管我们还没有科幻电影中描述的那种个人机器人，但是人工智能 (AI) 已经逐渐成为我们日常生活中不能分割的一个部分，福布斯 宣布“2019 年 AI 将成为主流”。由于有了 AI，我们可以 使用智能手机来存储支票。AI 可以将收到的 垃圾邮件 自动清理到垃圾邮箱中。Uber 等乘客共享应用程序使用 AI 计算出发和到达时间。AI 还能根据你的使用习惯和偏好 给出 Amazon 商品和 Netflix 剧集的推荐。你今天有使用过 web 搜索吗？如果是的话，那你很有可能 和 AI 进行了互动。
随着 AI 越来越深入到我们的职业和个人生活中，Indeed 分析团队研究了平台数据以了解 2019 年 AI 工作的相关情况。什么是最好的职位？哪个岗位的工资最高？最好的机会在哪里？有些结果可能会让你大吃一惊。
Indeed 上 AI 的工作岗位比去年增长了 29.1%。然而，这一增长远低于前两年的数据。AI 工作岗位从 2017 年 5 月到 2018 年 5 月的增幅是 57.9%，而从 2016 年 5 月到 2017 年 5 月的增幅是 136.3%。
可以通过此链接查看 2018 年研究结果：
同时，求职者的兴趣也在趋于平缓：2018 年 5 月到 2019 年 5 月在 Indeed 上对于 AI 相关职位的搜索下降了 14.5%。而相比之下，对其搜索在 2017 年 5 月到 2018 年 5 月之间增长了 32%，在 2016 年 5 月到 2017 年 5 月之间增长了 49.1%。今年的下降趋势也表明符合要求的从业者比岗位需求要少得多。未来的 AI 工作人员可能还在学校学习或等待培训。
值得一提的是，AI 工作的搜索和 AI 岗位的提供并不成正比。比如说，数据科学家的 工作 是获得原始数据并使用编程、可视化和统计模型为组织提取可操作的一部分内容。由于数据是我们所认为的“新石油”，数据科学家的 需求量很大，我们的 研究 显示从 2017 年到 2018 年数据科学家的职位增长了 31%。然而在同一时段，职位搜索仅仅增长了 14%。
为了了解 2018 到 2019 年之间发布的最受欢迎的 AI 工作，我们的分析团队找出了前 10 个职位描述中提到最多“人工智能”和“机器学习”的岗位。
我们发现今年机器学习工程师的岗位描述中提到了最多的 AI 和机器学习关键词（2018 年也是相同结果）。机器学习工程师开发使用预测技术的设备和软件，比如 Apple 的 Siri 或天气预报应用程序。它们确保机器学习算法有需要处理的数据，并可以分析大量实时数据，保证机器学习模型更加准确。
尽管机器学习工程师的职位描述中还是包含了最多的相关关键词，但是在 2018 年包含的比例更高（2019 年是 75%，2018 年是 94.2%）。
在 2019 年需要 AI 技术的工作前 10 名中的很多在 2018 年的榜单上并找不到，比如深度学习工程师首次出现在了第二名的位置。深度学习工程师开发模拟大脑功能和其他类似任务的编程系统。这些工程师在三个快速发展的领域中起到了关键的作用：自动驾驶、面部识别和机器人。根据一项 研究结果 表示，单全球面部识别市场就能从 2019 年的 32 亿美元增长到 2024 年的 70 亿美元。
其他在 2019 年前 10 位榜单上的新岗位包括：
高级数据科学家
初级数据科学家
开发顾问
数据科学总监
首席数据科学家
相较而言，分析总监、统计学家、首席科学家、计算机科学家、研究工程师和数据工程师并没有出现在今年的榜单上。
每年的差异可以反映出不同类型的公司对于数据科学家的需求在增长，很多雇主现在需要一个完整的数据科学团队，需要从初级到总监级别的数据科学家。相对而言，2018 年的榜单中列出的都是一些通用的数据科学工作，比如数据科学家、首席科学家和计算机科学家。招聘不同水平的员工可以吸引更加广泛的人才，这可以帮助组织更好地在激烈的劳动力市场中占据一席之位。
机器学习工程师不仅仅是职位描述中提到最多 AI 关键词的工作，它还是工资最高的工作之一。和 2018 年相比，这还是平均年薪增长最多的工作。
2018 年，机器学习工程师的工资还排在第三名，而今年就获得了首位的好成绩。工资和排名都增长了，今年该岗位的平均年薪比去年增长了 8409 美元，比人力资源公司 Mercer 预测的平均 2.9% 的工资增长率高出了许多。
相同的是，算法工程师的平均年薪今年也涨到了 109313 美元，增长了 5201 美元，约 5%。这两个岗位工资的增长可能是因为组织要在当前 AI 就业市场中吸引更加卓越的人才。
和我们之前的榜单一样，平均工资排名显示了整个 AI 市场的发展和成熟。一些通用的职位，如分析总监、数据工程师、计算机科学家、统计学家和研究工程师都出现在了 2018 年的榜单上，但没有出现在今年的榜单上。在 2019 年的榜单上，新出现的岗位包括更有差异性的一些数据科学工作，比如高级数据科学家和首席数据科学家。
和去年相比，2019 年 AI 工作最高比例的城市区域排名并没有很多改变，尽管有一些变化，还有一些新进入榜单的城市。
2018 年和 2019 年，纽约和旧金山地区排名分别是第一和第二。然而，纽约已经失去了一些优势：去年，纽约 AI 工作比例约为 11.6%，而 2019 年下降到了 9.72%。相比之下，旧金山 2018 年占比为 9.6%，但现在仅仅比纽约少了一点点。（旧金山在 2019 年 求职者最佳城市 中也排名第二）
纽约排名第一可能会让你感觉非常惊讶，因为大家通常会认为它是金融服务到出版行业的发源地，但现在很多产业都开始使用 AI。很多西海岸的科技公司（比如 Amazon、Facebook 和 Google）在该地区起了重要作用。纽约也有很多 AI 相关的创业公司，比如 AlphaSense、Clarifai、Persado 和 。
和 2018 年相比，今年的榜单上有三组地区互换了排名。2018 年，圣何塞排名第三（9.2%），华盛顿第四（7.9%）。但今年，华盛顿排名第三，而圣何塞排名第四。2019 年，波士顿（从第五名下滑）和西雅图（从第六名上升）互换，芝加哥的第七名让给了洛杉矶（之前第八名）。达拉斯 - 沃斯堡保持第九名，而费城去年排名第十，今年被亚特兰大挤出了榜单。
在未来的几年内，最大的问题仍然是 AI 是否能创造出更多的就业机会。
一些研究表明实际上 AI 创造的工作机会比减少的要多。在世界经济论坛推出的 2018 年就业前景报告 中指出到 2022 年，人类和机器或 AI 自动化的劳动转换会取代 7500 万个工作岗位，但是与此同时会产生 1.33 亿个新的岗位。Gartner 预测 2020 年 AI 会创造 230 万个新的工作岗位，同时取代 180 万个工作岗位。根据 2019 年 Dun & Bradstreet 的报告，40% 的组织因为采用 AI 而增加了工作岗位，只有 8% 的组织因为新技术的出现裁员了。
无论如何，AI 都有望成长并发展成为通用的工作场所工具。
就像哈佛商业评论一位作家所总结的那样：“很快，每一个技术都会从精英掌握的工具转为主流工具。AI 现在也在经历相同的转型。我们正在进入任何人都可以使用智能算法解决他们遇到问题的时代。”
只要你说得明白，代码就能自己长出来，算法工程师1个人就能完成整个系统开发。
我之前主要是做图像算法的，六月份有个项目需要将音乐识别算法移植到安卓端，憋着接触音乐音频相关算法、数据集。这篇帖子会一直用来记录个人经历、分享资源开的”算法工程师小卖部“，大家进来了，挑挑，看看有什么是自己需要的。领域词汇note，单音/音符，【a single sound at a particular level, or a written symbol that represents thi
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提前声明，本人既不是技术大佬亦不是名流巨P，随心杂记，落笔成章，故此篇既不是指导，亦不成宝典，只求为那些孤独、迷茫的数据挖掘自学者带来丝丝光明和希望。 言归正传，先自我介绍一下，本人985硕士毕业，本科是数学专业，研究生是物流专业，很多人认为数学专业搞数据挖掘那是科班出身，这里我很负责任的纠正一下，关系真不大，所以，奉劝各位想转入数据挖掘的朋友，不用太过于纠结你的专业，只要你学过高数、编过C
（一）图像算法/计算机视觉工程师包括 图像算法工程师，图像处理工程师，音/视频处理算法工程师，计算机视觉工程师要求： 专业： 计算机、数学、统计学相关专业； 技术领域： 机器学习，模式识别 技术要求： （1）精通DirectX HLSL和OpenGL GLSL等shader语言，熟悉常见图像处理算法GPU实现及优化； （2）语言：精通C/C++； （3）工具：Matlab数学软件，CUDA运算平台
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