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月薪6万,哪些AI岗位在抢人?

月薪6万,哪些AI岗位在抢人?

公众号新闻

深燃(shenrancaijing)原创
整理 | 金玙璠


2023年什么话题最热?这段时间职场人讨论最多的话题是什么?
 
毫无疑问是ChatGPT的出现、AI的技术进步。当然,对职场人最有冲击力的字眼是,“AI取代人类”“10亿打工人被革命”……
 
ChatGPT把我们带进了AI 2.0时代,AI的确正以一种超乎我们预期的方式,影响着很多行业。由此衍生的两大话题是,哪些人能坐上这趟AI快车?哪些人的工作会被AI“干掉”?
 
近日,深燃直播间邀请到了拉勾招聘联合创始人兼CMO鲍艾乐,海纳AI创始人、原微软技术顾问梁公军,就“AI抢人大战,什么人最抢手?”这一主题展开了一场深度对话。
 
鲍艾乐所在的拉勾招聘,日前发布了《2023第一季度AIGC人才供需报告》,从数据层面直观地反映出这轮AI抢人大战中,最抢手的职位以及薪酬涨幅。具体来看,AIGC人才岗位需求量在今年3月环比增加42%,其中,25%的AIGC算法工程师岗位月薪超过68K。
 
梁公军曾任微软技术顾问,投资过多家AI+公司,目前他带领的海纳AI,已为5000多家大中型企业提供AI面试服务。
 
两位嘉宾分别从人才市场、技术发展两个视角,提供了一些方向性建议。

要点速览:

1.对AI相关职业需求量最大的城市是北京,最抢手的职业是算法工程师、AI产品经理等。
2.一家公司宣布做通用大模型后的半年到一年内,用人需求可能会激增;做垂直领域应用开发的公司,目前已有大量的用人需求。
3.在通用大模型公司里,兼具学术研究、工程交付的复合型人才,是最稀缺的。
4.互联网行业所谓的35岁危机,在AI 2.0行业尤其是To B领域,将不攻自破。
5.未来五到十年,AI 2.0会像过去十年的移动互联网一样,“供养”数千万人。
6.现在是AI技术红利期,如果想上车,未来半年至一年内是窗口期。
7.“用AI替代人”的趋势,正在以更快的速度,从头部公司向腰部和尾部公司渗透。

以下是直播实录,由深燃编辑整理:
 


AI抢人大战:
从北京开始,从“大厂”开始

 
深燃AI抢人大战真实存在吗?AI大趋势对用人市场的影响到了什么层面?
 
鲍艾乐:从拉勾招聘统计的数据来看,AI抢人大战更多集中在技术类人才的招聘上,例如CV算法工程师、推荐算法工程师、NLP算法工程师。
 
我们先看行业需求。对AIGC职位需求量最大的五个行业,首先是“人工智能”,其次是内容短视频领域,剩下的分别是金融业、企业服务和数据服务、智能制造。
 
再看城市。对AIGC职位需求量最大的城市,第一是北京,其次是深圳、杭州、上海、广州。
 
AIGC领域的确涌现了不少高薪岗位,比如,CV算法工程师、推荐算法工程师、NLP算法工程师岗位的月薪,75%分位数接近60k;25%的AIGC算法工程师岗位月薪超68K;AIGC垂类产品经理的月薪,75%分位数达到59k,远高于其他产品经理岗的薪资水平。
 
当然,这些技术人才的招聘需求,并不是短期激增的,而是长期稳定存在的,而且对人才资深的要求、提供的薪资水平,都是非常高的,可以说,是一小部分人的工作。
 
我们在行业一线观察到的情况是,一些投资人看好的项目、训练中国本土大模型的公司,的确非常火爆。他们现在的感受就像2012年的移动互联网一样,把一周当一年来用。整体来看,现在招AI相关人才的公司,还是以核心大厂为主,也有零星的垂类头部公司。
 
深燃:做大模型的公司开始抢人了吗?不同量级的公司抢的人才有什么不同?
 
梁公军:国内目前做通用大模型的公司,大约有30家。这些公司组建团队的前10个人、50个人,可能都选择老同事或是内部推荐,50人之后,可能再从外部招产品经理、应用层的工程师。
 
在当前的市场环境下,这些公司拿到了最宝贵的资金,少的是几千万人民币,多则几亿美金。所以大家可以重点留意这些公司,它们可能会在宣布做通用大模型之后的半年到一年内,有大量的用人需求。不过,做底层大模型,更多还是科学家、顶级的工程专家,这些少数人的机会。
 
而做垂直领域应用开发的公司,现在就已经有大量的用人需求。因为这些公司都是在过去三五年之前成立的,走过了从0到1的过程,但也遇到了一些难题,如今在2.0时代,会迎来爆发式的发展。我相信,未来五年、十年,就像过往十年的移动互联网一样,能够“供养”1000万人、2000万人。
 
深燃:在这场人才争夺战里,技术牛人会更多流向大厂吗?对创业公司会不利吗?
 
梁公军:首先,近几年的环境让很多人觉得,“大厂未必稳、小厂未必不稳”,很多人没有那么强的冒险动力。再加上,现在AI的局面还不明朗。这两大因素还没有造成人才大规模向大厂流动的趋势。
 
但过了半年、一年后,当局面更明朗,我相信会有越来越多的顶尖人才,会涌向AI 2.0的代表公司。
 
这背后一个重大的变数在于,中国自有的大模型到底能不能赶上GPT-3.5,哪怕是赶上80%的进度,那也能够推动很多场景的大规模商业应用。
 


既懂技术又懂应用的人,
是最抢手的

深燃:在用人方面,国内公司主要缺的是什么样的AI人才?
 
梁公军:翻看OpenAI团队最早的100人的履历,我们会发现,真正起到巨大作用的人,都是复合型专家,他们拥有一个共同的特质:既能够做研究、输出Paper(论文),又能够落地交付工程。
 
通俗地翻译就是,既能够把技术的原理弄明白,又能够考虑到各种应用场景、解决工程问题。在通用大模型公司里,这种人才是最稀缺而且价码最高的。
 
深燃:在新一轮AI浪潮中,有没有新岗位被创造出来?
 
鲍艾乐:国内很多公司在做预训练的大模型,我相信有一些基础岗位,还是需要人去参与的,比如跟AI产业相关的数据清洗、数据标注。但这绝对不是主流。
 
更主流的、更有竞争力的岗位,还是算法工程师、AIGC产品经理、AI产品经理等等。比如其中的产品经理,一定要选好一个细分领域,对行业的使用场景有深度的理解。
 
深燃:在AI 2.0时代,资历越深的人会越来越抢手吗?所谓的35岁危机是不是不存在了?
 
鲍艾乐:这的确是AIGC领域和过去技术岗位的新变化。过去我们经常说技术岗有35岁的门槛,但从AIGC技术人才的年龄分布来看,30岁以上甚至40岁以上的人才占了很大比重。我相信,现在有大批富有经验的从业者,正在主导当下的技术变革。
 
梁公军:这要从B端和C端两个方面去看。我的判断是,AI 2.0时代对比过往20年,有个非常大的区别在于,之前是先发展To C领域,再渗透到To B领域,如今是To C、To B领域同时发展。
 
在To C领域,依然是对消费者感知最敏锐的那波人去做。
 
To B领域则会发生巨大的变化。我认为,To B领域会有更好的现金流。因为在降本增效的大背景下,越大的企业越愿意在AI上花钱。那要让B端客户买单,就需要AI人才对AI基座的理解到位,有丰富的行业经验。
 
这带来的一个变化是,过往在To C领域有35岁现象,过了35岁就不吃香了,但在To B领域,反而是更需要35岁以上的成熟从业者,他们对场景有更深理解、对行业有更深认知、对客户更有耐心。所以35岁+也能找到自己的“第二春”。
 


技术人才,要不要现在“上车”?

深燃:从技术的底层视角看,这一轮AI浪潮和过去相比有什么不一样?
 
梁公军:真正能对人类社会产生重大影响的技术,成熟周期都非常长,动辄30年甚至40年、50年。AI就是这样一项技术。
 
微软从上世纪90年代初就开始进行AI研究,从当时到现在已经过去30年了。这几十年我们可以称为AI的1.0时代。
 
2022年11月30日,OpenAI训练出GPT-3.5大模型,发布ChatGPT,代表AI进入了2.0时代,以一个普惠大众的单点应用,迎来了真正的百花齐放。
 
过去AI虽然也在发展,但一直没有迎来真正的大爆发。举例来说,过去很多客户是出于“科技感”的噱头,采购AI产品,用了三五个月发现,还需要雇佣专门的人去“伺候”AI。因为信效度差、效果不明显,客户不愿意长期续费。
 
随着国外国内多个新的底层基座的开源,各种C端、B端的应用场景得以大规模涌现,过去半年,几乎每天都有新的应用面市,AI终于变成了人人可用的技术。
 
我们真正做技术的人还是非常兴奋的,因为这可能是一辈子当中难得一遇的重大机会。像我自己,自从ChatGPT发布以来,有两三个月时间,每天晚上看各种新技术、新动态,兴奋到睡不着。
 
深燃To B企业抢AI人才的趋势,会更加明显吗?
 
梁公军:在现在的大环境下,越是体量大的公司,反而越是稳健。当然,企业也担心错过AI大趋势,所以也在做一些布局,例如,在IT部门里加入更多有AI背景的人;内部增加采购AI系统的预算
 
深燃这轮AI大趋势下,你更看好哪类型公司?
 
梁公军:无论是做底层通用大模型,还是垂直大模型,比拼的无非是算力、算法、数据、云基建这几大关键要素。其中最大的门槛是数据。谁拥有高质量行业数据,谁就能取得更大的优势。而中国公司的优势在于,在中国这样一个统一的大市场,有数据量的极大优势。
 
在底层大模型上,我们和美国的OpenAI还有它的竞品公司,还存在巨大差距,但无论是腾讯、阿里、百度、华为,都在奋力追赶,它们需要更多的鼓励和掌声。
 
而对于垂直场景的行业模型,行业应抱有更充足的信心,我们认为,极有可能重演过往十年的移动互联网发展,也就是再过三五年,排名在前十、前二十的AI 2.0垂直场景公司,很多会来自中国。
 
深燃:对于有一定技术背景,也想搭上AI 2.0这趟车的人,你建议是现在加入还是再等等?
 
梁公军:以一个旁观者的视角来看,如果自己有坚定的判断,自己或家庭有比较强的抗风险能力,不妨在多数人观望的时候,下定决心“上车”。当然,对于绝大部分人来说,最优的选择是,先保证自己所在的位置是稳定的。
 
鲍艾乐:我觉得对于关注AI机会的同学来讲,比较残酷的一点是,如果你有机会参与,你可能已经身在其中了,这部分人是行业里的技术人才;如果你没有机会参与,那你可能要再等一等,等发展到应用层面,看一看有没有跟自己过去的工作经验相关的用人需求。
 


“用AI取代人”,
一些老板已经动手了

 
深燃:具体聊聊老板和企业,AI大趋势下,老板们的用人策略有调整吗?
 
鲍艾乐:招聘方可以总结为三种状态。
 
第一类老板,也是第一波吃螃蟹的人,他们已经动起来了,把不必要的人裁掉,快速应用AI。比如有的游戏公司已经把画师团队裁掉,转而用AI工具为公司创造价值。
 
第二类老板愿意拥抱新变化,但不是先裁人,而是调整组织架构,希望带领团队加快学习如何应用AI。像我知道的,有一家公司组建了一支AI大脑团队。这类老板的观点是,未来团队也会像AI一样,像水母一样,首先需要一个大脑,再伸出去无数个触手。触手其实不重要,但大脑要足够聪明。
 
第三类就是剩下的金字塔底部的大多数,其实还没有发生任何的变化。因为AIGC的概念在新科技、互联网圈子虽然比较热,但还没有渗透到广泛的传统行业,讲AI的应用还为时过早。
 
深燃:企业用AI替换人的趋势出现了吗?
 
梁公军:AI替换人的说法,已经讨论了很多年,这个趋势现在的确加快了,正从头部公司向腰部公司和尾部公司渗透。
 
反应最快的,更多是头部公司,例如世界500强里的沃尔玛、顺丰等。ChatGPT的出现,相当于是对这些头部公司进行了一场市场教育,让它们更快考虑用AI的方式提效。像我们转化客户的周期都大大缩短了。而绝大多数腰部公司,对AI的认知和动作,还不是非常急迫。
 
深燃:哪些行业已经在用AI或机器替换人?
 
梁公军:如“十四五”就业促进规划所提到的,越是“简单重复的工作环节和危繁脏重的工作岗位”,越容易被AI替代或被AI大大提效。
 
从我们海纳AI的运营数据,也反映出这样的人才迁移趋势。
 
首先,制造业用工量相比去年同期的确是在大幅下降。第二,疫情过后,中高端服务业在快速恢复中,例如沃尔玛、顺丰的招聘量,相比去年同期都在大幅上升。也就是说,类似流水线工人这样的基础蓝领需求未来会越来越少、机器替代人的趋势正在加速,释放出来的劳动力会快速向中高端服务业迁移。
 


非技术人才,怎么减少AI焦虑?

深燃:到目前为止,AI相关岗位需求猛增的趋势,依然在持续还是趋向平稳了?
 
鲍艾乐:这些岗位的薪资不是一夜之间涨上来的,只不过,因为AI话题非常受关注,更多人注意到,“原来他们这么赚钱”。
 
不过,技术人才也是分层的,有人是引领潮流,有人是底层搬砖。而高端的AI研发人才,一直是行业里最优秀的一批技术人才。
 
我刚才在评论区看到有网友说,“原来大家的收入差距从文理科分班的时候就开始了”。我觉得是这样的,我们去看互联网行业的整体薪资,技术类人才一直高于其他岗位。
 
深燃:互联网人还有机会“上车”吗?
 
梁公军:我认为,对于原来做互联网、移动互联网的人,想用涌入AI的应届生,AI 2.0都是一个几十年一遇的重大机会。我建议,可以开放性地去关注AI 2.0,尤其是垂直场景的机会。
 
如果想“上车”,趁着现在的技术红利期抓紧。因为行业会用新的AI 2.0技术手段,把几乎每一个生活场景和产业场景重做一遍。
 
深燃:作为一个文科生、没有技术背景,面对AI趋势很焦虑,你有什么建议?
 
鲍艾乐:这种焦虑可能不是AI造成的,更多来自于外部变化太多,你对自己职业未来的可预测性降低了。
 
缓解焦虑的唯一办法是,无论你处在什么行业和岗位,让自己成为相对顶尖的人才。如果跟同行、同龄人相比,你能做到前10%、前15%,那你就不必焦虑,因为无论行业怎么变化,哪怕AI把整个职业都彻底“打掉”了,那你作为佼佼者,再去换行时,也一定是最先被注意到的。
 
梁公军:就像电力的出现,势必要让人类从基础的工作,向更高端的工作岗位去迁移。那AI来了,很多人会想“人去做什么呢?”其实还有很多有温度、有情感、需要创造力的岗位,比如高端服务业里的家庭教师、养老行业等等。
 
像我使用ChatGPT有半年左右的时间了,我问它一些问题,它能帮我写一份“草稿”,但还需要我再重新梳理,它没办法交付一篇真正高质量的文章。
 
深燃:最后用一个来自观众的提问结束今天的直播,现在什么类型的人才是最抢手的?非技术人才怎么成为这样的人?
 
梁公军:不要被不同的风吹到不同的方向,一定要把自己人生的“坐标”标记好,选择一个领域,以十年为周期去积累,我相信,如果你能成为自己领域或大或小的专家,那所有的新技术都只是你的工具而已。与此同时,保持开放心态,拥抱新的工具、新的技术,把它更多地用到工作中。
 
鲍艾乐:第一,无论你处于什么行业,一定要热衷于学习新技术,对人机交互、人工智能有一些基本认知,能够快速学习。第二,你对自己所在行业的经验是非常宝贵的。无论AI多么聪明,最终还是要应用到真实的世界中,需要服务客户、创造价值,而不是从零创造一个新世界。
 
不必慌张也不必焦虑,最后的长胜者,一定是拥有相对稳定的心态。AI大潮必将到来,当它来到你的行业时,考验的是你能不能成为更快、更好应用这个工具的人。

*题图及文中配图来源于pexels。
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