BAT等大厂的工程师,是如何精进技术的?



从百度的搜索指数(2017.9-2019.9)上可以看到,进入2019年4月,搜索指数低于平均值。AI 概念火热了几年之后,市场逐渐完成洗牌,一些没有核心竞争力的“伪人工智能公司”被踢出局,留在赛道上的是有“技术堡垒”的公司。

同时 AI 相关的职位招聘呈现同样的趋势, 高级岗位需求增长迅速,基础通用岗位的需求基本趋于稳定:




简单来说,人工智能领域人才发展出现分化,基础岗位竞争相对激烈,高级岗位的需求旺盛。 同样,对于2-3年以上的中高级岗位而言,公司关心的也不是学历、专业等,而是技术应用能力与项目经验。
 
计算机视觉“落地最顺利”
AI 高级人才供不应求


随着 AI 向各领域的不断渗透,人才需求的激增,高校教育很难快速填补社会发展带来的剧烈人才需求。AI 人才存量小、需求旺盛,对于高校、高学历人才来说,应届 80w 恐怕只是“起薪”。根据BOSS直聘研究院发布的2018年第四季度人才吸引力报告,数据科学与人工智能领域平均月薪约为3w,这其中还不包括年终奖、股票/期权、签字费,package 将会更高。


*数据来源:BOSS直聘研究院


过去的AI技术驱动重在算法模型的比拼,如今更依赖场景化的商业洞察、经济价值。中国企业的业务发展更侧重 计算机视觉和自然语言处理领域 尤其是计算机视觉,在国内被称为落地最顺利的技术,在移动互联网、安防领域,落地进展相对更成熟。而自然语言处理也从语义向推理阶段过渡,经历更深入的发展阶段,相关岗位薪资自然是随着企业需求一路水涨船高。
*以上数据来自拉勾
根据权威调查报告显示,做计算机视觉和自然语言处理的公司占比分别为10.3%和9.1% 。从 AI 基础岗位到高级岗位, 需要精进细分领域的技能。 然而真正到要精进技术、找工作时,往往遇到很多门槛:
1. 相关知识零散,学习效率低下
网络上关于 CV 和 NLP 的资料、论文非常繁多,但质量良莠不齐。内容往往是东一榔头西一棒,很不系统,大量时间往往花在了学习的准备阶段。
不仅如此,有的模型虽然能跑,但精度差,效率低,缺少标准、专业的最佳实践作为学习模版。
2. 缺乏项目经验
其次,目前在招 CV 和 NLP 的大多是大厂,要求相对更严格,绝大部分的职位都要求有相关项目经验。



*以上招聘信息来自猎聘
这就是第二个难点:想进大厂,手里一定要有项目经验。即使简历过了,进入面试,单纯只是闭门造车没有实战的话,很容易被面试官问住。



3. 高级岗位面试,同样会问基础知识


面试现场让你手推公式,你可以吗?很多人抱怨面试时有些问题对工作并没有帮助,但实际上面试官考察的是你的逻辑和基本功,以此判断你是否能够成长为公司需要的高级人才。因此,不管是对于几年工作年限的技术工作者,牢固、系统的基础知识很大程度决定了未来的发展速度。
对于想从人工智能的基础岗位提升到高级岗位,或者是想入行 CV、NLP 的工程师,如何少走弯路?

“来自云端的硅谷大学”
大厂内部培训平台
 
作为对前沿技术风向嗅觉敏锐的优达学城 Udacity,携手人工智能行业领袖,   amazon、IBM、nvida  等推出了 「计算机视觉」、「自然语言处理」的纳米学位 。职场人学习,最需要的是高效、权威、系统的学习路径,你将跟随来自硅谷的行业专家,一站式学习 CV、NLP的核心技术,并通过实战项目获得丰富实操经验。



Udacity 由 Google 无人车之父 Sebastian Thrun 创立,是全球三大在线教育平台之一。在 MOOC 发展较为成熟的美国,Udacity 为毕业生颁发的「纳米学位」相当于“名企敲门砖”。课程内容与Google、Facebook、Github等全球前沿科技企业联手开发,课程前瞻性、权威性、认可度远超市面其他在线课程。



2016 年登陆中国后,与更多中国企业达成合作,腾讯、京东、唯品会等互联网名企,都将 Udacity 纳米学位项目作为员工的内部培训内容,纳米学位在中国的影响也在逐渐扩大;在全球,包括AT&T、通用电气、普华永道、埃森哲、戴姆勒奔驰等知名企业在内,都将 Udacity 作为 AI 培训首选。


纳米学位证书示例


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Udacity 秉承着“Learning by doing”的学习理念,课程设置围绕实战项目,拒绝空谈。毕业后,你能够手握至少 4-5 个硅谷企业级实战项目,这些都能够写进简历,成为你在求职、转行或参与 AI 技术应用的敲门砖。



*人工智能学员课程体系(点击可看大图)



选取部分课程中的项目示例:


实战项目示例 1:面部关键部位检测

面部关键部位检测是相对前沿且商业落地场景成熟的热门领域。在这个项目里,你将使用图像处理技术和深度学习来识别人脸和脸部关键部位,例如脸部的眼睛与嘴巴的位置。

项目来自「计算机视觉」纳米学位

实战项目 2: 地标检测和机器人跟踪 (SLAM)


在此项目中,你将学会为二维世界实施一个即时定位与地图构建 (SLAM) 系统。你将运用所学的机器人传感器测量和运动知识创建一个地图,并且仅利用机器人随时间推移收集的传感器和运动数据。


SLAM 能够帮助你实时跟踪机器人在某个环境中的位置,并识别建筑物、树木、石头和其他特征等地标的位置,是机器人学和自动系统非常活跃的研究领域。


项目来自「计算机视觉」纳米学位


实战项目 3:搭建语音识别模型

建一个用在端到端自动语音识别管道中的深度神经网络。


首先,你将了解将用于训练和评估模型的的[LibriSpeech 数据集] 。你的算法会将任何原始音频转换为 ASR 常用的特征表示法。然后,你将继续构建可以将这些音频特征映射为转录文本的神经网络。


学习 ASR 深度神经方法经常会使用的基本层级类型后,你将构建并测试自己的先进模型,自己展开调查研究。


项目来自「自然语言处理」纳米学位


实战项目实例 4:  在线实验室——医学影像检测皮肤癌

医学影像是目前国内应用最大的AI+医疗应用场景。在这个项目里,学员将跟随 Google 无人车之父 Sebastian 一起完成整个医学分类模型的全流程,搭建从图像数据训练、到验证并可视化,并与真实医生检测结果对比。


项目来自「深度学习」纳米学位


毕业后,你不仅可以将实战项目写进简历,同时能够习得 AI 技术的应用能力,让学习不仅仅停留在阅读资料上,而是真正从项目中学习能够应用的技巧与知识。



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