AI世代最夯新職位！為什麼他們零經驗 年收20萬美元起跳？

編譯 田孟心

對於年輕人來說，由於AI浪潮，現在的求職市場很艱辛。

在美國，近四成企業主寧願招募AI，也不想手把手培訓大學畢業生。這導致入門級工作者的就業市場持續低迷，甚至高於所有勞工的失業率。

然而，這樣的情況也讓一群人乘勢而起：擁有機器學習專業知識的人才。

他們可能僅20歲出頭，但擁有AI的專業知識——不是在工作中運用AI，而是真正做出AI模型——讓他們年薪高達數十、數百萬美元。

懂AI的科學家

根據AI人才招募公司Burtch Works，從2024到2025年，擁有0至3年經驗的AI非管理職員工的基本薪資，成長約12%，是所有經驗人群中漲幅最大。

這份報告分析了數千名AI和資料科學求職者的薪資，發現擁有AI專業的工作者也更容易晉升管理職，速度是其他技術領域同行的兩倍。

搭上AI熱潮的數據分析軟體公司Databricks，就十分歡迎畢業生加入，並開出19萬-26萬美元（581萬-796萬台幣）年薪給僅有兩年工作經驗的生成式AI研究科學家。

根據薪資數據平台Levels.fyi，在Roblox等公司，許多需要零到一年經驗的機器學習工程師職位年薪高達20萬美元（612萬台幣）。Levels.fyi分享，已看到42份來自AI公司逾百萬美元的招聘邀請。

更有名氣的新創Scale AI，約有15%的員工年齡在25歲以下，而且給畢業生的基本年薪也是直接開出20萬美元。

如何進入產業？

AI工程師使用機器學習演算法和深度學習神經網路，來建立AI模型，從而獲得商業點子，推動各行各業的自動化、預測分析和個人化服務。

培養上述技術，包括了解AI工程師通常使用的工具：

●程式設計：學習Python、R、Java和C++等程式語言，以便建立和實作模型

●機率、統計和線性代數：實現不同的AI和機器學習模型所需要的基礎知識

●大數據技術：了解Apache Spark、Hadoop和MongoDB來管理所有數據

●演算法和框架：了解機器學習演算法（例如線性迴歸和單純貝氏分類器）以及深度學習演算法（例如循環神經網路和生成對抗網路），並能夠使用框架實現它們。常見的AI框架包括Theano、TensorFlow、Caffe、Keras和PyTorch

除了在學校等專業機構修讀相關課程，許多線上課程在教授相關知識，例如史丹佛大學和DeepLearning.AI的「機器學習專案課程」、哈佛大學的「機器學習與AI課程」、MIT的「應用AI與資料科學課程」，其他類似課程可以在線上學習平台Coursera、edX、Udemy找到。

學習知識理論之外，實踐經驗對於精通AI也至關重要。參與專案、實習和黑客松對於一名AI工程師的履歷很加分。

曾經，軟體工程師是追求金錢仕途的學生眼中最理想的崗位，讓他們一窩蜂往該領域投入，但這個前景已經被AI原生世代的新工程師所取代。

（資料來源：WSJ, Forbes, NYT）

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