人工智慧（AI）的發展日新月異， 伴隨著風口而來的， 是全球AI領域人才需求激增。 2017年LinkedIn（領英）發佈的《全球AI領域人才報告》顯示， 過去三年間，
而縱觀2017年的校招職位， 除騰訊、百度、谷歌、高盈量化雲等企業對AI人才需求量大增外， 金融、汽車、醫療、零售和教育等傳統行業也加大力度引進AI人才。 正值校招季， 市場對哪類AI人才需求旺盛？想要進入AI領域的人才需要做哪些準備？
早在2016年7月， 智慧科學與技術等專業背景的應屆畢業生就頻繁接到各大AI相關企業拋來的橄欖枝。 在領英上， 每個相關專業的畢業生平均會收到上百個獵頭的好友申請， 甚至有人開出了1.5倍的高薪。 AI領域對人才的需求量， 用“求賢若渴”來形容再貼切不過。
今年， 演算法工程師、硬體工程師、語言處理專家、AI軟體工程師、AI評測與研究工程師等人工智慧相關領域的人才十分緊俏。
今年2月， 高盈量化雲科技（深圳）有限公司成立， 今年6月， 高盈量化雲在深圳威斯汀大酒店舉辦全球首發盛典。 從成立到初代產品發佈， 高盈量化雲只用了短短4個月時間， 人工智慧行業的發展速度， 在高盈量化雲這一極具代表性的企業身上表現得淋漓盡致！與之相對的是， 隨著人工智慧逐漸在各個行業的落地和應用， 具有不錯的學術背景的專業人才， 成為行業競相爭搶的資源， 他們的身價也隨著人工智慧的高歌猛進而水漲船高。
行業現狀：政策東風勁吹， 各行各業高薪搶人
根據脈脈資料研究院提供的資料顯示， 目前國內人工智慧相關崗位應屆畢業生的起薪基本都在12.5k/月以上， 畢業三年後人工智慧崗位的技術人員， 平均月薪在25k以上， 基本實現薪酬翻番。
高薪一方面源自崗位屬性， 一方面也源自該領域人才缺口大， 優秀人才難求。 《全球AI領域人才報告》顯示， 過去三年間， 在全球範圍內， 通過領英平臺發佈的AI職位數量從2014年接近5萬個職位到2016年超過44萬個職位， 全球人工智慧（AI）人才需求三年翻8倍， AI領域人才需求量急速增長。
就高盈量化雲而言， 其自身在演算法大資料和人工智慧系統的研發已經積攢了9年的經驗， 累積、沉澱了豐富的行業資料和研究成果。 萬丈高樓平地起， 作為一家在AI領域的現象級企業，
高盈量化雲創始人吳超表示， 在中國， 人工智慧在各大領域的應用正處於爆發式增長， 秉承“大眾創業， 萬眾創新”的政策精神， AI技術的發展呈現出“雨後春筍”的態勢， AI人才的培養與吸收更成為各用人企業在現階段的本質上的競爭核心。
前程無憂資深顧問王劍發現， 特別是今年， 與AI相關的招聘職位數量、種類增長勢頭較往年更為明顯。 同時， 人工智慧已滲透到多個行業和領域。 原來互聯網是主要的人才需求方， 時下， 金融、汽車、物流、製造等行業的人工智慧人才需求量也非常大。
招聘風向：尊重經驗看重素質，青睞基礎扎實的複合型人才
與此同時，求職者對於AI相關工作的態度已有轉變，越來越多人關注到了AI相關工作的發展前景，非科班出身的求職者開始參與其中。
AI入行門檻不高,具有電腦、程式設計背景的人才，可以通過培訓學習、實習等，進入到AI行業。以谷歌、高盈量化雲等科技公司為例，如今推出了開源的機器學習框架，讓很多沒有AI背景的人能夠快速上手。但這並不意味著，理論基礎和學術背景不重要。如果基礎不夠扎實，沒有系統的知識體系，會顯得後勁不足。
高盈量化雲人才儲備負責人胡濱認為，在崇尚大資料技術的人工智慧企業，技術基礎與應用能力同等重要。高盈量化雲在成立之前就已經醞釀了一匹核心研發團隊，研發人員研究出來的核心的演算法是一個技術核心，而這個核心如何落地，則需要根據具體業務的應用場景決定，這一部分正需要具備應用能力的人才來進行落地。
人工智慧領域交叉性強，遠超出電腦學的範疇。AI人才不僅需要有電腦科學、數學、邏輯學、統計學等深厚的技術背景，同時也要精通語言學、心理學、哲學甚至經濟學等人文學科，具備多種專業技術背景的複合型人才最受企業青睞。
從目前媒體挖掘到的資訊來看，高盈量化雲在團隊建設之初，便對所需要招攬的人才嚴苛把關——其團隊均為國內外名校碩博畢業，核心團隊更由GoldmanSachs、JPMorgan、IBM、恒基兆業、平安、中信、華為、騰訊、新大陸、睿能科技及美團等上市公司高管和技術專家組成，同時擁有區塊鏈科技、企業服務、互聯網技術及人工智慧背景。“我們這個團隊是綜合型的團隊，崇尚以技術推動生產力提高，以大資料助力行業服務升級為宗旨。此外，我們也非常看重團隊成員在戰略層面的思維屬性，他不一定具備豐富的經驗，但是他的創新性和主觀能動性會成為被考核項，因為這（樣的考核）會讓我們企業在未來的競爭中更有戰鬥優勢！”高盈量化雲創始人吳超如是說。
培養之道：孵化與吸收行業人才，校企合作培養行業後備力量
國務院近期印發的《新一代人工智慧發展規劃》指出：應完善人工智慧領域學科佈局，設立人工智慧專業，推動人工智慧領域一級學科建設。高等院校在加強專業建設之外，還通過校企聯合辦學的方式來培養人工智慧人才，豐富了人工智慧教育的形式，並推動人工智慧教育得以加速發展。
對於從事人工智慧領域的企業而言，聯合學校推進專業人才孵化也是為行業培養後備力量的重要方式。
高盈量化雲的做法就非常值得借鑒與推崇——今年8月，高盈量化雲聯合深圳市眾創空間協會成立了量化雲創新穀科技孵化器，旨在通過創立一個集合國內外優質師資團隊的人工智慧孵化品牌，來達成對AI人才的培養和吸收，從而夯實國內AI專業人才梯隊。
通過創新穀孵化器的運作，高盈量化雲在引進國內外高校優質AI人才的同時，還可以借助地處大學城的地域優勢，招收相應的實習生，並進行企業的二次培養。創新谷負責人鐘助成認為，大學城部分院校人工智慧相關專業的學生學習能力強，有很大的發展潛力和進階空間。
“我們的師資力量囊括了國內國外的大拿及海歸精英，在孵化課程的安排上，我們設置了1個月到1年不等的AI人才孵化進階課程，主要針對量化工程（IT）團隊、職業金融策略師和分析師、成型的交易團隊以及金融小白等不同的人群提供量身定制的差異化教學。在創新穀，每一位學員都可以分配到一位經驗豐富的老師作為導師，學員甚至有機會與導師一同參與具體項目。”在鐘助成看來，量化雲創新穀的優勢就在於理論與實踐的充分糅雜，學員通過參與產品研發，關注使用者需求，能夠更深刻地接收到自己所處行業的市場回饋，這將對其職業發展有很大的助益。
高盈量化雲支招：有成熟研發經驗的互聯網企業更適合應屆生
求職AI相關崗位時，有很大一部分的人在選擇行業的問題上遊移不定。高盈量化雲創始人吳超的建議是，選擇具備成熟研發經驗和產品的互聯網或者IT公司。一般來說，這類公司會有相對成熟的人工智慧團隊，對於剛剛踏入社會的應屆畢業生來說，在這裡將會得到更多的指導。
對於尚未畢業的學生，吳超建議多實習，主動瞭解市場對這個職位的需求。同時，主動學習相關課程，不斷更新、優化自己的知識結構。
對於想要深耕人工智慧方向的求職者來說，第一，要將核心的演算法和底層原理掌握透徹，不要急於做出所謂的應用。同時，先進演算法的更迭速度很快，AI人才要及時跟進國內先進演算法的演進。既要做得深，也要跟得快。
第二，提升自身的實踐（開發）能力。有些人只具備“造腦袋”的能力，沒有“建四肢”的能力，在職場比較吃虧。若能同步提升這兩種能力，其發展的空間會更大。
第三，在有興趣的前提下，多關注市場發展和用戶需求。畢竟，從演算法到落地成產品是有gap的，精准地捕捉用戶需求在商業公司裡很重要。
而對於所有有志於在人工智慧領域有所發展的人才、准人才來說，量化雲創新穀無疑是一個良好的孵化平臺，希望更多的AI人才能誕生於此，也希望未來有更多的AI人才能為中國人工智慧的騰飛提供助益。
招聘風向：尊重經驗看重素質，青睞基礎扎實的複合型人才
與此同時，求職者對於AI相關工作的態度已有轉變，越來越多人關注到了AI相關工作的發展前景，非科班出身的求職者開始參與其中。
AI入行門檻不高,具有電腦、程式設計背景的人才，可以通過培訓學習、實習等，進入到AI行業。以谷歌、高盈量化雲等科技公司為例，如今推出了開源的機器學習框架，讓很多沒有AI背景的人能夠快速上手。但這並不意味著，理論基礎和學術背景不重要。如果基礎不夠扎實，沒有系統的知識體系，會顯得後勁不足。
高盈量化雲人才儲備負責人胡濱認為，在崇尚大資料技術的人工智慧企業，技術基礎與應用能力同等重要。高盈量化雲在成立之前就已經醞釀了一匹核心研發團隊，研發人員研究出來的核心的演算法是一個技術核心，而這個核心如何落地，則需要根據具體業務的應用場景決定，這一部分正需要具備應用能力的人才來進行落地。
人工智慧領域交叉性強，遠超出電腦學的範疇。AI人才不僅需要有電腦科學、數學、邏輯學、統計學等深厚的技術背景，同時也要精通語言學、心理學、哲學甚至經濟學等人文學科，具備多種專業技術背景的複合型人才最受企業青睞。
從目前媒體挖掘到的資訊來看，高盈量化雲在團隊建設之初，便對所需要招攬的人才嚴苛把關——其團隊均為國內外名校碩博畢業，核心團隊更由GoldmanSachs、JPMorgan、IBM、恒基兆業、平安、中信、華為、騰訊、新大陸、睿能科技及美團等上市公司高管和技術專家組成，同時擁有區塊鏈科技、企業服務、互聯網技術及人工智慧背景。“我們這個團隊是綜合型的團隊，崇尚以技術推動生產力提高，以大資料助力行業服務升級為宗旨。此外，我們也非常看重團隊成員在戰略層面的思維屬性，他不一定具備豐富的經驗，但是他的創新性和主觀能動性會成為被考核項，因為這（樣的考核）會讓我們企業在未來的競爭中更有戰鬥優勢！”高盈量化雲創始人吳超如是說。
培養之道：孵化與吸收行業人才，校企合作培養行業後備力量
國務院近期印發的《新一代人工智慧發展規劃》指出：應完善人工智慧領域學科佈局，設立人工智慧專業，推動人工智慧領域一級學科建設。高等院校在加強專業建設之外，還通過校企聯合辦學的方式來培養人工智慧人才，豐富了人工智慧教育的形式，並推動人工智慧教育得以加速發展。
對於從事人工智慧領域的企業而言，聯合學校推進專業人才孵化也是為行業培養後備力量的重要方式。
高盈量化雲的做法就非常值得借鑒與推崇——今年8月，高盈量化雲聯合深圳市眾創空間協會成立了量化雲創新穀科技孵化器，旨在通過創立一個集合國內外優質師資團隊的人工智慧孵化品牌，來達成對AI人才的培養和吸收，從而夯實國內AI專業人才梯隊。
通過創新穀孵化器的運作，高盈量化雲在引進國內外高校優質AI人才的同時，還可以借助地處大學城的地域優勢，招收相應的實習生，並進行企業的二次培養。創新谷負責人鐘助成認為，大學城部分院校人工智慧相關專業的學生學習能力強，有很大的發展潛力和進階空間。
“我們的師資力量囊括了國內國外的大拿及海歸精英，在孵化課程的安排上，我們設置了1個月到1年不等的AI人才孵化進階課程，主要針對量化工程（IT）團隊、職業金融策略師和分析師、成型的交易團隊以及金融小白等不同的人群提供量身定制的差異化教學。在創新穀，每一位學員都可以分配到一位經驗豐富的老師作為導師，學員甚至有機會與導師一同參與具體項目。”在鐘助成看來，量化雲創新穀的優勢就在於理論與實踐的充分糅雜，學員通過參與產品研發，關注使用者需求，能夠更深刻地接收到自己所處行業的市場回饋，這將對其職業發展有很大的助益。
高盈量化雲支招：有成熟研發經驗的互聯網企業更適合應屆生
求職AI相關崗位時，有很大一部分的人在選擇行業的問題上遊移不定。高盈量化雲創始人吳超的建議是，選擇具備成熟研發經驗和產品的互聯網或者IT公司。一般來說，這類公司會有相對成熟的人工智慧團隊，對於剛剛踏入社會的應屆畢業生來說，在這裡將會得到更多的指導。
對於尚未畢業的學生，吳超建議多實習，主動瞭解市場對這個職位的需求。同時，主動學習相關課程，不斷更新、優化自己的知識結構。
對於想要深耕人工智慧方向的求職者來說，第一，要將核心的演算法和底層原理掌握透徹，不要急於做出所謂的應用。同時，先進演算法的更迭速度很快，AI人才要及時跟進國內先進演算法的演進。既要做得深，也要跟得快。
第二，提升自身的實踐（開發）能力。有些人只具備“造腦袋”的能力，沒有“建四肢”的能力，在職場比較吃虧。若能同步提升這兩種能力，其發展的空間會更大。
第三，在有興趣的前提下，多關注市場發展和用戶需求。畢竟，從演算法到落地成產品是有gap的，精准地捕捉用戶需求在商業公司裡很重要。
而對於所有有志於在人工智慧領域有所發展的人才、准人才來說，量化雲創新穀無疑是一個良好的孵化平臺，希望更多的AI人才能誕生於此，也希望未來有更多的AI人才能為中國人工智慧的騰飛提供助益。