有人能把模型的技术细节理解透”。尽管表面上AI人才供给大幅度的增加，真正能满足企业需求的却比较少。姚志强称，由于人工智能包括计算机视觉的细致划分领域覆盖十分广泛，人才有效供给其实并没有外界想象中的多，因此整体的需求是供小于求。章国锋给学习人工智能学生提出建议：以计算机视觉为例，第一步是要对计算机视觉某个细分领域有深刻的理解，在此基础上，掌握好深度学习这个工具，针对这样的领域的特点把深度学习的长处最大限度地发挥出来，并且将传统方法和深度学习办法来进行优势互补。往往只有这样，才能做出真正比较好的工作。“很多同学手里都有比赛成绩、有论文、有项目。但企业的要求也比往年高了不少。”上海某C9高校计算机系的应届硕士毕业生对澎湃新闻记者表示，AI岗位招聘难度提高是普遍现象。根本原因是拥有AI相关知识技能的同学慢慢的变多，应聘者的实力相比往年提高不少，找工作堪比“神仙打架”。他还提到，目前AI领域存在“投机”心态，“前几年这方面好找工作，薪资又高，大家都来学；现在这方面变难了，大家又在退”。刘朋谈到，身边大部分同学都感觉找工作很难，“会经历找暑假实习和提前批被‘吊起来打’的过程”，“有的人甚至在一个集团面了三四个组才上岸。”也有应届毕业生提到，这几年找工作越来越难，“属于旱的旱死，涝的涝死”，除非工程和代码能力较强，“否则非常容易被备胎，最终拿不到offer”。尽管应聘难度逐年增加，但基础扎实、有相关经历的学生依然很抢手。采访中，多位AI方向的应届毕业生学生透露自己及同学的就业情况整体较好，而且薪资行情比前一年提升不少。刘朋表示，他所在的实验室今年有10位硕士毕业生，其中一半成功找到算法岗位的工作，另一半选择继续攻读人工智能方向的博士学位。浙江大学计算机学院毕业生也介绍，他身边的同学基本都拿到了知名公司的offer，就业情况相对来说比较好，且薪资方面相比上一年大部分有提升。南京大学计算机系机器学习与数据挖掘所（LAMDA）所长周志华对澎湃新闻表示，南大LAMDA的毕业生供不应求。“对算法工程师（来说），并不是工作难找，而是在经过行业泡沫期后普遍炒高的待遇下，达到理想高薪资待遇并符合公司预期的工作会显得难找。”云从科技联合发起人姚志强的话点出了AI就业市场的现状。他认为，行业进入正常的“洗牌期”，大浪淘沙，马太效应开始显现，慢慢的变多地资源和人才会向头部企业聚集。章国锋介绍，3年前他带的硕士研究生，毕业年薪基本在30万左右，后来上涨到35万左右，再到现在的40万。他认为，这种增长“在某一些程度上不是很理性”。“我感受到的是AI行业的薪资待遇普遍偏高，但大多数AI公司的盈利能力似乎又没那么强。这其实是很难持续的，特别是一些小的勇于探索商业模式的公司。”他提到，主打人工智能技术的勇于探索商业模式的公司往往会开出比互联网大公司更高的薪资。这背后的问题大多是，如果薪资没有优势，勇于探索商业模式的公司很难抢到优秀的人才。“可能很多AI公司还是在持续亏损，而且亏损可能在变大。我感觉这是一个矛盾，也跟现在AI落地场景还不是很多有关系，因此AI热潮开始在降温。”章国锋说。一位今年刚入职某互联网大厂的985高校毕业生表示，自己曾为工作机会和薪资考虑过AI勇于探索商业模式的公司。最终不去的原因有三，一是AI过于火热、泡沫严重，依赖于此的公司长期发展形势不明；二是作为员工，选择要对自己最有利，和创业公司在风口上赌博风险太大；第三，大厂业务广泛，根基牢固，相对来说比较稳定。姚志强也对澎湃新闻（）提到近几年人工智能相关岗位的薪资被大幅炒高的现象。他表示，由于近些年人工智能相关岗位需求剧增，加上前几年有些被过度炒作，薪资已经被炒的很高，无疑给相关公司能够带来很多压力。“AI人才薪资待遇方面呈现明显上涨的趋势，但是人才水平良莠不齐，人才引进风险居于高位。”采访中，就有人工智能勇于探索商业模式的公司表示，好的人才一直都紧缺，但今年不会像往年那么大手笔的招聘。市场热度过高也带来人才稳定性的问题。姚志强谈到，不少算法工程师为获取更高薪水频繁跳槽，对个人对企业其实都不是最好的状态。
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