6月底，随着我国各省市高考陆续放榜，学子们专业填报的选择带来了新一波的统计浪潮。
我国目前在人工智能方面的人才缺口已达***，企业的巨大需求也带来了高校对相关专业的设立。据悉，今年全国共有35所高校获首批人工智能专业建设资格。得益于高校相关专业的开设，相信4年后，这一缺口将大大收窄。
4年后的事情谁也无法准确预测，但至少目前来说，AI人才在我国无论是BAT类的巨头企业，还是以AI为支撑的创业公司来说，绝对是炙手可热的香饽饽。
虽然无法预测，但是通过参考相关技术上比我们要领先5-10年左右的科技圣地硅谷的发展状况，或许有些情况可见一斑。
众所周知，自从AlphaGo击败人类围棋大师以来，有关人工智能的讨论一直非常热烈。人工智能工作在硅谷和其他地方一直很热门，一名机器学习工程师的平均年薪为142,858美元。但根据job site Indeed的一项研究，人工智能招聘的增长已经放缓，人们对这些工作的兴趣也在下降。
据Indeed统计，从2018年5月到2019年5月，人工智能领域的招聘职位增长了29.1%。然而，这一增长大大低于前两年。2017年5月至2018年5月增长了57.9%，在2016年5月至2017年5月期间更是达到了惊人的136.2%。
与此同时，求职者对人工智能的兴趣正在趋于平稳。2018年5月至2019年，人工智能相关职位的搜索量下降了14.5%。相比之下，2017年5月至2018年5月的搜索量增长了31.9%，2016年5月至2017年5月的搜索量增长了49.12%。 Indeed表示，今年的下降也表明，可能会有更多的职位空缺找不到合格的工人来填补。
人工智能的工作搜索并不总是与职位数量保持同步。以数据科学家为例，他们的工作是获取原始数据并应用编程、可视化和统计建模来为组织提取可操作的见解。
考虑到数据是“新石油”，数据科学家的需求量很大，而且Indeed的研究显示，2017年至2018年，招聘启事增加了31%。然而，在同一时期，求职人数只增长了14%左右。
机器学习和深度学习工程师占据了人工智能工作的前10名
为了了解2018年至2019年间***的人工智能职位，该公司的分析团队确定了包含“人工智能”或“机器学习”等关键词的职位描述比例***10个职位。
- 机器学习工程师
- 深度学习工程师
- 高级数据科学家
- 计算机视觉工程师
- 数据科学家
- 算法设计工程师
- 初级数据科学家
- 开发者顾问
- 数据科学总监
- ***数据科学家
分析总监、统计学家、***科学家、计算机科学家、研究工程师和数据工程师是今年未能进入前十的竞争者。
Indeed 发现，今年机器学习工程师职位的招聘广告中人工智能和机器学习关键词的比例***(2018年也是如此)。机器学习工程师开发使用预测技术的设备和软件，比如苹果的Siri或天气预报应用程序。它们确保机器学习算法拥有需要处理和分析大量实时数据的数据，从而使机器学习模型更加准确。
尽管机器学习工程师职位中包含相关关键词的职位数量仍然最多，但2018年这类职位所占比例更高(94.2%，而2019年这一比例为75%)。
2019年榜单前十名中很多需要人工智能技能的工作都没有出现在2018年榜单上，比如深度学习工程师，***位居第二。深度学习工程师开发的编程系统可以模拟大脑功能，以及其他任务。
这些工程师是三个快速发展领域的关键参与者：自动驾驶、人脸识别和机器人技术。一项研究显示，仅全球面部识别市场就有望从2016年的33.7亿美元增长到2022年的77.6亿美元。
年与年之间的差异可能反映出，所有类型的公司对数据科学家的需求都在不断增长;许多雇主现在需要一个完整的数据科学团队，员工从初级到主管级别不等。相比之下，2018年的榜单包含了更普遍的数据科学职位，如数据科学家、***科学家和计算机科学家。Indeed认为，招聘不同层次经验的员工能吸引更广泛的人才，这有助于企业在紧张的劳动力市场中更好地竞争。
平均工资***的 AI 工作
机器学习工程师不仅是招聘数量最多的人工智能岗位，而且工资也***。与2018年相比，该职位的平均年薪增幅***。
在2018年和2019年的Indeed排名中，机器学习工程师的薪酬排名第三。然而，今年这个职位的平均年薪是142,859美元，比去年高8,409美元。与人力资源公司美世(Mercer)预测2019年平均2.9%的工资增幅相比，这一增幅为5.8%。
同样，算法工程师的平均年薪今年也涨到了109,313美元，上涨了5,201美元，涨幅为4.99%。在竞争激烈的人工智能就业市场上，企业愿意花费更多资金来吸引人才到这些关键岗位上，这可能是这两类职位薪资上涨的原因。
与前一份榜单一样，薪资排名靠前的职位显示出整个人工智能市场的发展和成熟。更广义的职位，如分析总监、数据工程师、计算机科学家、统计学家和研究工程师，都在2018年的榜单上，但今年没有进入前十。2019年榜单上的新职位包括更加差异化的数据科学职位，如高级数据科学家和***数据科学家。
纽约和旧金山是 AI 工作的***城市
与去年相比，尽管出现了一个新来者，但2019年人工智能就业比例***的大都市地区的排名并没有太大变化：
- 纽约，纽约
- 旧金山，加利福尼亚
- 华盛顿，DC
- 圣何塞，加州
- 西雅图，华盛顿
- 波士顿, 马萨诸塞州
- 洛杉矶, 加州
- 芝加哥, 伊利诺斯州
- 达拉斯-沃斯堡, 德克萨斯州
- 亚特兰大, 乔治亚州
去年至2019年，Indeed榜单上的三个地区互换了位置。2018年，圣何塞排名第三(9.2%)，华盛顿排名第四(7.9%)。但今年，华盛顿特区排名第三，圣何塞排名第四。2019年，波士顿(从第五位下滑)与西雅图(从第六位上升)交换了位置，芝加哥把第七位让给了洛杉矶(从前的第八位)。达拉斯-沃斯堡保持在第九位。去年排名第十的费城则被新上榜的亚特兰大挤下了榜单。
人工智能创造的就业岗位会比它消除的更多吗?
在未来几年，***的问题将是人工智能创造的就业岗位是否会超过它所消除的就业岗位。
一些研究表明，事实上，人工智能创造的就业岗位将超过它所摧毁的就业岗位。世界经济论坛(World Economic Forum)发布的《2018年未来就业报告》(2018 Future of Jobs report)发现，到2022年，人与机器之间的劳动分工或人工智能自动化的转移将取代7500万个工作岗位，但会创造1.33亿个新岗位。Gartner估计，人工智能将在2020年创造230万个新工作岗位，同时裁减180万个职位。根据2019年的一份 Dun & Bradstreet报道，40%的组织由于采用人工智能而增加了工作岗位，而只有8%的组织由于采用新技术而裁员。
这种趋势是否会持续下去，我们将拭目以待。
