AI技术岗薪资前20榜单

编辑日期: 2024-07-25 文章阅读: 次

AI相关，细分技术领域，薪资前20岗位，都有哪些。 今天这篇文章与铁铁们分享一下。

1 薪资榜单

如下图所示，排名第一：深度学习算法工程师，平均月薪达到3万1千+；

排名第二的架构师，薪资与之相似；

机器学习算法工程师，月薪2万6千+；

AI算法工程师首选语言一般Python，想要做算法工程师的老铁，熟练应用Python是基本要求：

再往后的开发还有go语言，语音图形等开发，要想多拿薪水，开发方向绑定AI是一个很好的选择。

榜单最后一名UE4工程师，全名：Unreal Engine 4，一种游戏开发岗位，应用于VR技术。

另外，2024年生成式AI的平均薪资分布如下图，薪资还是很好，关键现在掌握好岗位所要求的技能：

2 AI岗位分布

AR/VR 边缘计算岗位分布前10城市：

量子计算 区块链岗位分布前10城市：

人工智能 数字孪生岗位分布前10城市：

物联网 隐私计算岗位分布前10城市：

3 生成式AI学习路线图

要想胜任上面AI岗位，学历背景+技能，两者缺一不可。

学历背景好，可以弥补技能不足；

技能强，可以一定程度弥补学历背景的短板。

两者有一种平衡关系。

学历背景不多说，接下来，重点总结AI大模型（生成式AI）：所需关键技能。

1. 机器学习和深度学习基础

• 概率论与统计学：理解基本的概率和统计学知识，这对于理解生成式模型的工作原理至关重要。
• 线性代数和微积分：掌握矩阵运算、微分和积分等数学工具，用于优化和训练神经网络。

2. 生成式模型

• 生成对抗网络（GANs）：掌握GAN及其变体（如DCGAN、CycleGAN、StyleGAN等）的工作原理和实现方法，用于图像生成和变换。
• 变分自编码器（VAEs）：理解VAE的理论和应用，主要用于生成连续数据如图像。
• 自动回归模型：如PixelRNN、PixelCNN，主要用于生成高质量的图像。

3. 自然语言处理（NLP）和生成

• 语言模型：掌握语言模型的原理，如GPT（Generative Pre-trained Transformer）、BERT等，用于生成文本。
• 序列到序列模型（Seq2Seq）：用于翻译、对话生成等任务。
• 注意力机制：理解和实现注意力机制，特别是在Transformer架构中，用于处理序列数据。

4. 音频和音乐生成

• 神经网络音频合成：如WaveNet，用于生成高质量的音频和音乐。
• 音频处理基础：理解基本的音频信号处理，如频谱分析、滤波等。

5. 计算机视觉

• 图像合成与变换：使用深度学习技术进行图像风格迁移、超分辨率生成、图像修复等。
• 三维生成：理解和实现用于生成3D模型和场景的技术，如3D GANs、神经渲染。

6. 工具和框架

• 深度学习框架：如TensorFlow、PyTorch，用于模型开发和训练。
• 图像处理工具：如OpenCV，用于预处理图像数据。
• 音频处理工具：如Librosa，用于音频数据的分析和处理。

7. 优化与训练技巧

• 优化算法：如SGD、Adam，理解其在训练生成模型中的应用。
• 正则化技术：如L1/L2正则化、Dropout等，用于防止过拟合。

ending

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3. 应该先从AI工具使用开始

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