2021人工智能在招什么人 · 广州

广州这个一线城市，都有哪些公司在招聘人工智能行业人才，招了以后具体要做什么？

带着这个问题，以各个公司的公开招聘需求为数据来源，我尝试从蛛丝马迹中分析这个行业在城市中的现状。

职位类型

招聘信息的数据的来源是招聘网站BOSS直聘，城市设置为广州。考虑校园招聘有自己的独特渠道，我认为本次分析的岗位主要面向具备一定工作经验的社会招聘人员。职位类型按照网站的分类选择为：技术 > 人工智能。该分类下还有13个细分类别：人工智能、数据挖掘、搜索算法、自然语言处理、推荐算法、算法工程师、智能驾驶系统工程师、反欺诈/风控算法、机器学习、深度学习、语音识别、图像识别、算法研究员。我注意到这些分类并非互斥的，有可能是根据招聘需求与简历中的关键词统计出来的常用词汇。其中最接近的技术方向应当是图像识别。以下分析均基于该细分类别。

岗位数量

假设招聘网站没有根据我的个人信息屏蔽招聘需求，广州的图像识别招聘需求数量并不多，8页内容加起来共211条。考虑存在一个公司发布多条信息的状况，实际招聘的公司数量要更少一些。

这些岗位对应聘者的要求各不相同，按照网站提供的关键词功能，可以从以下几个维度对其进行筛选：工作经验、学历、薪资、融资阶段、公司规模、发布时间。这几个维度同时反映了招聘者与应聘者对对方的要求，数量分布某种程度上透露了行业的现状。

接下来我们先从不同维度的数量分布做出分析，然后再挑选几个具体的招聘需求分析其具体内容。

学历分布

深度学习作为技术岗位，需要从业者具备一定的知识水平。这一点从招聘需求学历分布图上可以看出。

需求最大的学历为本科，占比超50%。其次是硕士，占比约26%。第三是大专，占比10%。紧随其后的博士学历，占比3%。单纯从数字上看大专学历的需求数量超过了博士，但是实际上并非如此。

由于技术方向为图像识别，所以大专学历的20个需求中，大部分仅涉及到传统的图像处理应用，与深度学习无关。还有多个需求涉及Photoshop、艺术设计等，估计是发布者误分类到此。唯一有关联的一项则为数据标注。所以，基于深度学习的图像识别岗位，本科学历是入门标准。

工作年限

按照工作年限划分的岗位数量分布与学历分布非常相似。网站目前提供的分布区间为在校生、应届生、一年以内、1~3年、3~5年、5~10年与10年以上。其分布图如下。

从分布来看，需求量集中在1~5年工作经验，占总数80%。对于这部分应聘者，至少1年的工作经历足以使其成长为成熟的职场人。5年以下则保证了基本的工作能力与经验积累。基本满足招聘者“拿来即用”的心理预期。5年以上仅占9%。一般来说，5年的工作时间足以让一个人对当前所从事的行业具备足够深度的认知，如果顺利的话，在职场层级上也应获得一定成就。这部分人工作本身已经趋于稳定，即便要更换工作，招聘网站可能并非最佳渠道。这里的岗位数量侧面说明了这一点。

薪资

如果有合适的候选人，招聘者愿意付出多少金钱换取其所创造的价值？

目前网站将薪资等级划分为3k以下、3-5k、5-10k、10-15k、15-20k、20-30k、30-50k。但是实际上招聘者在设定岗位薪资范围时很可能会跨越这些范围，例如18-35k。所以使用薪资范围统计出的岗位数量之和会大于总岗位数量。

从图中来看，岗位分布数量最多的薪资范围为20-30k，其次是15-20k。根据广州市统计局在2020年6月发布的《2019年广州市城镇非私营和私营单位就业人员年平均工资情况》，广州市城镇非私营单位就业人员月平均工资9954元，城镇私营单位就业人员月平均工资为5739元。从事人工智能图像识别的岗位薪资待遇明显高于平均值。这一点我认为与劳动力市场的供给有关。一个合格的人工智能视觉工程师要掌握的知识与技能高度专业复杂，需要耗费大量的时间与精力，这使得他们具备稀缺性，价格自然水涨船高。

结合以上三点，在掌握足够知识技能的前提下，一名具备本科或者硕士学历，拥有3年左右工作经验的应聘者，在广州有希望找到一份月薪在20-30k左右的工作。

但是，具体到个人实际能否找到这样的工作，还要看岗位对个人的具体要求。接下来我随机选取了两个15天内发布的招聘岗位，具体问题具体分析。

第一个岗位来自小鹏汽车，名称为图像深度学习算法资深工程师，要求学历为本科，5-10年工作经验。岗位发布者的描述为嵌入式专家（BOSS直聘上可以由用人部门员工发布招聘信息）。这则岗位描述为：

负责流媒体后视镜的图像识别和图像检测算法模型训练、开发、优化以及模型剪枝等研发工作

这是明显带着产品需求来的招聘信息。描述里可见应用场景为“流媒体后视镜”，涉及工作内容包括模型训练、开发、优化与压缩（剪枝）。这基本上是一个深度学习工程师应当具备的基本技能。

再来看具体的要求：

1.熟悉YOLO、R-CNN等图像相关的算法；
2.能独立开发相关算法，熟悉caffe、Tensor flow等框架；
3.有深度学习3年以上相关经验

第一点中直接点名了YOLO与R-CNN，但是并没有说明是哪个版本。这算是一点提示，起码面试时物体检测的原理必须要清楚。第二点中要求独立开发，并点名了caffe与TensorFlow。从这里可以大致看出公司所使用的框架倾向，以及，一旦要是入职的话，很有可能需要一个人搞定全部内容。第三点要求3年以上相关经验，这个仁者见仁智者见智。招聘者很显然需要的是“熟手”。

这则岗位需求写的很简短，不过该有的基本上都有了，按照自己的情况对号入座即可。不过也有让我觉得意外的地方：第一，框架里没有PyTorch，反而有caffe；第二，YOLO与R-CNN都是系列名称，考虑到现在各种检测方案层出不穷，使用它们的始祖版本可能性不高。结合岗位发布人“嵌入式专家”的身份，我猜测这个岗位有可能是为后视镜项目专门提出的招聘需求，应聘者入职后的部门也许不是专门的以深度学习图像处理为主业的部门。另外TensorFlow拼写错了。

第二个岗位来自虎牙直播，名称为图像识别算法专家，要求学历为硕士，工作经验3-5年。岗位发布者的描述为总监，这里无法看出是人力资源还是技术总监。岗位职责描述为：

1、负责直播产品的相关内容安全识别工作；
2、负责模型训练工程化落地；
3、负责团队的日常管理与技术方向；

这里的3点职责写的都很抽象，明显带有了一部分管理的性质。例如“工程化落地”这一件事情就可以展开大量内容。第三点更是将管理两个字写在了职责里。

该岗位的具体要求如下：

1、计算机、数学及相关专业，硕士及以上学历；
2、有图像处理\模式识别\计算机视觉\机器学习相关背景；
3、熟悉opencv、dlib、caffe、tensorflow等计算机视觉处理工具；
4、熟悉sklearn等机器学习算法包；
5、熟悉matlab\python\c\c++，具有较强的编程能力；
6、熟悉linux开发环境优先；有一定的软件开发项目经验；
7、在人脸识别、OCR、物体检测、物体识别、场景识别、图像语义分割等视觉领域做过实际项目；
8、在国内外顶级计算机视觉会议和期刊上发表过论文的优先考虑；
9、亲自实现过SVM、神经网络等经典机器学习算法的优先考虑；
10、深度学习方面有深入研究的优先考虑；

岗位要求一共有10条，也算是非常全面了。具体包括了专业、知识背景、工具、编程语言、开发环境、项目经验；后三条为优先考虑项，包括期刊论文、算法实现与深度学习研究深度。如此详细的需求应当是深思熟虑之后的结果，对于应聘者来说可以作为参考。尤其是用词方面，大量的使用了“熟悉”，这一点非常好。每次我看到有的招聘需求使用“精通”时，我都不知道该如何理解。在工具上，和上一个岗位一样出现了Caffe，并没有提到PyTorch。像绝大部分视觉岗位一样，OpenCV看来是标准配置。

以上便是全部的分析内容。实际上，招聘网站上的求职信息并非总是有效的。有的公司在没有招人计划的时候也会对外公布岗位。仅仅凭借招聘信息来推算广州该行业的用人需求并非绝对严谨，仅供侧面参考。就应聘本身来说，虽然岗位描述中有各种各样的限制，但是自身能力始终是决定性因素。

打铁还需自身硬，共勉。