源 | 100offer    文 | 克里斯蒂娜醬

如果說 2016 年是網際網路 AI 領域井噴的元年，2017 年整個 AI 領域全面爆發，來潮洶湧的趨勢相較 2016 年可以說是有過之而無不及。

演算法相關人才在市場上呈現出嚴重的供需不平衡的狀態，一個人同時被四五家一線網際網路企業或是明星獨角獸爭奪是常態，而各家給到獵頭的需求更是隻要是演算法類人才，哪怕是剛剛畢業不滿一年也可以推薦，這意味著哪怕是初級演算法工程師，通過獵頭獲取的人才每個人的招聘費用也在 5 萬元左右，而顯然各家 HR 都認為這筆錢花得划算，從側面也說明演算法人才的搶手程度。

在各類招聘企業當中，第一梯隊的是 Google、Microsoft、Facebook 等世界知名企業的 Global 及本土研究院的招聘，這類企業在口碑、薪酬和技術等多個方面都是首屈一指；

第二梯隊就是 BAT 三家，靠著巨大的體量和資金支援在市面上橫掃各類人才；

而其他幾類公司的實力也不容小覷：以 TMD 三家為代表的一線網際網路企業都給出了更高的薪酬與 BAT 競爭，其中今日頭條以日新月異的發展速度和高出市場 30% 的薪酬包為籌碼具有很強的競爭力。

而在 AI 細分領域興起的各類新興獨角獸也受到了人才和資本的青睞，包括影象領域的 Face++ 、商湯、依圖和雲從，晶片領域的深鑑、地平線、寒武紀和位元大陸，語音領域的科大訊飛等等；

新老牌硬體廠商也加入了人才爭奪的戰爭，華為、中興、海康威視、大疆幾家基本對演算法類人才採用大包大攬的政策，不僅高薪招聘上層業務演算法的相關人才，底層硬體加速的人才薪酬也相應水漲船高；

而 Intel、IBM Watson 等老牌外企巨頭也雄踞一方，其下的 Research Lab 靠著不低的薪酬和相對寬鬆的工作氛圍同樣籠絡住了一批人才。

一、校招薪酬對比

為了吸引人才，各廠紛紛開出了天價薪酬，先來看今年校招的演算法類大 SP 的 offer，這都是筆者從各個渠道瞭解到的今年各廠給到的最高 offer（各位讀者中不乏認識比表格中薪資更高的大牛）：

除此之外，可以對比一下今年普通研發和演算法工程師在薪酬上的差別： 

從以上資料可以很明顯地看出，演算法類崗位相比其他崗位在薪酬上至少高出 20%，對於頂級人才更是不遺餘力地通過高薪和戶口政策來吸引。一些博士畢業的人才可能初入職場就跨過了所謂月薪 3 萬的大坎兒，直接「走上人生巔峰」。

二、社招薪酬概況

在校招薪酬再創新高的同時，社招的崗位需求和提供薪酬也相較去年有了明顯的漲幅。根據 100offer 近兩年的資料顯示（注：100offer 主要服務於北上廣深杭，工作 2 年+，年薪20W+ 的網際網路技術人。平臺使用者的薪資水平高於市場平均水平。）：

1、2017 年，100offer平臺上演算法崗位的申請展示人數對比2016年，增長 24%。

2、2017年，企業在 100offer 平臺給演算法人才傳送的面邀總數略高於2016年。

3、100offer 平臺上演算法崗位入職前和入職後的平均年薪，均高於非演算法技術崗位，且這種差距在逐漸拉大。

根據市場反饋，碩士畢業 3 年的機器學習演算法專家薪資算上股票收入普遍可以達到年 60-80 萬，而碩士畢業 8 年/博士畢業 5 年如果發展到演算法總監的崗位，薪資普遍在 150萬以上。

而不同方向的演算法崗位起薪也不盡相同。排序、廣告、推薦等應用類演算法，由於會需要更多的實際專案經驗，所以在起薪上不如 NLP /影象識別高，但隨著工作經驗的增長，薪酬可以基本追平，而這更要靠個人的努力和發展機遇。

NLP 和影象識別方向的演算法，由於在安防、智慧客服、自動駕駛、機器人等多個高科技領域均有應用場景，又因為國內人才儲備不足，因此剛剛畢業的碩士博士也可以有很高的薪酬，同時直接參與甚至負責核心專案。

值得一提的是，由於微軟亞洲研究院在這兩個領域的提前佈局，內部有多名專家進行了超過 10 年的研究，產生了大量的研究成果，這些專家現在是市場上頂端的人才，如果挖角至少會有 300-400 萬的薪酬收入。

當然，這些高階人才許多會選擇創業的道路，新興創業公司的出現從側面又加劇了人才的競爭。

三、學術界概況

雖然企業界開出瞭如此誘人的薪酬，但並不是所有人都會選擇進入企業。每年的博士畢業生中，依舊會有一部分人選擇進入高校做研究員。雖然在薪酬上和企業給出的水平相差甚遠（多數研究員剛剛畢業時的薪酬只能達到 10-20 萬），但更濃厚的學術氛圍也會吸引一部分對研究更感興趣的人。

同時由於現在許多企業會和學術界合作，共同參與專案，在這個過程中學術界也可以進一步瞭解工業界落地需求，同時獲得許多相關資料。

如果研究員在某一方面研究取得了重大進展，在知名期刊或是頂會上有 Paper 發表，在業界造成一定的影響力，此時考慮企業機會就很有可能獲得較高的職級和許可權，也不失為學校研究員的一條發展道路。

四、海外人才爭奪戰

對演算法類人才爭奪的戰火從國內一直蔓延至北美，以矽谷和西雅圖為中心，兼顧紐約、波士頓等地區，中國企業紛紛在美國東西海岸建立研發中心，中國網際網路企業出海已成為趨勢。

其中，由於雲端計算與人工智慧人才的聚集以及相對低廉的地租成本，阿里 iDST、百度 AI、騰訊、華為、滴滴、今日頭條、Face++ 均在西雅圖設立了大型 Office ，其規模與矽谷儼然形成平分秋色的趨勢。

國內企業的入駐毫無疑問為在美國的華裔工程師提供了更多的選擇，面對 Google、Facebook 的高薪競爭，中國企業也顯示出了自己的「土豪」屬性，演算法類人才只要願意加入，通常都能拿到 50% 以上的漲幅，優秀資深的研究員更是可能實現薪資的 Double。

據悉，某常春藤院校博士畢業 FMAG 中某家 5 年研究經驗的高階研究員曾經拿到過國內某大廠年薪 75 萬美金的 offer。另一方面，Intel、IBM、Nvidia 等老牌硬體大廠的員工，由於其專業的個人素質和較高的價效比，同樣也成為國內企業重點挖掘的物件。

可惜，國內企業雖然在地域上走出了國門，然而人員構成和管理模式卻依然保持相當大的本土特色，在北美的招聘物件也依然是以華裔第一代移民為主。中國企業想要達到真正的國際化的人才流動，真正實現全世界人力資源的互融共通，這或許還需要相當長的一段時間。

五、未來趨勢預測

毫無疑問，2017 年是網際網路人工智慧領域熱火朝天的一年，而人工智慧也一定會成為未來發展的主流方向之一，但這是否就意味著 AI 相關的演算法人才會一直受到如此青睞呢？筆者斗膽做出預測：

1、AI 演算法崗位的數量在 5 年內會持續增加，會有更多的公司參與到 AI 的這次浪潮當中，同時，人工智慧也會不斷結合其他領域，在更多方面展現出優秀的科技成果。

例如華大基因利用演算法進行的 DNA 分析；依圖切入醫療領域，通過演算法來輔助病症診斷；還有各個大型企業在基礎設施上加入演算法，實現了資料中心的自動檢測和故障維護等等。這是技術人才在進行職業規劃時不可忽略的一個趨勢。

2、但也不可否認的是，演算法類人才的數量也會在未來 5 年內出現爆發式增長。如果說過去幾年只有十幾個重點大學設立了相關的研究院並且每年有 20 餘人（碩士+博士）進行細分領域的研究的話，這個數量在 2016 年開始猛增。幾乎所有的重點大學都設立了相關的研究機構，而申請人數也是多了數倍不止。根據資料顯示，人工智慧相關的大學研究院已經超過了 60 個。

3、技術最終要與產品相結合。在演算法模型日臻完善的條件下，最終具有競爭力的技術人才一定要擁有豐富的產品或是專案經驗，能夠解決實際問題是絕大多數企業招聘時的基本要求。這個道理同樣適用於企業，一個人工智慧企業只有擁有成熟的可盈利的產品才能最終在激烈的競爭中存活下來。

「大鵬一日同風起，扶搖直上九萬里。」人工智慧確實是近年來最大的風口，望各位能借勢而起，也能穩紮穩打，擁有更廣闊的未來。

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