【机器学习保姆级求职指南】7分钟，带你了解人工智能时代的核心行业！
你知道吗？美国劳工统计局预计，计算机科学家（Computer Scientist）的就业增长率将达到 15%，而刚毕业的计算机科学家薪资也可以达到$88,000。因此，计算机科学堪称全美国际生New Graduate岗位开放最多、毕业薪资最高的职业方向之一。
而其中，机器学习(Machine Learning)，又是计算机科学领域技术含量和工资都最高的领域之一，最低年薪也高达$104,569，而平均年薪更是高达$160,585。
海量机器学习岗位资源放出
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今天，留明君就带你7分钟了解「机器学习」这一北美求职的薪资最高的计算机科学细分方向！
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什么是机器学习(Machine Learning)？
机器学习 (Machine Learning,简称ML) 是人工智能 (Artificial Intelligence，简称AI) 的一个分支，旨在构建能够根据所使用的数据进行自动学习或改进性能的系统。简单来说，机器学习就是支持用户向计算机算法馈送大量数据，然后让计算机自动分析这些数据，并仅根据输入数据就能给出数据驱动型建议和决策。机器学习属于计算机学科今年高速发展的一个重要分支。
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计算机科学（Computer Science,简称CS）就是研究计算机及其相关各种现象和规律的科学，亦即研究计算机系统结构、程序系统（即软件）、人工智能相关问题的学科。
计算机科学是一门包含各种各样与计算和信息处理相关主题的系统学科，从抽象的算法分析、到更具体的主题如编程语言、程序设计、软件和硬件工程等。
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美国计算机科学及机器学习简介
在大数据和人工智能时代之下，计算机行业一直是美国乃至全世界薪资最高、增速最快的职业之一。根据美国劳工统计局的数据，2021 年 5 月计算机和信息技术职业的年薪中位数为 9,7430 美元。预计 2021 年至 2031 年计算机和信息技术职业的就业率将增长 15%，远高于所有职业的平均水平。
根据美国著名求职网站Glassdoor最新数据，工作经验1年以下的初级计算机科学家的平均薪资约为88,000美元，拥有4到6年的中级计算机科学家年薪约为115,000美元，具有15年以上经验的高级计算机科学家每年的收入更是高达154,000美元。计算机科学的起薪，可以说是在所有行业中都是一骑绝尘的。
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而其中，随着人工智能时代的来临，机器学习(Machine Learning)由于其多学科交叉、技术含量高、应用广泛等特点，又是计算机科学领域发展最快、工资最高的细分领域之一。根据求职网站Indeed统计，机器学习领域工程师最低年薪也高达$104,569，而平均年薪更是高达$160,585。因此，对于有留美意愿的计算机相关学科的同学而言，机器学习无疑是当下非常有前景的选择。
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机器学习领域有哪些公司？
美国机器学习领域招聘最多的公司，就是大家耳熟能详的各大科技大厂。除此之外，一些制造业、生命科学、金融、以及医疗健康行业的巨头也对机器学习相关人才有着强烈需求。
Microsoft-科技业
微软是一家全球领先的科技公司，成立于1975年，微软以其Windows操作系统和Office办公套件而闻名。公司业务涵盖了各种领域，包括软件开发、硬件制造、云计算和人工智能。
微软在计算机科学人才方面需求广泛，涵盖了软件开发、系统工程、人工智能、数据科学等多个领域，寻找具有创新精神、解决问题能力和团队协作精神的人才。
Intuit-金融业
金融机器学习方案改进了风险分析和监管程序。机器学习技术可让投资者分析股市走势、评估对冲基金或校准金融服务产品组合，从而发现新的机会。此外，它还有助于识别高风险贷款客户，减少欺诈问题。 金融软件领导者 Intuit 使用机器学习系统来创建更个性化的财务管理方案，并帮助终端用户改善客户财务状况。Intuit公司成立于1983年，是一家以开发财务、会计和税收软件为主的科技公司。Intuit的目标是帮助个人、小型企业和会计专业人士简化金融管理和纳税过程。
Disney-娱乐业
娱乐公司转向使用机器学习，希望更好地了解目标受众，并根据受众需求提供沉浸式的个性化内容。部署机器学习算法有助于设计预告片和其他广告，为消费者提供个性化的内容建议，甚至还可以简化生产。 例如，Disney 正使用 AWS Deep Learning 来归档他们的媒体库、自动为媒体内容贴标签、提供描述并进行分类，这使得 Disney 编剧和动画师能够快速搜索并熟悉 Disney 角色。迪士尼（The Walt Disney Company），是一家跨国娱乐和媒体公司。迪士尼公司在多个领域都取得了卓越的成就，包括动画制作、电影制片、电视节目、主题公园和娱乐产品。
美国机器学习领域热门岗位
Machine Learning Engineer
机器学习工程师(Machine Learning Engineer)主要负责：构建、测试和部署机器学习模型，处理大规模数据集，解决实际业务问题。机器学习工程师通常需要使用Python等编程语言，熟悉各种机器学习框架，同时具备数据分析和统计学的知识，以制定有效的学习策略。
Deep Learning Engineer
深度学习工程师(Deep Learning Engineer)专注于利用深度学习技术解决复杂的模式识别和数据分析问题。主要负责：设计、实施和优化神经网络模型，使用深度学习框架如TensorFlow或PyTorch进行模型训练，以解决计算机视觉、自然语言处理和其他领域的挑战。深度学习工程师需要深入了解神经网络结构、权重调整和优化算法，以推动人工智能领域的创新。
Software Developer
软件开发师 (Software Developer)的主要任务就是创建和开发运行在计算机设备上的网站、程序和应用程序。主要职责包括：编写高质量的代码、测试和修复程序中的错误，以及与团队成员协作确保项目的成功实施等。
AI Engineer
AI工程师 (AI Engineer)主要负责创建具有模拟人类智能的计算机系统。具体任务包括：设计和实施机器学习算法、测试和优化模型、了解人工智能和大数据领域以推动性能提升等。
机器学习工程师需要什么能力？
编程能力
对于绝大部分包括机器学习在内的计算机科学领域的从业者来说，都是通过编程解决实际问题。因此，编程都是大部分工作的重要组成部分，编程能力也是核心能力。常用的编程语言包括：
Python:简洁、易读且多用途的编程语言。其广泛应用于Web开发、数据科学、人工智能和自动化脚本等领域。
Java:跨平台、面向对象的编程语言，主要用于企业级应用、Android应用开发以及大型系统的构建。
JavaScript:前端开发语言，与HTML和CSS一起构建Web页面，用于创建交互性和动态性的网页。
C++:面向对象、高性能的编程语言，主要应用于系统/游戏开发、嵌入式系统和大型应用程序。
机器学习算法
机器学习算法(Machine Learning)的熟练掌握是机器学习工程师的核心能力之一。这包括：对各种算法的深刻理解，从监督学习到无监督学习，以及强化学习等。机器学习工程师需要能够根据问题的性质选择合适的算法，并进行调优以达到最佳性能。通过不断更新对算法的认识，机器学习工程师能够在不同领域中灵活应用机器学习技术。
深度学习能力
深度学习能力(Deep Learning)对于机器学习工程师至关重要。这包括对深度学习领域的深入了解，从理论到实践的全面掌握。深度学习工程师需要熟悉神经网络结构，了解权重调整和优化算法，以应对复杂的模式识别和数据分析任务。在处理计算机视觉、自然语言处理等领域的挑战时，都可以通过深度学习技术实现解决。
数理统计知识
数学和统计学知识是机器学习工程师的基石。深厚的数学基础，包括线性代数、概率论和统计学等领域的知识，使机器学习工程师能够深入理解模型的原理和数据的分布。这为他们提供了解决实际问题、优化模型性能的能力，并确保模型对数据的准确建模。
总结
总而言之，机器学习是一个对于编程能力、机器学习算法、深度学习能力、数理统计知识都有比较高要求的行业，也是美国目前岗位最多、增长率最高的职位之一。
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