現在是否是人工智能從業者最佳的跳槽時機點？

 　　在人工智能日益火熱的今天，人才短缺的問題頻繁涌現，特別是初創公司。如何招募到優秀的人工智能人才？ 作為人工智能方面的從業者，現在是否是最佳的跳槽時機？作為求職者，是否應該加入人工智能公司？

 

　　我們邀請了博將資本硅谷合伙人Alex Ren來回答這些問題。Alex同時是專注人工智能服務的招聘服務提供商TalentSeer的創始人。TalentSeer認可人工智能在未來十年的發展，也非常理解人工智能的行業需求，有意愿與更多企業和VC開展合作。
 

 

　　博將資本 Alex Ren

　　人工智能的供求失衡

 

　　據粗略統計，北美去年人工智能開發的相關職位需求大約在10萬左右，而北美人才市場僅有約3萬名人工智能開發者，供求比例接近一比三，供求嚴重失衡，值此時機，人工智能領域人才的待遇也有明顯的提高。
 

 

　　（根據Alex的統計，目前在約有一萬人正在從事AI相關的研究）

 

　　人工智能領域的人才在國內的供求失衡更嚴重，供求比例接近一比十，不少企業紛紛考慮在海外，特別是在北美本地招募開發、研究人員。

 

　　去年，Uber直接挖走了卡耐基梅隆大學下屬機器人（300024）工程中心（National Robotics Engineering Center）140 名研究人員中的 40 多人，不難看出如今科技公司對人工智能人才的需求。
 

 

　　谷歌公司人工智能和機器學習領域的資深研究員Dr. Greg也表示，目前人工智能發展的最大瓶頸之一，在于人才。

 

　　人工智能的紅利期可能只有三年

 

　　人工智能行業在未來十年都需要大量研究開發人員，但是供求極端不平衡的高價時代最多維系三年，或者說紅利期只有三年。

 

　　三年是一個大致的市場估計，從歷史上看，無論是云計算的人才緊缺還是大數據的人才緊缺，這種市場供求不平衡一般也最多維系三年。

 

　　三年也是一個市場周期，一方面，會有更多的人工智能人才在這三年中被培養出來，另一方面，在此期間人工智能的投資過熱會被校正，甚至不少人工智能公司會在三年后（A輪或者B輪后）倒閉，并為市場帶來大量優質、有經驗的人才。
 

 

　　所以對于人工智能行業的研究開發人員，現在是一個非常好的跳槽時機，能夠拿到更好的待遇，在短期內可獲得相對將多的經濟回報，而兩三年后則絕非如此。

 

　　人工智能未來的黃金十年

 

　　對于應屆生而言，人工智能領域在未來十年都是一個比較好的行業領域。

 

　　所有具有開辟性的新行業都面臨一個問題----沒有合適、對口的應屆生可用，而恰恰這是新人上崗最佳的時機。曹政曾經說過，“回到十幾年前，那些糊里糊涂去了百度，騰訊，阿里的，和按照自己職業規劃去了知名外企的，誰的回報高？而由于新領域人才緊缺，當時這些青澀的巨頭的入門門檻比那些知名外企，不知道低了多少。那么很多人會認為這只是某個時段的特例，我個人認為，今天，依然存在這樣的窗口。”

 

　　很多時候，沖入新行業的年輕人在職業的選擇上并沒有明顯的目的性，然而他們的平均回報率往往遠遠超過那些因循守舊在自己擅長領域的行業老手。

 

　　人工智能公司的退出方式

 

　　當前的一個觀察是，人工智能領域的創業公司有大量創始人來自學術界，其背后的原因之一是學術界有不少研究成果領先于工業界，這些領先的技術尚未被工業界轉化或商業化，可以理解為“學術紅利”。

 

　　現階段，人工智能公司的退出方式大量依賴于收購兼并，一方面巨頭收購兼并創業公司，他們的主要目的是收購人才和技術為主；另一方面，目前大量的人工智能應用離商業化尚有距離，需要再度挖掘和研究才可走向市場。在當前情況下，若創始人自身是人工智能領域的領軍人物，其公司會更容易成為收購標的。

 

　　當然，這只是人工智能創業的第一階段，這種情況不會持續太長時間。在下一階段中，人工智能企業的競爭必然是商業化。所謂的“學術紅利”不會維系太久，很多學術界領先的技術只需要三個月到半年的時間，就可能成為工業界的流行技術。

 

　　人工智能下一個人才缺口是商業化人才

 

　　目前人工智能人才的最大缺口是技術型人才，但下一個缺口將會是商業化人才----這類人需要既了解人工智能技術，又懂得市場運營與實際業務操作。

 

　　因為技術從來不等于商業價值，只有被恰當利用的技術才可能帶來巨大的回報。因此，盡管在人工智能領域內，能夠將技術用于創造商業價值及優質商業模式的公司會在下個階段迅速崛起，但有較強商業變現能力的人才仍會稀缺。

 

　　商業化人才不僅需要在眾多可能的方向中，發現需求最強烈、應用條件最成熟的那個，還需要發現業務鏈中最有價值的環節，實現利益最大化。

 

　　這種既了解商業運作，又對垂直領域有長期積累的人才，可以迅速帶領人工智能公司獲得收入，實現快速擴張----這群人將會是人工智能行業領域爭相搶奪的稀缺人才。

 

　　當然，人工智能公司需要各種各樣的人才，市場部門、運營部門都需要大量的人才。不懂人工智能技術的求職者也可以通過學習人工智能相關知識及及觀察硅谷人才市場的形式來獲得在人工智能行業領域的敲門磚，比如關注站在風口的科技媒體硅谷密探

 

　　很多人說想轉行，學很多人工智能的相關知識。盡管學習機器學習、了解一些基礎的框架和語言都對轉入這一行業很有幫助，但最好的方式是永遠是實踐----拿項目去練練手。 除了從Coursera、Udacity等教育平臺獲得相關知識外，尋找時機去實踐，才是最好的辦法。

 

　　企業如何招募人工智能人才？

 

　　對于很多來硅谷招聘人才的中國公司，由于地域和文化的不同，在硅谷往往需要做出很多調整，加之很多國內知名的公司在硅谷知名度不高，在招聘上有很大的挑戰。

 

　　面對這些情況，一方面，企業要有對自己明確的定位，要把長遠發展的愿景和路線清晰化。

 

　　典型的招聘思路是，招募一兩個有影響力的核心人才，“擒賊先擒王”，然后在這些核心人才的吸引下，逐步組建團隊。
 

 

　　（最典型的例子就是百度招募了陸奇）

 

　　此外，中美企業文化存在較大的差異，天然沒有等級觀念，要采用本地化的招聘策略。在招聘過程中，也需明確強調對等觀念，招聘官不能把面試當考試，要抱著求才的心態，而不是把自己當成考官。

 

　　好的招聘是一個雙向溝通的過程。招聘的過程也是進行品牌宣傳絕佳時機。即使候選人暫時不合適，也可能推薦給朋友，或者在未來繼續面試。