腾讯在AI:前沿难题,深度探索

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众所周知,腾讯作为国内外知名的互联网明星企业,能够进入里面工作绝对是大多数人的自豪。近年来全世界都在致力于人工智能的研发,腾讯作为巨头之一,自然也不甘落后,时至如今AI领域的研究已成为其集团战略重点。

那么很简单的问题就来了,新兴行业的大幅度投入最急缺的是什么?——毋庸置疑的答案便是人才。 想要成为腾讯的AI工程师,相信是很多人的梦想,但是却往往不知从何入手,作为一个内部过来人的的亲身经历:“学你所需才是王道”。

针对性的认知与学习才会事半功倍,结合实际应用,化整为零逐步理解和吸收,有的放矢,不可操之过急。

腾讯在AI:前沿难题,深度探索

腾讯已经不再是仅仅擅长于社交和游戏,在AI领域里依旧绽放光彩,走在前沿。针对腾讯的业务来解决一些行业的问题而促进人工智能的发展。同时,发展游戏 AI,腾讯去做"绝艺",与腾讯的游戏场景分不开。不光是在围棋场景,在其他棋类、游戏场景中,都可以嵌入 AI,这将是未来的一个发展方向。再次,腾讯是一个社交公司,我们可以围绕着像智能助手、社交机器人等做一些尝试,积累很多的 AI 的能力。第四,腾讯注重内容,注重版权,注重自己生成内容。这就需要进行个性化推荐,包括搜索、对内容的生成等,都可以做一些研究。最后,我们希望将这些能力开放整合,如通过语音开放给其他行业,使大家能够利用这些能力。

人工智能

人工智能是大趋势,落地场景和技术迭代是作为腾讯AI的关注之一。还有一个重要因素:人才。似乎去年年尾的“招聘寒潮”还未过去。面对“互联网寒冬”,不少求职人士想拿到理想offer并不容易。降薪、裁员、缩招,不少公司的一系列措施,都让很多人在寒风中瑟瑟发抖。

就业形势严峻的同时,人工智能方向的岗位却供不应求。据报道深圳某名企AI岗位,近期招聘对应届博士生开出80W年薪的酬劳,甚至招聘负责人玩笑道“有多少,要多少”。

一边是寒冬期,理想offer难拿;一边是AI岗位开出高薪,且HC不设限。双重对比下,小N不禁想,AI岗位的竞争激烈吗?

小N在知乎上,还刷到了高关注度的此类问答——

人工智能

AI岗位竞争激烈程度,小N找到的一些答案,总结起来有如下三点:

1. AI岗位的招聘市场,人才供应不足;

2. AI专业的就业方向中,近年来发展蓬勃的深度学习,正是机器学习的一个非常接近人工智能的分支;

3. 从事AI方向的工作,需要精通项目经历。

那么,面对“来势汹汹”的AI岗位招聘,想要从事相关工作的你该如何准备呢?

AI引领未来科技,我该何去何从?

1「岗位空缺」≠「应聘0难度」

从产业及行业趋势来看,中国人工智能企业数量已突破四位数,人工智能人才缺口突破百万。有数据预测,到2020年,中国人工智能产业规模将攀升至1500亿,人才缺口更是突破二百万。

招聘市场上,除BAT一线互联网公司外,其它如医疗、教育、汽车、金融等行业都在招揽AI人才。炙手可热的AI岗位在年薪方面的表现依旧亮眼。

尽管行业人才需求大,但“50万没招到人”的梗并非传说。岗位需求大于供给的原因,一方面是由于市场回归理性,招聘方更倾向于有强动手能力的且擅长某方面的候选人;另一方面是人才储备不足,相关领域的硕博培养需要时间和项目的积淀与锤炼。

因此,人才紧缺催生的并不是“来者不拒”而是不设上限的“择优录取”。企业真正的需求,更多聚焦于应聘者清楚业务,如何解决AI问题。

2「背景match」≠「精通项目」

从应聘者个人角度来看,不少背景学历match的求职者被“拒之门外”。

有HR分享过这样一个实例:

-“我曾经发表过xxxx论文”

-“我曾经在xx比赛中拿过奖”

-“我在实验室中做过XX实验”

-“同学很优秀,那么请答一下这道算法题……算法没做出来呀,别紧张,那么这道数学题会回答吗?”

……

没有扎实的功底和项目经历,求职者面试就会被HR“刁难”到。背景match已经在众多求职者领先一步,却并不等同于有极强的工程能力。

总结下来,本身已经背景match的同学首先务必要夯实基础,其次尽可能专注于某个方向、贴近业务需求。

如果有时间的话,不妨多补充下自己的项目能力,保持持续学习能力、培养自己的工程能力,在求职过程中一直“快人一步”。

3顺应技术趋势,抓住人工智能时代的机会

除了学习动力、学习能力外,如何培养自己的工程能力呢?在实际工作中如何解决问题?有编程基础的自己是否也能抓住机遇,从事高薪的AI工作呢?

简言之,对于背景match的学生党,斩获一份高薪AI offer,继续从事前沿技术工作,是一个不错的选择;对于已经工作的技术人员,抓住机遇,培养sense,积累技术,在技术变革中立于不败之地,给自己添加更多筹码。

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课程将积极引入腾讯产品在各大领域的AI项目数据作为实战案例。其中在金融领域,无论是互联网金融还是传统金融,风控是一个十分重要的领域。在互联网时代,人们浏览互联网、进行社交活动、信用卡消费等行为都会留下大量的数据。腾讯与合作伙伴在金融领域积累了大量数据,这些数据为我们构造风控模型提供了很大的帮助。借助机器学习,我们可以以极高的效率和精度完成这项工作。

人工智能

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