6个最受欢迎的人工智能领域的工作（附获取攻略）

　　机器人可能会挤占人类的工作，但它们也会创造出一些新的工作岗位。这些岗位只能是人类才能完成的，那么，这些工作是什么?怎样才能得到?

　　人们经常开玩笑说，机器人将如何取代我们的工作。牛津大学的研究人员曾估计，在未来10年左右的时间里，美国会有47%的就业人口处于高风险状态，有被高度自动化替代的可能。

　　但眼下也有一个好消息: Gartner最近一份报告称，到2020年，将会有180万个就业岗位消失，但新兴领域可以创造230万个就业机会。

　　而Capgemini最近的一份报告发现，83%使用人工智能的公司表示，技术已经在增加就业机会。

　　很多就业岗位的增加都来自于技术本身。

　　Forrester的分析师布兰登·珀塞尔(Brandon Purcell)说:“我们将在未来5到10年里继续关注任何与AI相关的工作增长，这将减轻由于人工智能自动化导致的不可避免的工作岗位的损失。”

　　6大热门工作(附薪资)

　　想在这个领域闯出一番事业吗?我们根据求职网站的数据，整理了这6个最受欢迎的人工智能领域的工作及其平均工资。

　　1 .机器学习工程师- $142,904

　　示例: Pinterest公司的机器学习、推荐系统工程师

　　2.数据科学家——$141,807

　　示例: Indeed公司的数据科学家

　　3 .项目研究科学家——$137,713

　　示例: Clarifai公司深度学习高级研究科学家

　　4.研发工程师

　　示例: Pearson公司语音处理/识别方面的研究的科学家、研发工程师

　　5.商业智能开发商- $136,486

　　示例:EVERFI公司的商业智能工程师

　　6.电脑视觉工程师- $136,152

　　示例:Gracenote公司的计算机视觉研究工程师

　　随着这一领域的大力发展，大多数专家都认为，目前人工智能领域的工作很少会过时，不再招人。

　　“我总是半开玩笑地说，地球上最安全的工作是人工智能研究人员，”新南威尔士大学(University of New South Wales)的人工智能教授托比·沃尔什(Toby Walsh)说，“到了人工智能研究人员的工作可以自动化的时候，机器就能按照定义来做其他任何事情了。我们将是最后失业的那批人。”

　　人工智能领域的工作大部分都需要类似的技能，比如数学能力和机器学习技能。

　　“有一些技术要求逐渐标准化，比如CS学位或编程技能，” Indeed的高级产品副总裁拉吉•穆克吉(Raj Mukherjee)说，“通过Indeed的数据，我们也可以看到，一些编程语言背景，如Python、Java、C / C++，以及在人工智能、机器学习或自然语言处理领域的工作经验，都是雇主希望求职者具备的技能。”

　　如何在人工智能领域找工作?

　　除了拥有标准的技能和教育之外，还有其他方法可以让你狩猎这些利润丰厚的工作。以下是5点专家的建议，无论你是否已经在这个领域工作，希望都能给你以借鉴。

　　1 .学习在线课程。和许多基础技术领域一样，AI主题的在线课程也有很多，帮助人们了解更多关于这个领域的知识，或者获得更多的专业知识。珀塞尔说，其中一些课程还能提供证书，丰富你的简历。

　　2.参与行业之外的组织。向行业之外的其他人学习可以帮助你提高技能，希望你能多去参加当地的黑客节或类似的聚会。珀塞尔表示，与DataKind这样的组织合作，可以让数据科学家在学习新数据的同时，练习和提高自己的技能。

　　3 .增加标准业务知识。珀塞尔表示，许多有需求的人工智能工作本质上偏技术性，但是如何将这些开发技术转化为企业或消费者需求的产品，对于任何一个公司来讲都是至关重要的。

　　珀塞尔说:“由于这些人通常都是技术人员，他们不一定有商业头脑，将这些模型的结果转化为可操作化的人工智能系统，以带来良好的客户体验。因此，眼下对不同类别技能的需求也在增加，包括熟悉人工智能技术，以及深度的商业领域的专业知识。”

　　4.大量的阅读。在人工智能领域工作的人应该一直在学习，阅读是一种方法。路易斯维尔大学(University of Louisville)的网络安全实验室主任罗马·扬波尔斯基(Roman Yampolskiy)建议订阅科学出版物。

　　“真正的诀窍是阅读。阅读包括很多。不仅仅包括你专业领域的内容，所有相关领域或一些其他领域的内容都可以阅读。” 沃尔什说，他在多个平台都推荐过科学和自然类的内容。

　　5.像一块海绵一样吸取营养。人工智能是一个快速发展的领域，因此穆克吉建议你要在人工智能领域探索尽可能多的经验和机会。

　　穆克吉说:“人工智能领域的研究每天都有很多新进展，一定要跟上最新的研究。这些研究可能在你目前的工作领域之内或之外，争取不让每个机会在面前溜掉。”

　　来源：TechRepublic

　　作者：Olivia Krauth

　　智能观 编译

　　—完—

　　作者：智能观

　　链接：http://www.jianshu.com/p/12fefa353bae

　　來源：简书

　　著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。