各位网友好，小编关注的话题，就是关于人工智能月入的问题，为大家整理了1个问题人工智能月入的解答内容来自网络整理。

人工智能相关的岗位薪酬状况如何

下午好呀，我是茂名华图，这个问题图图来回答一下。

虽然目前一小部分高校在本科阶段开设了人工智能专业，但是人工智能领域的人才培养依然以研究生阶段为主，从近些年人工智能相关方向研究生的就业情况来看，整体的就业情况还是不错的，包括计算机视觉、自然语言处理、深度学习、机器人等方向都有不错的就业表现，不少毕业生的岗位薪资待遇也非常可观。

从人工智能的整体发展趋势来看，当前人工智能领域依然处在行业发展的初期，所以在人才需求上依然以具备创新能力的研发型人才为主，所以通过读研来进入人工智能领域是比较不错的选择，也是比较现实的选择。人工智能领域的研究方向还是比较多的，不同高校会根据自身的资源整合情况，来设置不同的学习方向。随着目前不少大型科技公司陆续开始布局人工智能领域，未来人工智能领域的岗位需求量将会不断得到释放。所以，当前选择学习人工智能方向，也是顺应时代发展的选择。

对于基础比较薄弱的初学者来说，如果想进入人工智能领域，应该规划一个系统的学习计划，比较现实的学习路线是从编程语言开始学起，然后通过编程语言进入到大数据领域，然后再进入人工智能领域，这也是目前不少人工智能领域从业者的发展路线。

最后，由于目前人工智能产品尚没有完成大面积落地应用，所以整体的岗位需求量并不大，要想增强自身的岗位竞争力，应该丰富自身的知识结构，以便于能够适应更多的岗位需求，比如从软件开发岗位开始做起，然后再逐渐转向人工智能领域也是比较不错的选择。

自然语言处理的平均薪资为 25553 元，机器学习岗位的平均薪资为 27652 元，语音识别岗位的平均薪资为 24037 元，深度学习岗位的平均薪资为 27516 元，语音/***/图形开发岗位的平均薪资为 22979 元。

当然，每个地方的标准都不一样。现在人工智能领域就像一个大蛋糕，人人都想去分，现在已经不同以前，自学一点python都能找到不错的工作。现在互联网更新换代很快，如果不深入去学习，肯定会被后起之秀淘汰。

人工智能是一个新的风口，但能不能在风口上飞起来，得看自己到底有没有实力了。

根据智联招聘发布的《2021年互联网产业求职指南》，人工智能岗位的平均薪酬较高，为19010元/月。此外，根据指南中的数据显示，在互联网产业的整体岗位竞争情况中，人工智能岗位的竞争热度较低，而薪酬水平较高，处于竞争热度低、招聘薪酬高的态势。

不过，具体的薪酬情况可能因企业、地区、岗位类型等因素而有所不同。要了解具体的薪酬情况，建议参考相关行业的工资报告或直接咨询专业人士。

人工智能领域会在未来的十年或者二十年占据国家的主导位置，会为人们的生活带来翻天覆地的电话，会不断的应用于各个领域，在薪资方面如果是某一领域的专家，会有很丰厚的汇报，即使不是专家这个领域未来也会有不错的收入。

人工智能（AI）从专业角度来看，随机器学习领域的技术提升、传感器能力的提高、更为强大的计算能力，带来了更为新一代的硬件和软件机器人，这些机器人在几乎所有的行业都有了实际的应用。它利用了当前在计算机处理能力取得极大突破的软件能力基础之上，包括了自然语言处理、机器深度学习、计算机视觉和语音识别等。从2018年第四季度就业情况的“大数据”统计来看，人工智能所属的互联网IT行业是所有行业中薪酬水平最高的为“10490元”。

一、平均薪酬最高15大岗位，推荐算法师登顶

2018年第四季度，从BOSS直聘和前瞻产业研究院整理的数据来看。在所有行业岗位中，推荐算法岗位以3.357万元的月度平均工资水平登顶状元岗位、紧随其后的榜眼岗位是架构师3.05万元、探花岗位是数据架构师2.96万。

平均薪酬最高的15大岗位中，除了游戏制作人和数据产品经理之处，其他13个岗位均与AI智能的前沿技术密切相关。它们分别是搜索算法、深度学习、自然语言处理、机器学习、图像算法、语言识别、Golang编程、Hadoop生态构架、图像识别、测试经理，具体薪酬水平请看下图。

转岗涨薪幅度，精算师位居第一

随着AI智能技术的应用发展需要，相近业务职能岗位，转岗服务AI智能技术应用的开发，薪资涨幅的趋势也比较突出。大数据显示，精算师岗位以36.2%的增长水平位居第一、紧随其后的是涨幅为27.3%的西班牙语翻译岗位（非技术）和21.6%的医疗器械研究岗位。

同时，我们也应看到因为游戏制作人岗位的人才稀缺（20.4%涨幅），该岗位才能因人才的稀缺性而以2.2万元的平均月薪水平跻身15大薪酬岗位。这对现在正在从事游戏制作专业的职场人而言是好事，对刚刚步入校门的大学同学而言未必是好消息。不要因现在热而盲目追热选专业，造成未来千军万马过独木桥的毕业季“降身价拼岗位”现象。具体转岗涨薪情况请看下图。

小结：关于题主所问“人工智能相关的岗位薪酬状况如何”的解答显示推荐算法、架构师、数据架构师以月均3万左右最热。第二梯队，搜索算法、深度学习、自然语言处理、机器学习、图像算法、语言识别、Golang编程、Hadoop生态构架、图像识别、测试经理等岗位以2--3万之间的月均水平傲视众多行业的职业岗位。大数据显示，产业互联网与数字商业推动经济实体转型进化已经是不争的大趋势。希望，那些传统行业的从业者，还以过去经验看未来社会经济发展的传统职场人，能早些觉醒抓紧时间学习如何适应未来！

要谈人工智能的待遇，得先清楚人工智能岗位都有啥，基于我的理解，我个人觉得分为以下几个：

1. AI research组
2. AI 应用组 （研究，系统）
3. 业务组 （算法工程师）

AI research组由科学家和工程师组成，科学家包含NB的博士+教授，而工程师协助前面的大牛加速研究进程。举个例子，大牛A有了几个NB的idea，于是面了1、2个NB的硕士工程师干活，最后发顶会paper。我简单看了一下这些硕士工程师的背景，属于名校名项目里最top的那些硕士，他们以硕士身份加入，但已经具备很强的科研能力，只是没有读博罢了。

AI research 组做的都是最前沿的技术，而真正短期要落地到产品的还是AI应用组。里面根据方向分自然语言处理，计算机视觉，大规划机器学习平台之类的，里面集结了各种有专才的牛博牛硕做深度学习模型算法+系统平台优化的工作，他们要么在某个特定领域有所积累，要么熟悉c++，分布式高性能计算。前者主要还是博士和教授，后者硕士就多了。

以上2个组在公司里人都不多，但是这年头学AI的人多了，高手云集，博士间竞争已经特别激烈，硕士就更难了，于是大部分人其实是前往业务组做AI。

业务组里通常只是使用AI应用组已有的模型和框架，加上自己对业务的理解，提出一定的优化和个性化训练，大的公司有的组还是需要自己造轮子，比如广告算法组，博士占比超过一半，各种个性化算法模型。但大部分组的算法工程师，大概率只是做特征工程+微调模型+业务逻辑就足够了，一般不至于去到改深度学习模型的那一步。

最后回到题目，AI岗待遇。 AI research组大牛 > AI 应用组大牛 ~ 牛逼业务组大牛 > 知道怎么改模型的小牛 > AI调包侠 > 普通产品组工程师。

所以想要提高自己的待遇，理想情况下就是名校名导读博，发几篇顶会，然后自然会被邀请到AI research组工作了。

对于名校NB的硕士生，为了具备和博士竞争的资格，建议在一个细分领域(nlp, cv之类的)深入沉淀，出点paper，然后争取去AI应用组或者NB的业务组里去写模型。

对于普通的AI背景一般的非博士生，如果想做系统还好，要是想做模型……努力提升自己争一个好的业务组AI岗的机会吧。（什么是好的？要么发展快可以升值，要么牛人多可以学习）

对于非名校+非大牛+转专业，建议甚至思考自己是不是要做机器学习。这是一个有门槛的，竞争非常激烈的领域，现在AI待遇高，但那是有泡沫的。一旦各种成熟的机器学习平台搭建好了，就不再需要太多调包侠调参侠，业务组不需要那么多AI工程师（我发现很多业务组里就1个做AI算法的……）

所以，不是一定要在AI上面挤，去学分布式系统，云计算，移动端开发其实也挺好的。就算一定要搞AI，作为程序员的基本功还是得学好，在成为所谓的AI工程师之前，首先先成为一名优秀的软件工程师，写出高质量的代码吧 :)

到此，大家对人工智能月入的解答时否满意，希望人工智能月入的1解答对大家有用，如内容不符合请联系小编修改。