要談人工智能的待遇，得先清楚人工智能崗位都有啥語音識別的人工智能公司，基于我的理解，我個人覺得分為以下幾個：AI 組AI 應(yīng)用組 （研究語音識別的人工智能公司，系統(tǒng)）業(yè)務(wù)組 （算法工程師）AI 組由科學(xué)家和工程師組成，科學(xué)家包含NB的博士+教授 ， 而工程師協(xié)助前面的大牛加速研究進(jìn)程 。舉個例子，大牛A有了幾個NB的idea，于是面了1、2個NB的碩士工程師干活 ， 最后發(fā)頂會paper 。我簡單看了一下這些碩士工程師的背景，屬于名校名項目里最top的那些碩士，他們以碩士身份加入 ， 但已經(jīng)具備很強的科研能力，只是沒有讀博罷了 。AI組做的都是最前沿的技術(shù)，而真正短期要落地到產(chǎn)品的還是AI應(yīng)用組 。里面根據(jù)方向分自然語言處理，計算機視覺，大規(guī)劃機器學(xué)習(xí)平臺之類的 ， 里面集結(jié)了各種有專才的牛博牛碩做深度學(xué)習(xí)模型算法+系統(tǒng)平臺優(yōu)化的工作，他們要么在某個特定領(lǐng)域有所積累，要么熟悉c++，分布式高性能計算 。前者主要還是博士和教授 ， 后者碩士就多了 。以上2個組在公司里人都不多，但是這年頭學(xué)AI的人多了 ， 高手云集，博士間競爭已經(jīng)特別激烈，碩士就更難了，于是大部分人其實是前往業(yè)務(wù)組做AI 。業(yè)務(wù)組里通常只是使用AI應(yīng)用組已有的模型和框架 ， 加上自己對業(yè)務(wù)的理解，提出一定的優(yōu)化和個性化訓(xùn)練，大的公司有的組還是需要自己造輪子 ， 比如廣告算法組，博士占比超過一半，各種個性化算法模型 。
但大部分組的算法工程師，大概率只是做特征工程+微調(diào)模型+業(yè)務(wù)邏輯就足夠了，一般不至于去到改深度學(xué)習(xí)模型的那一步 。最后回到題目，AI崗待遇 。AI 組大牛 > AI 應(yīng)用組大牛 ~ 牛逼業(yè)務(wù)組大牛 > 知道怎么改模型的小牛 > AI調(diào)包俠 > 普通產(chǎn)品組工程師 。所以想要提高自己的待遇 ， 理想情況下就是名校名導(dǎo)讀博，發(fā)幾篇頂會，然后自然會被???請到AI 組工作了 。對于名校NB的碩士生，為了具備和博士競爭的資格，建議在一個細(xì)分領(lǐng)域(nlp, cv之類的)深入沉淀，出點paper，然后爭取去AI應(yīng)用組或者NB的業(yè)務(wù)組里去寫模型 。對于普通的AI背景一般的非博士生 ， 如果想做系統(tǒng)還好，要是想做模型……努力提升自己爭一個好的業(yè)務(wù)組AI崗的機會吧 。（什么是好的？要么發(fā)展快可以升值，要么牛人多可以學(xué)習(xí)）對于非名校+非大牛+轉(zhuǎn)專業(yè)，建議甚至思考自己是不是要做機器學(xué)習(xí) 。這是一個有門檻的，競爭非常激烈的領(lǐng)域，現(xiàn)在AI待遇高
【人工智能相關(guān)的崗位薪酬狀況如何？】本文到此結(jié)束，希望對大家有所幫助 。

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