Rumah Peranti teknologi AI Laporan: Terdapat kekurangan bakat dalam industri kecerdasan buatan Purata gaji bulanan jurutera algoritma baru melebihi 32,000 yuan.

Laporan: Terdapat kekurangan bakat dalam industri kecerdasan buatan Purata gaji bulanan jurutera algoritma baru melebihi 32,000 yuan.

Apr 10, 2023 am 08:21 AM
AI

Laporan: Terdapat kekurangan bakat dalam industri kecerdasan buatan Purata gaji bulanan jurutera algoritma baru melebihi 32,000 yuan.

People's Daily Online, Beijing, 18 Ogos (Pemberita Qiao Xuefeng) Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, teknologi kecerdasan buatan telah menjadi teknologi strategik yang menerajui pusingan baharu revolusi saintifik dan teknologi serta revolusi industri. Pembangunan inovatif kecerdasan buatan, terutamanya pembangunan bersepadu dengan ekonomi sebenar, memainkan peranan penting dalam menggalakkan peningkatan industri negara saya dan menggalakkan pembangunan ekonomi berkualiti tinggi.

Menurut data yang dikeluarkan oleh Kementerian Perindustrian dan Teknologi Maklumat, skala industri teras kecerdasan buatan negara saya melebihi 400 bilion yuan, dan bilangan syarikat melebihi 3,000. Penemuan penting telah dibuat dalam teknologi teras utama seperti cip pintar dan rangka kerja sumber terbuka, dan keupayaan inovasi produk ikonik seperti cip pintar, terminal dan robot terus meningkat.

Pada 17 Ogos, "2022 Artificial Intelligence Top Talent Data Illustrated" (selepas ini dirujuk sebagai "Illustrated") telah dikeluarkan "Illustrated" menunjukkan bahawa terdapat kekurangan bakat dalam industri kecerdasan buatan . Antaranya, nisbah penawaran dan permintaan jurutera algoritma visual adalah yang paling rendah, hanya 0.08. Jawatan berkaitan algoritma merangkumi 7 daripada 10 jawatan paling sukar untuk diambil, dan purata gaji bulanan untuk graduan baharu jurutera algoritma melebihi 32,000 yuan.

Berbanding dengan "dataran air berusia 35 tahun" yang secara amnya mengambil berat tentang industri Internet, industri kecerdasan buatan lebih mesra kepada profesional berusia lebih 35 tahun. Di kalangan jurutera pembangunan, 68.7% mempunyai lebih daripada 5 tahun perkhidmatan, dan 22.1% mempunyai lebih daripada 10 tahun perkhidmatan. Jurutera algoritma umumnya lebih muda, dengan 67.9% jurutera algoritma mempunyai perkhidmatan kurang daripada 5 tahun, dan tempoh perkhidmatan purata ialah 4.59 tahun.

Bakat dalam jawatan bukan teknikal juga merupakan kumpulan penting untuk diburu oleh industri kecerdasan buatan, menyediakan sokongan bakat jangka panjang untuk penyelidikan dan pembangunan produk dan hasil komersial. Menurut data "Buku Gambar", tiga jawatan pengambilan teratas ialah pengurus produk, pengurus jualan dan pengurus projek.

Industri kecerdasan buatan ialah industri intensif kecerdasan biasa dengan keperluan tinggi untuk pendidikan dan penyelidikan serta kitaran latihan bakat yang panjang. Data "Buku Bergambar" menunjukkan bahawa hampir 90% jurutera algoritma mempunyai ijazah sarjana dan kedoktoran. Dari perspektif keseluruhan industri kecerdasan buatan, bakat sarjana muda adalah badan utama, menyumbang 62.7%, diikuti oleh ijazah sarjana, menyumbang 22.1%.

Dari perspektif pengagihan universiti, bekalan bakat terbesar adalah di universiti kelas dua. Antaranya, Universiti Tsinghua, Universiti Zhejiang dan Universiti Peking berada di antara tiga teratas dalam pembekalan bakat kecerdasan buatan, terutamanya dalam sains komputer dan teknologi, maklumat elektronik, kejuruteraan data besar, kejuruteraan maklumat dan komunikasi serta jurusan lain.

Pengedaran serantau industri kecerdasan buatan juga mempengaruhi skala simpanan bakat di bandar yang berbeza. "Buku Gambar" menunjukkan bahawa Beijing mempunyai 24% daripada bakat kecerdasan buatan negara, menduduki tempat pertama di negara ini. Terima kasih kepada susun atur gergasi teknologi dan unit penyelidikan saintifik, Hangzhou berada di tempat kedua selepas Beijing dari segi rizab bakat kecerdasan buatan, dengan 16.53% bakat kecerdasan buatan, melebihi gabungan Shanghai dan Shenzhen.

Industri kecerdasan buatan mendambakan bakat, membawa idea baharu untuk penghijrahan kerjaya kepada pengguna Internet. Internet tradisional telah menjadi sumber utama bakat kecerdasan buatan, menyumbang 13.6%. Jurutera algoritma mempunyai mobiliti bakat yang lebih besar, dengan lebih separuh memilih untuk menukar pekerjaan dalam tempoh tiga tahun bekerja.

"Dalam sepuluh tahun akan datang, teknologi kecerdasan buatan akan menjadi tunjang untuk memacu pertumbuhan industri baru muncul." industri terus berkembang dan pelaburan diteruskan Dengan kemasukan bakat terbaik, bakat terbaik telah menjadi titik permulaan yang penting bagi perusahaan untuk bersaing secara tegas dalam era kecerdasan buatan.

Apabila kitaran teknologi berubah, permintaan untuk bakat dalam industri emas seperti kecerdasan buatan terus berkembang. Menghadapi kesukaran untuk merekrut bakat terbaik, Lin Fan mencadangkan syarikat perlu menggunakan reputasi majikan untuk mencipta kelebihan yang berbeza, mencari dan memenuhi permintaan teras bakat, dan memenangi hati orang ramai melalui dialog yang sama rata.

Atas ialah kandungan terperinci Laporan: Terdapat kekurangan bakat dalam industri kecerdasan buatan Purata gaji bulanan jurutera algoritma baru melebihi 32,000 yuan.. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
2 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Repo: Cara menghidupkan semula rakan sepasukan
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Hello Kitty Island Adventure: Cara mendapatkan biji gergasi
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Jun 28, 2024 am 03:51 AM

Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Jun 10, 2024 am 11:08 AM

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Jun 07, 2024 am 10:06 AM

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Jul 25, 2024 am 06:42 AM

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Jul 17, 2024 pm 06:37 PM

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Jun 05, 2024 pm 08:51 PM

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

SK Hynix akan memaparkan produk berkaitan AI baharu pada 6 Ogos: HBM3E 12 lapisan, NAND 321 tinggi, dsb. SK Hynix akan memaparkan produk berkaitan AI baharu pada 6 Ogos: HBM3E 12 lapisan, NAND 321 tinggi, dsb. Aug 01, 2024 pm 09:40 PM

Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas

See all articles