來源：Indeed、Glassdoor

　　作者：張乾、元子

　　【新智元導讀】求職網(wǎng)站Indeed.com發(fā)布2019年度最佳工作榜單。機器學習工程師薪資近百萬人民幣，排名第一；全棧工程師多金又有閑排名第三；全行業(yè)領域的最佳工作中，科技領域占有9席。

　　AI崗就是最賺錢的工作。

　　最近，美國知名求職網(wǎng)站Indeed發(fā)布了一份2019年最佳工作清單，排在榜首的是機器學習工程師，職位的平均薪水為14.6萬美元（約98萬人民幣），去年的增長率高達344％。

　　在總榜上來看，與技術相關的工作仍然是高收入贏家。在榜單的前25名工作崗位中，有9個高薪工作被技術職位占據(jù)。

　　下面就是Indeed的榜單：

　　不過，雖然技術職位上榜較多，但是也面臨危機。

　　根據(jù)Glassdoor的報告，數(shù)據(jù)科學家（Indeed排名22位）的薪資相比去年的增速在減少。2月份數(shù)據(jù)科學家的平均工資與去年同期相比下降了1.4％。

　　果然高科技并非等于高薪水。

　　最佳崗位：機器學習工程師百萬年薪

　　Indeed的這份榜單評選了兩個維度：

　　時間維度：以2015年至2018年之間的工作崗位增加衡量。

　　數(shù)量維度：以及工資最高（平均薪資在75000美元，約50萬人民幣）來衡量。

　　這兩個維度綜合判斷，機器學習工程師從去年的第四，上升到今年第一名，并且平均工資為14.6萬美元（約98萬人人民幣），崗位增長率高達344％！

　　機器學習工程師是一個非常有前途的職位，大多數(shù)機器學習工程師已完成碩士學位或參加在線認證課程。人工智能現(xiàn)在是發(fā)展最快的行業(yè)，已經(jīng)滲透到各行各業(yè)中，比如一些傳統(tǒng)行業(yè)比如汽車和家庭音響系統(tǒng)。這一趨勢也體現(xiàn)在工作崗位上。

　　Indeed去年發(fā)布另一份榜單“需要AI技能的職位”十大排名：

　　上表的前三名：機器學習工程師、數(shù)據(jù)科學家、計算機視覺工程師也進入了Indeed2019年最佳工作榜單。

　　在榜單中，跟技術相關的崗位有9個，說明目前高技術可以和高收入劃等號，分別是：

　　（1）機器學習工程師

　　（3）全棧開發(fā)人員

　　（10）Salesforce開發(fā)人員

　　（11）機器人工程師

　　（12）高級產品設計師

　　（13）計算機視覺工程師

　　（15）產品負責人

　　（18）敏捷教練

　　（22）數(shù)據(jù)科學家

　　榜單第二名是傳統(tǒng)的保險經(jīng)紀人職位，這也是該職位今年首次出現(xiàn)在名單上。

　　第三名是全棧開發(fā)工程師，這一職位去年排名第二。由于超過90％的智能手機用戶使用應用程序，因此全棧開發(fā)人員的角色仍然處于高需求狀態(tài)并不奇怪。另外，全棧開發(fā)工程師還有一點非常讓人羨慕：可以期待更多的空閑時間。

　　雖然全棧開發(fā)工程師的平均工資遠高于第二名，但是增長率相差很多，畢竟談論工資高低的前提是有職位空缺。這一職位的平均工資11.4萬（約76.7萬人民幣），增長率206%。

　　數(shù)據(jù)科學家快不行了？薪水自2016年以來最大降幅

　　值得一提的是，雖然數(shù)據(jù)科學家的需求整體仍然在持續(xù)增長，高級數(shù)據(jù)科學家收入可以達到14萬美元，并且可以從數(shù)千個空缺崗位中挑選。但對于剛進入大學或技術訓練營的新進入者來說，情況就有所不同了，就業(yè)市場充斥著貼錯標簽的工作崗位和激烈的競爭。

　　根據(jù)Glassdoor的報告，數(shù)據(jù)科學家的薪資的相比去年的增速在減少。2月份數(shù)據(jù)科學家的平均工資與去年同期相比下降了1.4％。原因有兩點：

　　畢業(yè)生的新增供應量激增，但入門級職位空缺很少，薪水也低得多；

　　很多公司錯誤的將數(shù)據(jù)標注等工作當做是數(shù)據(jù)科學家，這樣的職位薪資自然偏低，從而拉低了數(shù)據(jù)科學家的薪資增速。

　　數(shù)據(jù)科學家的薪水下降是自2016年以來最大的月度降幅。隨著該領域的崛起、數(shù)據(jù)科學課程和訓練營的報名人數(shù)激增。有限的入門級工作崗位供應大幅增加壓低了工資。

　　與此同時，為了趕上這股潮流吸引高素質人才，越來越多的公司將數(shù)據(jù)科學家的頭銜用于數(shù)據(jù)分析師或統(tǒng)計學家等其他職位，這種職位頭銜的混淆正在改變數(shù)據(jù)科學家隊伍的構成，并因此壓低了工資。

　　來自另一個求職網(wǎng)站ZipRecruiter的數(shù)據(jù)，也顯示了初級數(shù)據(jù)科學家和高級數(shù)據(jù)科學家崗位需求之間的差距：在2017年至2018年間，高級數(shù)據(jù)科學家的職位增長了約3倍；但初級的“數(shù)據(jù)分析師”和“副數(shù)據(jù)科學家”的職位僅分別增長了22％和39％。

　　而在工資方面也出現(xiàn)了明顯的兩極分化，高級職位的工資增長很快，而初級職位的工資增長速度，低于整體數(shù)據(jù)科學工作的工資。

　　無論如何，數(shù)據(jù)科學家仍然占據(jù)了Indeed2019年最佳工作排行榜中第22名的位置，并且也吸引了其他領域的頂尖人才進入這個行業(yè)。

　　科技需求仍然旺盛，PhD蜂擁扎堆AI真的好嗎？

　　今年的25個最佳工作崗位中有9個屬于技術領域，其中機器學習工程師、全棧開發(fā)人員、Salesforce開發(fā)人員、機器人工程師、計算機視覺工程師、數(shù)據(jù)科學家屬于對技術技能要求比較高的職位；高級產品設計師、產品主負責人和敏捷教練這類求職者可能不需要非常高的編程能力。

　　而Indeed的調查也顯示，72％的雇主認為非科班出身的畢業(yè)生與計算機科學學位的雇員，在實際工作中差距并不明顯。

　　知乎上最近也有一個非�；鸬脑掝}，說的是蜂擁而至申請做AI的博士越來越多，泡沫可能會出現(xiàn)，引來不少人關注。

　　如果你是一名有著多年機器學習技術經(jīng)驗的物理學博士，數(shù)據(jù)科學和人工智能領域的崗位將比以往任何時候都更具吸引力。

　　不過，隨著這些經(jīng)驗豐富、學歷更高的求職者涌入市場，那些畢業(yè)于培訓機構、大學本科甚至碩士學歷的求職者，都將面臨更激烈的競爭。

　　時代總是淘汰不學習的人。

　　參考鏈接：

　　http://blog.indeed.com/2019/03/14/best-jobs-2019/

　　https://www.axios.com/data-scientist-wage-dip-c1bb70bb-7e16-4602-b578-4fe136a71b7a.html

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