本帖最后由 强人锁男 于 2018-9-20 17:22 编辑
首先，我觉得有必要帮助大家认清一些现实：这行不缺人，只缺人才。而纯算法领域的人才定义是很狭隘的，那就是“名校相关专业硕士以上”，最好还有不错的论文和研究经历。知乎上转行成功的大牛你们了解一下，基本都是良好的数理背景+不错的学校和学历+认真准备了1-2年。当然，统计样本太小，很难一概而论，但很少见到非专业本科生准备几个月就拿到大厂的算法岗。而随着人工智能岗位被进一步“神话”，这样一步到位轻松转行的案例只会越来越少。 现阶段的人工智能算法市场还面临有价无市的局面，一方面企业开出高薪吸引机器学习人才，一方面也苦于真正符合条件的人太少。”至于学历要求，名校相关学科硕士以上学历是大企业的基本要求，更高端的岗位甚至还需要顶会论文和博士学位。磨刀不误砍柴工，如果有可能，读一个相关的硕士项目能很大程度的扫清路障，防止简历卡在人事手里。对于多金的行业，HR每天都会收海量的简历，虽然残忍但最低成本的筛选方式就是看教育背景。 那是不是说非科班人士就没希望了？不是，但侧重点不在于去做纯算法岗，而在于把算法应用在自己熟悉的领域。机器学习是个工具，工具是来解决问题的，不是用来当工具摆在那里的。让我们分工明确一下，有的人造工具，用的人用工具，这样更加高效。举几个简单例子： 财务从业者可以用人工智能来自动化现有的财务流程。 传统工科也可以用人工智能来优化和提高现有流程。 我们应该理解人工智能是一个通用技术，可以服务于各行各业。所以不要硬转人工智能，而要选择交叉地带使用人工智能改造、提升你所在的行业，这才是蓝海。如何才能更好的将你的专业知识与人工智能相结合，做交叉型人才？但最重要的是，你要首先对人工智能/机器学习有基本的了解，知道现在的理论上界在哪里，并发挥你的才能，去思考、找到、改变你所在行业的机会。 因此在每个人都想转行人工智能算法岗拿高薪的时候，我想提供一些建议： 1.高薪的机器学习岗位数量是很有限的，且要求较高，没有相关学历难度很大。 2.不要单纯为了钱而转行人工智能，没有相关学历和经验你最终面临的最可能是失业或者失望。 3.欲速则不达，现代人焦虑下往往容易急功近利。作为一个高壁垒行业，普通人很难在短时间弥补知识上的不足，给自己多一些时间，捷径才是最大的弯路。如果一心转行做纯算法，上策是回学校拿个相关的硕士学历，中策是骑驴找马侧面找业内人士内推，下策是破釜沉舟自学成才闯过万重关，下下策是报名三无培训班指望安排工作，下下下策是跟着无资质的“人工智能专家”学习一些似是而非的经验。 一个常见的警惕信号是：媒体和培训机构都开始宣传某行业将会大鸣大放。毕竟二十一世纪的学科没有那么多，炒火一个行业的最大获益者往往也不是从业者。套用一句巴菲特的话：“别人贪婪时我恐惧，别人恐惧时我贪婪。”再次重申，我认为对于转行者来说，最优策略是做交叉方向，把人工智能应用到你所熟悉的领域上去，这可以被看做一种弯道超车的方法。这样的方向不仅可以奠定你在自己熟悉领域的先驱地位，从长远看获得高收入。也可以避免和科班人士正面竞争，因为学历和专业问题而吃亏。而且不少朋友已经通过这样的方法找到了合适的工作。
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发表于 2018-9-20 17:15:26
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