导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关怎么赢得人工智能人才的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
怎样培养自己成为人工智能高端人才
看你具体做什么工作了。如果你想做代码，那就比较难了，需要系统的学习。销售的话就比较容易进入到这个行业。但是也要看公司吧，就比如说我们公司杭州数峰科技，我们公司招销售都要招工科，做好是计算机专业相关的。外行的人平常多看看科技新闻，多了解了解这个行业的动态就行了，然后在结合自己目前身处的行业，看看能在人工智能方向有什么可以结合的。比如说在餐饮行业最近比较火的就是“明厨亮炤”了。如果你身处餐饮这个行业，你就可以想想能不能在这个行业做一些东西出来。
如何增强中国对全球人工智能人才的吸引力，加速人工智能本土人才培养
人多少用机器！多用人智！人工体验是人类总结智慧的必要实力！机器会难掉成垃圾污染环境！
北大青鸟设计培训：全球争抢人工智能人才？
人工智能在全球迅速崛起，全国高校正掀起人工智能热潮。
计算机视觉、机器学习、自然语言处理，这些人工智能范畴的技术扮演着越来越重要的角色，因此贵州北大青鸟发现人工智能专业人才的需求越来越大。
当很多大学生还在寻觅10万元年薪工作时，热门]的AI专业应届生年薪已达30万-50万元，这一行年薪百万也很正常。
去年12月初，腾讯研究院和BOSS直聘联合发布的《全球人工智能人才白皮书》显示，全球人工智能领域人才约30万，而市场需求在百万量级。
工信部教育考试中心副主任周明曾透露，我国人工智能人才缺口超500万人。
全球共有367所具有人工智能研究方向的高校，人工智能领域每年毕业生约两万人，远不能满足市场对人才的需求。
现在已进入全球争抢人工智能人才的时代。
未来人工智能时代，需要什么样的人才
本文作者hanniman，图灵机器人运营负责人。
最近半年，我接触了不少希望进入人工智能领域的朋友，大学生、互联网人、传统行业朋友都有，“如何成为人工智能时代需要的人才？”大家往往觉得无从下手……
本文尝试回答3个问题——在未来的人工智能时代
一、人才需求在哪里？
二、需要什么样的人才？
三、我们现在可以怎么做？
一、人工智能时代，人才需求在哪里？
整体的说，虽然机械性的、可重复的脑力/体力劳动，将被人工智能/机器人取代。但是，会有更多新的、深度的、创意性的人才需求出现。
哪些工作将被取代呢？比如保安，被安防机器人取代；司机，被无人驾驶汽车取代；翻译，被翻译AI软件取代等等。（注：人工智能会让人类失去工作吗？我不担心这个问题，反而担心这种无边界、无深度的问题传播，给大众心识带来的负面影响。）
《与机器人共舞》一书中，有两个数据很令人震惊：互联网行业，每使一个岗位消失，会新创造出2.6个岗位……而未来每部署一个机器人，会创造出3.6个岗位。
这3.6个岗位，可能在哪里出现呢？个人观点是——
1、人工智能相关“新行业”带来的“新职位”
互联网爆发之前，传统行业也有平面设计师、IT人员、XX经理等职位，但互联网的发展，导致了UI设计师、Android/iOS程序员、互联网产品经理等等新兴职位的出现和热炒。
同样的，人工智能时代的到来，必定会产生一些“没听说过”的新职位，比如已经被行业认可的“自然语言处理”、“语音识别工程师”等等，还有业内人都没意识到的职位，比如人工智能/机器人产品经理；脑洞再大一点，未来可能会有“机器人道德/暴力评估师”等职位吧。
2、其他行业“旧职位”的“人工智能化”（升级/细分版）
就像“新媒体”火了后，很多传统媒体或公司都要设立“新媒体”部门，一些原来做互联网报道的媒体人，现在转型专门做人工智能领域的垂直媒体；原来做TMT投资的，也细分成为“专注于人工智能领域”的投资人或机构。
特别想说明的是，虽然大多数保安、翻译会被人工智能取代，但剩下的少数人，可能收入会更高，比如能操控安保机器人又有丰富安保经验的安保负责人，比如垂直于某个细分领域的翻译人才。
3、人工智能激发出人性角度的更多需求，导致某些“旧职位”的需求量变大。
更多的闲暇时间，一方面，会导致娱乐、游戏、内容方面的需求变大；另一方面，也很可能导致更多的身体或心灵方面的问题，使得健康或自我精神提升方面的需求被放大。
二、人工智能时代，需要什么样的人才？
1、专才+创造力。
无论是上述三类需求来源的哪一种，浮于行业表面的人，都会被AI替代。只有具备深度的专业能力和创造力，才能有立足之地。
2、如果做人工智能行业，还需要极强的多领域理解力+沟通合作能力
比如服务机器人行业，会是人工智能+互联网+机器人硬件等多领域的交集。同时能懂这三方面的人是可遇不可求的。所以实际工作中，一定会需要和其他背景的牛人共同协作，这时，一方面，需要多领域的知识储备（这背后需要的是快速学习能力），另一方面，沟通合作能力尤其重要。
特别的，对于垂直场景或用户的AI产品，比如儿童机器人，要把这个事情做好，一定需要有两个不同背景的人或者团队去协作，比如A是技术人才，B是垂直行业人才，当他们合在一起看（思考）的时候，能够看到这个事情的主线，知道能做什么；当他们分开看的时候，能知道边界——边界很重要，不光要知道能做什么，更要知道不能做什么。很多时候产品死掉，不是不知道做什么，而是可以做的太多，但其实80%都是坑。只有真正懂行的老司机，才能避开那些坑。
更关键的是，正如我们图灵机器人经常对行业说的，做人工智能领域的产品（特别是2C产品），需要“技术产品双驱动”。行业内很多声音在强调算法、数据、计算能力等，这没有错，但对于2C产品的突破点（爆款）而言，只能算是必要条件，不能说是充分条件。如果不足够重视产品体验（甚至连“人工智能产品经理”这个概念都没有），并以此来驱动一些做事的方式，是很难做好的。
最近刚好看到一段xtecher对李想的报道，引用如下，供大家体会——
【面对市场上非汽车背景出身的智能驾驶创业者，李想直言，“我觉得他们得蹚点坑。很多人如此不懂消费者，如此不懂汽车，还能那么大胆地去做，真是让人难以想象，这不是胆子大吗？造车的有很多太胡来。那些技术出身的人可以像Mobileye一样，踏踏实实做一个二级技术供应商就好了。”
而相比进军智能驾驶领域的一众从科技大公司出来的人工智能大佬，李想说，“其实我很多时候挺担心他们的。”】
另外，反过来说，人工智能/机器人领域的产品经理，如果不具备一定的技术理解力，也会比互联网时代难做得多。
3、如果要在人工智能行业做出大的成就，还需要极高的人文素养和灵魂境界。
个人理解，真正的AI/机器人产品，需要超越纯逻辑性的思维和内涵。比如，有人认为，对于机器人产品，把功能价值做好（有用）就可以了，但我个人认为，机器人和人交互时，一定会伴随着情感等非理性影响，这不是设计者想规避就能去除的。当我第一次近距离看到超大的工业机器人时，被震撼了，因为那种协调的动作和节奏，本能的会让观察者觉得“像人一样”（不是个机器）；另外一个例子，在表演/戏剧领域，表演者是可以完全通过动作的方向、幅度、节奏等来表达情感的！可参看Pixar 1986年的动画短片《小台灯》（Luxo Jr），
视频在深一层说，在奇点到来之前，人工智能行业很可能还会有一次低谷（时间未知），因为人工智能历史周期中的转折点，背后的原因大多是what或how层面的突破，很少是why层面的根本性突破。妄加揣测，未来的人工智能行业，会由类似侯世达这种具有哲学思考深度的人来重新定位，比如AI研究的目的，是为了探索人类自我认知和极限、天人关系、人和机器的关系、机器和机器的关系等等，并以此来重新定义各种产品和技术的实现方式和路径。
再深一层说，一个产品，本质是其公司、设计者灵魂能量层次的外化，一个精神层次不高的团队，不可能做出一个跨时代的AI/机器人产品。
三、我们现在可以怎么做？
我希望重点面向准备跨入AI行业的朋友，提供一些具体的、可执行的方案。只要做到了下面这些，你至少在起跑线上领先半个身位了。
1、看知乎上“所有”和人工智能/机器人相关的问题和精华回答。
2、体验各种AI/机器人产品、了解必要的产品/技术现状，收集行业公司/团队/机构信息。
3、看相关入门书籍或课程（可点击“阅读原文”，参见我另外一篇文章《产品经理，如何转行到人工智能/机器人领域》的文末附录）。
4、坚持1~3点，至少3或6个月的时间。
5、整理出自己的独到见解，成为文档或知乎回答。
6、筛选几个你真正认可的创业团队，“想尽办法”结识其中的牛人（社交网络这么发达，dig一个人不是难事……）。1）带上你的独到见解作为敲门砖——自己给自己背书，用行动和结果，而不是空想。2）去交流（先想想，为什么你值得ta花时间）
7、选择一些你认可的AI创业公司，“想尽办法”争取“任何”职位机会。比如，只要能录用你，愿意干任何职位，甚至招聘、客服、打杂，甚至不要工资，甚至倒给钱（如果你实在产生不了价值，其实在培训学习的话）。总之，即使没有相关专业背景，如果你真的能放弃短期的利益，用心的努力争取，总会有机会的。
总之，人工智能时代，正在开启，会有很多人被卷入这股浪潮，我只是希望，咱们能用相对单纯的心态去“观”这场巨变，顺势而为，与龙共舞。
如何组建人工智能团队：11个关键角色
音乐家、化学家、物理学家能为企业的人工智能团队带来什么启发?将有很多。人们需要了解人工智能的一系列技能和角色，其中包括非技术性的技能和角色，它们将推动人工智能的成功应用。
人工智能计划的成功可能取决于艺术和哲学，也取决于数据科学和机器学习。这是因为企业有效部署人工智能需要建立一个全面的团队，其中包括来自各种背景和技能集的人员，以及非技术角色。
Ness数字工程公司首席技术官MosheKranc说，“任何人工智能计划都需要IT专家和行业领域专家的结合。IT专家了解机器学习工具包：哪些算法系列最有可能解决特定问题?如何调整特定的算法以提高结果的准确性?而行业领域专家带来特定领域的知识：哪些数据源可用?数据有多脏?机器学习算法的建议质量如何?如果没有行业领域专家的输入，IT专家可能无法回答这些问题。”
因此得出的结论是：人工智能的成功确实依赖于团队，而不是任何个人或角色。
SAS公司执行副总裁兼首席信息官Keith Collins说，“当建立一支有效的人工智能团队时，我们需要寻求行业专家或超级团队，而团队合作才会赢得胜利。多元化的学科是人工智能成功的关键。”
人工智能人才的四大核心类型
Collins认为人工智能团队需要四个核心类型的人员：
•了解业务流程对于建立真实场景和有价值的结果至关重要的人员。
•了解机器学习、统计、预测和优化等分析技术并且正确使用的人员。
•了解数据来自哪里，质量如何，如何维护安全和信任的人员。
•了解如何通过结果来实施分析的人工智能架构师。
Collins指出，与其他IT领导者和人工智能专家一样，这些核心学科或角色可以从各种背景中汲取灵感。他以音乐、化学、物理等学科为例。
他说：“这些学科鼓励人们从复杂的交互系统中理解科学的过程和思维。他们通常擅长建立良好实验所需的批判性思维技能和应用机器学习的成果。”
多元化人工智能团队的价值
多元化团队的价值范围广泛：例如，它可以帮助企业更好地应对人工智能偏见。解决业务问题(包括最大和最棘手的问题)也很重要，这可能是企业首先制定人工智能战略的原因之一。
Very公司高级数据科学家和物联网实践主管Jeff McGehee说，“人们普遍认为，多样化的意见对于解决所有复杂的问题至关重要。多样性与生活体验有关，专业背景是大多数人生活体验的重要组成部分，它可以为人工智能项目增加维度，并为寻找创新解决方案提供新的视角。”
McGehee还指出，建立人工智能或其他不同的团队需要企业的积极努力，并作为招聘和雇佣实践的一部分。企业会发现实现多样性可能不是一个可行的团队建设策略。
考虑到这一点，需要了解对于人工智能团队具有价值的一系列专家和角色，其中包括非技术角色。
1.领域专家
人们可以将这些角色和人员视为主题专家。无论使用哪个术语，都需要了解他们对企业的人工智能计划的重要性。
McGehee说，“开发人工智能系统需要深入了解系统运行的领域。开发人工智能系统的专家很少会成为系统实际领域的专家。行业领域专家可以提供关键见解，使人工智能系统发挥最佳性能。”
Ness公司Kranc指出，这些专家可以解决其所在领域针对企业和战略的问题。
他表示，行业领域专家类型取决于要解决的问题。无论所需的洞察力是在创收和运营效率还是在供应链管理方面，行业领域专家都需要回答这些问题：
•哪些见解最有价值?
•收集的有关行业领域的数据是否可以作为见解的基础?
•得出的见解是否具有意义?
以下将介绍一些特定的行业领域示例，但首先了解一下人工智能团队中的其他一些关键角色。
2.数据科学家
Jane.ai公司人工智能研发主管Dave Costenaro表示，这是人工智能团队在新建项目上工作的三个关键需求中的第一个。其示例项目包括聊天代理、计算机视觉系统或预测引擎。
Costenaro说，“数据科学家有着各种背景，如统计学、工程学、计算机科学、心理学、哲学、音乐等，通常都具有强烈的好奇心，这迫使他们深入系统中寻找和使用模式，例如他们可以为人工智能项目提供什么，确定它能做什么，并训练它做到这一点。”
3.数据工程师
Costenaro说，“程序员从数据科学家那里获得想法、模型、算法，并通过规范化代码、使其在服务器上运行以及成功地与适当的用户、设备、API等进行对话，并将它们变为现实。”
4.产品设计师
Costenaro表示，三项关键需求的最终结果也说明了人工智能团队的非技术专业知识的价值。
他说：“产品设计师也来自各种背景，例如艺术、设计、工程、管理、心理学、哲学。他们为所需和有用的东西制定了路线图。”
5. 人工智能伦理学家和 社会 学家
人工智能伦理学家和 社会 学家可能在某些部门(特别是医疗保健或政府部门)中发挥着至关重要的作用，但在广泛的使用案例中似乎可能会变得越来越重要。
McGehee说，“人工智能系统的一个重要组成部分是了解它如何影响人们，以及代表性不足的群体是否受到公平对待。如果一个系统具有前所未有的准确性，但没有产生预期的 社会 影响，它注定会失败。”
6.律师
McGehee表示，在这个新兴领域也看到了对法律专业知识的单独而相关的需求。McGehee说，“GDPR法规为制定围绕算法决策的法规树立了先例。随着世界各国对人工智能在工业中的应用越来越了解，预计将出台更多的法律。精通这一领域的律师可能是一种宝贵的财富。”
由于行业领域专家如此重要，正如Kranc和McGehee所阐述的那样，有必要研究一些行业领域的具体例子，其中包括技术和非技术领域。这些领域应该是人工智能团队建设的一部分，具体取决于企业的特定目标和用例。
Jane.ai公司的Costenaro指出，“由于人工智能通常只是增强现有商业用例的一个使能层，因此过去支持过这个用例的团队成员仍然是具有价值的，出于同样的原因也是必不可少的。”
Costenaro提供了五个可能具有价值的人工智能贡献者的角色示例，并解释了如何在人工智能环境中调整和增强现有角色。
7. 高管和策略师
Costenaro说，“企业高管领导层将需要考虑哪些业务模式可以通过人工智能实现自动化和改进，并权衡来自以下团队的新机会和风险，如数据隐私、人机交互等。”
8. IT主管
不要对非技术角色的价值感到困惑：如果没有IT，企业的人工智能战略就不会走得太远。 Costenaro指出，IT团队需要解决以下问题：“如果正在为模型培训积累和存储大量数据，那么将如何确保数据的隐私性和安全性?此外，将如何存储并从服务器到客户的设备快速可靠地提供服务?”
Costenaro补充道，这也将推动对DevOps专业人士和拥有云原生技术(如容器和编排)专业知识人员需求的不断增长。而IT部门有机会使用诸如聊天机器人之类的人工智能工具来简化内部服务。
9.人力资源领导者
Costenaro说，“与此类似，人力资源部也有很多机会通过使用像聊天机器人这样的人工智能工具来为客户提供服务，从而提高效率。”
此外，人力资源似乎很可能成为评估组织内人工智能影响的一个重要参与者，这与McGehee将伦理学家和律师等角色包括在内并没有不同。
10.营销和销售领导者
正如Kranc指出的那样，如果企业的人工智能计划与创收相关，那么应该考虑从销售和营销等领域添加领域专业知识。
Costenaro还指出，作为人工智能项目的一部分，销售和营销专业人员可能需要利用销售自动化工具和机器人流程自动化(RPA)等技术来增强他们现有的技能和流程。
11.运营专家
在整个IT部门内，运营和DevOps专业人员都有特定的领域专业知识来实施人工智能计划。Costenaro列举了以下问题作为需要在哪里运用专业知识的例子：
•哪些可以实现自动化和改进?
•如果使用机器学习模型，将如何创建新的数据收集流程以持续培训和改进这些模型?
•可以从开源存储库中获取现成的、预先训练好的模型和/或数据集，从而获得巨大的先机吗?第三方供应商提供的API服务是否会考虑一些任务和用例?
虽然人工智能可以解决一些重大问题，但也一定会产生新的挑战。这就是构成多元化团队的根本原因。
McGehee说。“具有不同背景和个性的人员关注不同的项目细节和限制因素，这很有用，因为它提高了所有重要细节的可能性，并提供了确定解决方案的整体方法。”
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