和讯名家|知乎热议：未来3到5年内，哪个方向机器学习人才最稀缺？
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新智元报道
来源：知乎
编辑：白峰、梦佳
【新智元导读】未来3到5年内 ， 哪个方向的机器学习人才最紧缺？今天我们就来梳理一下 。 全栈式工程师在初创公司受欢迎 ， 领域专精的算法人才在大公司很吃香 ， 应用型人才能够快速提升业务 ， 而工程化是落地的重要一环 。
AI专业毕业后好找工作吗？
此前 ， 知乎上一位CV专业的985高校研究生曾坦言 ， 当初选择该方向时 ， 深度学习正处于大热阶段 ， 无人驾驶 ， 人脸识别听起来就很高大上 ， 似乎人人都想往这方向转 。
然而 ， 到了找工作的时候 ， 这哥们发现就业形式和他想的相差太大：
最近陆陆续续有公司开始秋招的提前批了 ， 计算机视觉岗位招的清一色算法工程师 ， 没有论文 ， 或者大赛获奖的找到算法岗的简直不要太难 ， 周围的同学都开始纷纷转Java开发 ， 自己也开始慌了 。
想到学了两年的CV ， 最后工作找不到 ， 一时间十分失落 ， 感觉如果去做Java开发 ， 还不如本科一毕业就出去工作 ， 完全没有读研的必要 。
那么 ， 机器学习大规模发展是不是只是个幻觉？未来3到5年内 ， 哪个方向的机器学习人才最紧缺？
这可能是每个正在学习这个专业的人 ， 最为关心的 。
华为云开发者社区表示 ， 目前机器学习人才还是稀缺 。
每人每天至少产生1G以上的数据 ， 还有大量的数据尚未加以利用 。 每一个垂直细分的应用场景 ， 都可以通过机器学习产生应用价值 。 这也就意味着相关领域的人才大量的稀缺 。
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总结起来 ， 主要有以下几个方面的人才最为稀缺 。
灵活解决问题的全栈工程师
全栈工程师是指掌握多种技能 ， 胜任前端与后端 ， 能利用多种技能独立完成产品的人 。
中科院大学 ， 计算机应用技术博士王晋东表示 ， 全栈式的人才最为稀缺 ， 现在很多搞模型的 ， 或者偏重某一方面的 ， 距离解决实际问题是远远不够的 。
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而人工智能全栈工程师比通常意义的全栈工程师更复杂一些 ， 难度也更大 ， 主要是算法实现跟传统的全栈区别很大 ， 从应用层级来讲 ， 分计算机视觉、自然语言处理、语音识别三个大方向 。
细分的话就更多了 ， 计算机视觉方向来说又可细分为目标检测、姿态估计、人脸识别等 ， 所以要做人工智能全栈需要投入更多的精力 ， 也需要对各个方向的算法有深刻理解 。
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人工智能全栈通常是基于大厂的云平台进行开发 ， 人工智能领域很多基础的组件已经封装好 ， 对业务和整个项目的架构有了全面了解 ， 就可以上手开发了 ， 需要结合业务快速变现的场景 ， 对「全栈」的需求会多一些 ， 在普遍繁荣时期是可以大有作为的 。
但人工智能全栈工程师发展如何 ， 还要看整个行业大形势 ， 如果各个方向都开始优胜略汰 ， 「全栈」是缺乏核心竞争力的 ， 因为算法是别人的 。
【和讯名家|知乎热议：未来3到5年内，哪个方向机器学习人才最稀缺？】专精一个领域的算法人才
有知友提到 ， 专精一个领域的算法人才会比较吃香 。
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这里算法人才包括算法研究员和算法工程师 。
算法研究员致力于解决更通用 ， 更抽象的问题 ， 如何解决GAN训练时的稳定性等 ， 而算法工程师更多关注如何解决问题 ， 比如某个场景下出现了badcase ， 我就想办法解决问题 ， 是数据预处理 ， 还是参数需要调整 。
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