薪酬发展

本月薪资中位数 ¥15093,比较上月 +0.7%,其中 50%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
  • 2022年5月 月薪中位数 15005 环比上月:-1.96%
  • 2022年6月 月薪中位数 14905 环比上月:-0.67%
  • 2022年7月 月薪中位数 14700 环比上月:-1.38%
  • 2022年8月 月薪中位数 15165 环比上月:+3.16%
  • 2022年9月 月薪中位数 15080 环比上月:-0.56%
  • 2022年10月 月薪中位数 14811 环比上月:-1.78%
  • 2022年11月 月薪中位数 15016 环比上月:+1.38%
  • 2022年12月 月薪中位数 15331 环比上月:+2.1%
  • 2023年1月 月薪中位数 15520 环比上月:+1.23%
  • 2023年2月 月薪中位数 14821 环比上月:-4.5%
  • 2023年3月 月薪中位数 14988 环比上月:+1.13%
  • 2023年4月 月薪中位数 15093 环比上月:+0.7%
  • 工作年限:1年以内 月薪中位数:9624
  • 工作年限:1-3年 月薪中位数:12909
  • 工作年限:3-5年 月薪中位数:15866
  • 工作年限:5-10年 月薪中位数:21564
  • 工作年限:10年以上 月薪中位数:32460

数据截止日期:2023年4月

数据来自 CSL 职业科学实验室

职业发展

  • 2022年5月 月薪中位数 15005 环比上月:-1.96%
  • 2022年6月 月薪中位数 14905 环比上月:-0.67%
  • 2022年7月 月薪中位数 14700 环比上月:-1.38%
  • 2022年8月 月薪中位数 15165 环比上月:+3.16%
  • 2022年9月 月薪中位数 15080 环比上月:-0.56%
  • 2022年10月 月薪中位数 14811 环比上月:-1.78%
  • 2022年11月 月薪中位数 15016 环比上月:+1.38%
  • 2022年12月 月薪中位数 15331 环比上月:+2.1%
  • 2023年1月 月薪中位数 15520 环比上月:+1.23%
  • 2023年2月 月薪中位数 14821 环比上月:-4.5%
  • 2023年3月 月薪中位数 14988 环比上月:+1.13%
  • 2023年4月 月薪中位数 15093 环比上月:+0.7%
  • 工作年限:1年以内 月薪中位数:9624
  • 工作年限:1-3年 月薪中位数:12909
  • 工作年限:3-5年 月薪中位数:15866
  • 工作年限:5-10年 月薪中位数:21564
  • 工作年限:10年以上 月薪中位数:32460

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:

  • 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。

  • 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。

展开 (5)

推荐书籍

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  • 9.8

    神经网络与深度学习

    邱锡鹏
    推荐86
  • 9.4

    深度学习

    [美]伊恩·古德费洛/[加]约书亚·本吉奥/[加]亚伦·库维尔
    推荐51
  • 9.4

    Python深度学习

    [美]弗朗索瓦•肖莱
    推荐1

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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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