新年伊始，迈瑞闪电解约 200+ 应届生，招行用一句「政策变化」毁约 600+ 应届生，美团、知乎通知离职仅用 3-5 分钟。某些大厂，也默默加大“人员优化”的力度。
事实上，互联网一直以来就不是「安分守己」的行业，企业的结构调整、人才升级也是常见的现象。根据全天候科技报道，并非所有互联网企业均在“缩招”，很多 AI 方面的独角兽公司从今年开始扩大校招范围。
作为人工智能的核心语言，数据挖掘、机器学习的发展也带动了 Python 相关岗位的火热。数据显示（coding dojo）python 语言热度一路飙升，不仅如此，相比 2017 ，2018 年的岗位需求量仅 Python 有明显增长。很多人面对高薪岗位蠢蠢欲动，但如何正确看待 AI 行业的高薪？我们从竞争热度、招聘趋势、技能提升方向等进行分析，给予一些建议。
AI 行业高薪源自人才稀缺性
AI 人才存量小、需求旺盛，更是未来的发展趋势。对于高校、高学历人才来说，应届 80w 恐怕只是“起薪”。去年腾讯的图像识别算法研究岗，就开出了 80w+ 的年薪，最新的19年校招，基础的算法岗位行业平均薪酬也在 25w-40w 之间。
现在转行 AI 来得及吗？
转行 AI 并没有想象的难，我们从学历要求、技术门槛角度分析：
从技术角度来说，任何行业都有初级和高级的岗位。对于准备转行或相关专业本科生而言，机器学习工程师很可能是你找到的第一个 AI 工作，可能没有想象中高薪，但机会更多、发展空间更广阔。
从学历角度来说，高校背景为加分项，而非必须项。机器学习、算法都是核心的 AI 能力，这些岗位往往对学历有相对基础的要求，更看重技能本身。
转行 AI 方向多
应选择哪个细分领域?
从职位薪资看，截止至 2017 年，即使是 AI 领域平均薪资最低的图像处理，平均招聘薪酬也达到 2.36w，比一般技术类职位薪酬高出 40-80%。而最高的无人驾驶领域，平均薪资达 4.14w，当然技术要求也更高。
从岗位需求看，需求量增长最大的是实现人机对话的机器学习人才，2014-2016 年年均入职复合增长率为 168.2%。以搜索、图像、推荐算法为主的算法类岗位需求量增长幅度位居第 2。
2017 年以图像识别、视频识别等技术为核心的计算机视觉市场规模达到 82.8 亿元。中国企业的业务发展更侧重计算机视觉和自然语言处理领域，这也是相关岗位在中国尤其稀缺的原因。
AI 求职
企业最看重“项目经验”
绝大多数企业招聘时要求应聘者有“实践经验”或项目经验。AI 人才难求，难的不是技术门槛，而是技术的应用能力。
然而对于大多数没有相关工作经历的转行者而言，你很有可能面临：
数学、编程基础不扎实
AI 理论晦涩难懂，自学障碍重重
市面资料繁多，水平参差不齐
更重要的是，如何获取项目经验，提升雇主最为看中的 “应用技能”? 咕泡在线教育平台的 人工智能 实战项目，是帮助你高效提升的选择。
我们人工智能课程学完后是能够从事算法工程师，深度学习工程师等等，运用现有的算法结合公司特定行业、需求实现产品化，以及模型调参，算法优化维护，数据清洗、标注等等都是能够胜任的，积累工作经验之后，做到顶层，也就是自己创造算法也是有可能。
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当真正开始学习的时候难免不知道从哪入手，导致效率低下影响继续学习的信心。
但最重要的是不知道哪些技术需要重点掌握，学习时频繁踩坑，最终浪费大量时间，所以拥有有效资源还是很有必要的。
