AI工資行情：薪金一路猛漲！
雖然AI程式員的平均工資約10萬美元到15萬美元，但要想賺大錢，你應該成為AI工程師。
AI工資得益於帶來豐厚薪金的完美組合：熱門領域和對稀缺人才的旺盛需求。這是顛撲不滅的供需定律;而現在，凡是與AI沾邊的技能都很吃香。
據Indeed.com聲稱，舊金山地區的平均IT工資(關鍵詞是“AI工程師”)從軟體工程師的年薪約134135美元到機器學習工程師的年薪169930美元不等。
然而，如果你擁有招人公司需要的資質，薪水可能開得更高。谷歌為招聘一名終身教授，開出了三倍於現有薪水18萬美元的報價，不過對方拒絕了，接受了不同的教學崗位。
但到目前為止紀錄是在4月份創下的，當時經營時尚購物網站Zozotown的日本公司Start Today釋出了新的工作崗位，欲招聘七位“天才級”的AI技術專家，年薪高達1億日元，將近100萬美元。
AI工資豐厚的幾大行業領域
想獲得優厚的AI工資意味著從事於“合適”的行業領域。雖然AI工作崗位眾多，但主要集中在少數幾個行業領域(即技術行業)，僅限於幾個物價高的大城市。另一個熱門的求職網站Glassdoor特別指出，其網站上列出的所有AI工作中67%位於舊金山灣區、西雅圖、洛杉磯和紐約市。
它還將Facebook、英偉達、Adobe、微軟、優步和埃森哲列為2018年五家最佳的AI僱主公司，這五家公司在招聘的AI職位中佔了近19%。Glassdoor上列出的AI工作的平均底薪為每年111118美元。
Glassdoor還發現，金融服務、諮詢公司和政府機構在積極招聘AI工程和資料科學專業人士。這包括知名公司和機構：第一資本、富達、高盛、博思艾倫、安永、麥肯錫、美國宇航局噴氣推進實驗室、美國陸軍和聯邦儲備銀行。
然而預計在不久的將來，工作崗位和行業領域的數量會大幅增加。Gartner最近的一份報告稱，AI將淘汰180萬個工作崗位，以低賤工作為主，但這個領域到2020年將創造230萬個新工作崗位。凱捷的最近報告證實了這點，其報告發現，使用AI的公司中83%表示因AI而增設工作崗位。
拿到AI高薪的最佳工作
“AI”這個術語相當廣泛，涵蓋許多學科和任務，包括自然語言生成及理解、語音識別、聊天機器人、機器學習、決策管理、深度學習、生物特徵識別以及文字分析和處理。鑑於各自所需的專業化水平，掌握多個學科的專業人士為數不多。
簡而言之，找到最好的AI薪水需要積極規劃正確的職業道路。
雖然AI程式設計師的平均工資約10萬美元到15萬美元，不過視所在地區而定，所有這些都屬於開發者/碼農這個群體。要想賺大錢，你應該成為AI工程師。據另一個求職網站Paysa聲稱，AI工程師的平均收入是171715美元，從124542美元到201853美元不等，收入最高的可超過257530美元。
為什麼這麼高?因為許多人出自非程式設計背景。IEEE特別指出，生物學和物理學等學科方面持有博士學位的人返校學習AI，並將其應用於自己的領域。他們需要橫跨技術，瞭解多種語言和硬體架構，並瞭解涉及的資料。後者使得工程師“奇貨可居”。
為何AI工資如此之高?
事實上，AI這門學科不像許多開發者那樣可以自學。Stack Overflow的一項調查發現，86.7%的開發者實際上是自學成才的。但這適用於Java、Python和PHP等語言，而不適用於深奧的AI學科。
它需要電腦科學的高階學位，通常是博士學位。Paysa在一份報告中發現，35%的AI職位需要博士學位，26%需要碩士學位。原因何在?因為AI是一個快速發展的領域，你在攻讀博士學位、參與學術專案時，AI即便不是最先進的，也往往很前沿，這為學生提供了工作環境所需要的經驗。
AI還需要多個學科，包括C++、STL、Perl、Perforce以及API(比如OpenGL和PhysX)。由於AI進行重要的計算，因此物理學或某種生命科學方面的背景也必不可少。
因此，想成為水平高又搶手的AI開發者，你需要掌握眾多技能，而不僅僅是一兩種技能。Indeed列出了AI方面需要了解的十大技能：
如你所見，這是一系列廣泛的技能，沒有哪種技能一夜之間就能學到。據《紐約時報》報道，全球合格的AI專業人員不到10000個。Element AI是蒙特利爾的一家機器學習系統諮詢公司，今年早些時候它釋出了一份報告，稱全球只有22000名博士級電腦科學家能夠構建AI系統。不管怎樣，這遠遠滿足不了需求。
彼此競爭的僱主推高了工資
由於AI專業人員鳳毛麟角，科技公司在學術界到處搶人。在華盛頓大學，20名AI教授中6人在休假或部分休假，為外部公司工作。因此能教這門技術的教授的數量受到限制，導致了惡性迴圈。
《美國新聞和世界報道》評出AI教育方面的前20所學校。前五名是：
- 1)賓夕法尼亞州匹茲堡的卡內基梅隆大學
- 2)馬薩諸塞州坎布里奇市的麻省理工學院
- 3)加州斯坦福的斯坦福大學
- 4)加州伯克利的加州大學伯克利分校
- 5)華盛頓州西雅圖的華盛頓大學
由於學術界遭搶，其他途徑也在湧現。谷歌在招聘能接觸到的任何AI開發者，通過其谷歌雲平臺網站提供深度學習和機器學習工具方面的課程。同樣深耕AI的Facebook在網上放有一系列視訊，介紹AI的基礎知識(比如演算法)。如果你想在網上上課，還有Coursera和Udacity。
基本的計算機技術和數學背景是大多數AI課程的基礎。線性代數與C++程式設計一樣必不可少，因為機器學習對矩陣內的資料進行分析，而線性代數側重於矩陣運算。據電腦科學學位中心聲稱，AI課程涵蓋高等數學、貝葉斯網路或圖形建模等方面的研究，包括神經網路、物理學、工程及機器人、電腦科學和認知科學理論。
但有些知識是沒法教的。從事AI並不意味著你把工作轉移到計算機上。它需要分析思維過程、技術創新方面的先見之明、設計方面的技術技能，以及維護和修復技術、軟體程式以及演算法的技能。因此，不難看出為什麼技術人員如此稀缺，這隻會推動AI工資水漲船高。