薪酬发展

本月薪资中位数 ¥14432,比较上月 -0.04%,其中 45%的深度学习算法工程师任职年龄在25岁-29岁

  • 月薪环比变化
  • 工作年限薪酬分布
  • 2023年5月 月薪中位数 14863 环比上月:-0.88%
  • 2023年6月 月薪中位数 14134 环比上月:-4.9%
  • 2023年7月 月薪中位数 14242 环比上月:+0.76%
  • 2023年8月 月薪中位数 14643 环比上月:+2.82%
  • 2023年9月 月薪中位数 14692 环比上月:+0.33%
  • 2023年10月 月薪中位数 14602 环比上月:-0.61%
  • 2023年11月 月薪中位数 15079 环比上月:+3.27%
  • 2023年12月 月薪中位数 15163 环比上月:+0.56%
  • 2024年1月 月薪中位数 15179 环比上月:+0.11%
  • 2024年2月 月薪中位数 14766 环比上月:-2.72%
  • 2024年3月 月薪中位数 14438 环比上月:-2.22%
  • 2024年4月 月薪中位数 14432 环比上月:-0.04%
  • 工作年限:1年以内 月薪中位数:10060
  • 工作年限:1-3年 月薪中位数:12148
  • 工作年限:3-5年 月薪中位数:16302
  • 工作年限:5-10年 月薪中位数:24240
  • 工作年限:10年以上 月薪中位数:43432

数据截止日期:2024年4月

数据来自 CSL 职业科学实验室

职业发展

  • 2023年5月 月薪中位数 14863 环比上月:-0.88%
  • 2023年6月 月薪中位数 14134 环比上月:-4.9%
  • 2023年7月 月薪中位数 14242 环比上月:+0.76%
  • 2023年8月 月薪中位数 14643 环比上月:+2.82%
  • 2023年9月 月薪中位数 14692 环比上月:+0.33%
  • 2023年10月 月薪中位数 14602 环比上月:-0.61%
  • 2023年11月 月薪中位数 15079 环比上月:+3.27%
  • 2023年12月 月薪中位数 15163 环比上月:+0.56%
  • 2024年1月 月薪中位数 15179 环比上月:+0.11%
  • 2024年2月 月薪中位数 14766 环比上月:-2.72%
  • 2024年3月 月薪中位数 14438 环比上月:-2.22%
  • 2024年4月 月薪中位数 14432 环比上月:-0.04%
  • 工作年限:1年以内 月薪中位数:10060
  • 工作年限:1-3年 月薪中位数:12148
  • 工作年限:3-5年 月薪中位数:16302
  • 工作年限:5-10年 月薪中位数:24240
  • 工作年限:10年以上 月薪中位数:43432

入门指南

从业条件

  • 学历要求

    大部分要求本科及以上

  • 相关专业知识

    智能科学与技术、软件工程、数学

职业划分

人工智能岗根据不同的业务类型,还有以下几种分类:

  • 搜索算法工程师

    查看百科 >

    利用机器学习算法对搜索索引中的海量数据进行整理和排序,为用户提供最相关、最实用搜索结果(文字、图片、音视频、地图等)的计算机工程师。

  • 推荐算法工程师

    查看百科 >

    运用各类机器学习模型,进行图像、语音、自然语言处理、搜索推荐等领域的算法设计、评估、优化,提供个性化推荐服务的工程师。

  • 风控算法工程师

    查看百科 >

    根据业务应用场景,利用算法监测网络群体特征,识别、拦截潜在欺诈行为和欺诈风险,保障业务顺利进行的计算机工程师。

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  • 你是怎么入行人工智能的?

    我倒是做了 7 年,做了大大小小 10 多个项目,个人体会是: 1.理论基础还有数学基础要扎实,不然大牛的论文复现都有问题。 2.要时刻关注开源的工具包,不是自己算法写不了,但是也要避免重复造轮子。 3.现在人工智能表面火其实离大面积应用还有较大的距离,还是处于发展的早期,也就是说现在是行业标准的形成时期,主要考较的是对算法的理解还有对需求的把握。

  • 对深度学习算法相关指标的影响因素有哪些?如何减小这些因素带来的影响?

    这个问题的回答包括两个方面,一是不考虑数据的物理模型时,则纯粹是一种客观的因应分析,必须考虑数据数据总量下的整体特征和局部特征,进而计算超参数的初始数值,并根据数据的特征和信息求取网络权重系数的限定范围。一般泛化代表了网络的探测能力,而过拟合则代表了网络的误判率大小。二是当考虑数据的物理模型时,必须对数据的特征进行建模和映射,否则导致网络训练效率下降或者根本就没有结果,例如雷达数据,一些医学图像识别例如肺结节即使拥有大量数据结果也很不理想,主要是 CT 图像和一般光学图像的物理机制大为不同导致。 任何时候,使用神经网络都必须牢记神经网络的关键是它的非线性模拟(分类)能力。

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