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在人才竞争上,国内明星公司都使用哪些手段抢 AI 人才

雷峰网  · 公众号  · 科技媒体  · 2017-01-29 19:51

正文

2016 年起,明星科技公司对 AI 人才的渴求程度空前提高。


去年年底,卡耐基梅隆大学计算机科学院院长 Andrew Moore 教授在美国参议院听证会上说到,“基于我个人经验,一名计算机领域的 AI 专家对于企业的价值,至少为 500-1000 万美元。为了争夺这些少数的人才,正在开展竞标大战。”


李开复从硅谷考察归来指出:“做深度学习的人工智能博士生,现在一毕业就能拿到 200 到 300 万美金的年收入的 offer,这是有史以来没有发生过的。”


为何如此值钱?供不应求。


之前有人做出统计,国内高校 AI 相关专业的博士毕业生数量大概在 200 人左右,而国内的 AI 公司以及AI 研究机构对这类人才的需求量远不止 200 人。在这种狼多肉少的情况下,各个公司不得不展开各种抢人大战。


其中高薪无疑是吸引人才最有利的武器。


高薪策略


把钱的套路玩得最简单粗暴的当属今日头条。2015 年,今日头条高调招募机器学习人才,给出百万刀的年薪,并由张一鸣亲自面试。


今日头条机器学习人才招募广告覆盖在多个渠道,招聘海报的文案非常简单,用 5 个排比句强调 100 万美金很多,神似川普在竞选时不断强调 I am rich 一般。众所周知,今日头条每天产生的交互数据量极大,但 ML 人才量远远跟不上数据产生量。


消息人士称,今日头条曾试图大挖 Facebook 推荐算法工程师,但进展似乎并未达到预期。既然吃不到天涯远处的芳草,何不试着吃吃离知春里不远的西二旗窝边草。


今日头条先是从百度挖来技术总监杨震原负责内容推荐和核心算法,随后又引入百度美国深度学习实验室少帅科学家李磊。李磊是卡耐基梅隆大学计算机博士,师从鼎鼎大名的 Christos Faloutsos 教授。其毕业论文被美国计算机学会数据挖掘委员会评为当年该领域最佳博士论文之一(排名第二)。


提到少帅科学家就不得不提下百度的少帅计划,这也是百度近些年最重磅的抢人战略之一。


抢 AI 人才,从“娃娃”时期抓起


百度“少帅计划”在 2014 年推出后可谓是震惊业界,当时首批“少帅计划”设有 9 个名额,入选“少帅计划”的人员可直接拿到百度 T9 至 T10 的职级,年薪百万元人民币起步,上不封顶。此外,少帅们如果通过3年考核即有机会获得“百度天使投资”,并全权带领 20-30 人团队,独立领导创新项目。


百度通过少帅计划囤了不少好苗子,静待他们生根发芽,茁壮成长。


而有些公司则直接在种子期就已开始下手,与多个高校的实验建立合作关系共同推进技术项目,参与项目的学生不仅可以拿到丰厚的物质激励,未来还可在这些公司享受实习、工作一条龙全包的特殊待遇。得到好处的学生自然会对公司产生认同感和归属感。


薪水不够,梦想来补


巨头们凭借着自己的影响力自动吸粉,而绝大多数毕业生们也更倾向于去大公司。在这种情况下,留给创业公司的人才乏善可陈。


一虚拟助理公司向雷锋网透露,作为一家创业公司,在人才竞争上靠薪水是干不过巨头的,他们给技术人才开出的条件中,薪资只是一部分,更多的是成长空间和前途。


当问到给 NLP 硕士或博士的薪资水平时,对方回答到有实际项目经验、水平不错的在校招年薪大致为 25W 左右。当然,鉴于每个公司属性不同,对人才的需求不同,有时候 40—50W 这样的薪资水平也不少见。


雷锋网继续问到:既然薪水干不过巨头,那成长空间和前途一般会以什么样的形式给对方承诺?


对方顿了顿回答到,一般不会给口头上或书面上的承诺,更多是基于双方了解的结果。成长空间方面,带新人的那个人的背景如何很重要,比如甲方有一个业界知名的 AI 大牛,那给应届生的成长空间就很大。至于公司前景,那就是仁者见仁,智者见智了。


创业公司那些招人窍门


上面提到比较常规的人才争夺手段,当然也有一些偏门手法。


消息人士向雷锋网透露,某图像识别公司为挖 AI 产品经理,从小道渠道获得某巨头一个事业部的产品经理的联系方式名单,然后进行联系。也有高薪聘用名校计算机社团、科协等组织的学生主席为实习生,实习任务就是给他所在社团的算法大牛不断安利该公司,拉拢他们入坑。当然也有很直接的招人方式,2015 年 CVPR 大会中,国内某人脸识别公司拉着××万年薪招算法大牛的横幅在会场中逛来逛去,极为抢眼。


除此之外,坐拥学术大牛的创业公司,他们在招算法实习生时会给出这样的条件:为那些有 Paper 诉求的实习生创造论文指导环境,根据实习生的背景、能力和意愿来协商和安排。这对在读博士的诱惑是非常大的。


工程型 AI 人才将成为新宠


这股“抢人潮”何时才会退去暂时还无法得知,但随着开源框架层出不穷,人工智能产品化和商业化进程不断加速,使得算法的门槛逐渐降低,但对工程的要求不断在提高。这种情况下,实际应用和工程能力基础扎实的技术人才也开始变得抢手。可以预见,2017 年后这类人才的争夺战将愈演愈烈。



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