要談人工智能的待遇，得先清楚人工智能崗位都有啥語音識別的人工智能公司，基于我的理解，我個人覺得分為以下幾個：AI 組AI 應用組 （研究語音識別的人工智能公司，系統）業務組 （算法工程師）AI 組由科學家和工程師組成，科學家包含NB的博士+教授 ， 而工程師協助前面的大牛加速研究進程 。舉個例子，大牛A有了幾個NB的idea，于是面了1、2個NB的碩士工程師干活 ， 最后發頂會paper 。我簡單看了一下這些碩士工程師的背景，屬于名校名項目里最top的那些碩士，他們以碩士身份加入 ， 但已經具備很強的科研能力，只是沒有讀博罷了 。AI組做的都是最前沿的技術，而真正短期要落地到產品的還是AI應用組 。里面根據方向分自然語言處理，計算機視覺，大規劃機器學習平臺之類的 ， 里面集結了各種有專才的牛博牛碩做深度學習模型算法+系統平臺優化的工作，他們要么在某個特定領域有所積累，要么熟悉c++，分布式高性能計算 。前者主要還是博士和教授 ， 后者碩士就多了 。以上2個組在公司里人都不多，但是這年頭學AI的人多了 ， 高手云集，博士間競爭已經特別激烈，碩士就更難了，于是大部分人其實是前往業務組做AI 。業務組里通常只是使用AI應用組已有的模型和框架 ， 加上自己對業務的理解，提出一定的優化和個性化訓練，大的公司有的組還是需要自己造輪子 ， 比如廣告算法組，博士占比超過一半，各種個性化算法模型 。
但大部分組的算法工程師，大概率只是做特征工程+微調模型+業務邏輯就足夠了，一般不至于去到改深度學習模型的那一步 。最后回到題目，AI崗待遇 。AI 組大牛 > AI 應用組大牛 ~ 牛逼業務組大牛 > 知道怎么改模型的小牛 > AI調包俠 > 普通產品組工程師 。所以想要提高自己的待遇 ， 理想情況下就是名校名導讀博，發幾篇頂會，然后自然會被???請到AI 組工作了 。對于名校NB的碩士生，為了具備和博士競爭的資格，建議在一個細分領域(nlp, cv之類的)深入沉淀，出點paper，然后爭取去AI應用組或者NB的業務組里去寫模型 。對于普通的AI背景一般的非博士生 ， 如果想做系統還好，要是想做模型……努力提升自己爭一個好的業務組AI崗的機會吧 。（什么是好的？要么發展快可以升值，要么牛人多可以學習）對于非名校+非大牛+轉專業，建議甚至思考自己是不是要做機器學習 。這是一個有門檻的，競爭非常激烈的領域，現在AI待遇高
【人工智能相關的崗位薪酬狀況如何？】本文到此結束，希望對大家有所幫助 。

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