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开出10万介绍费 金融AI技术人才走俏

文章来源:未知时间:2019-02-21

  随着近两年金融科技底层技术人工智能、大数据的迅猛发展,相关技术人才也逐渐走俏市场。一位金融科技公司相关人士向北京商报记者透露,他们公司AI技术工程师十分稀缺,如果介绍成功,可以获得10万元的介绍费。此外,在AI工程师大火的同时,相关产业链开始火爆,顺势推出了金融科技AI培训班课程。在业内人士看来,一名合格的金融科技AI工程师取决于在学校中的系统算法研究训练,AI工作实践实习经历,在AI某一细分领域的专研程度,如自然语言处理、知识图谱、图像识别、语音识别等领域,速成是成为不了AI专家的

  北京商报记者注意到,在各大招聘网站搜索AI工程师,就出现上千条内容。一家金融科技企业招聘经理发布的招聘启事显示,“AI工程师职位月薪是20K左右,硕士起点更高一些”。据互联网招聘平台BOSS直聘日前发布的《2018四季度人才吸引力报告》数据显示,IT软件成为四季度人才吸引力指数最高的行业,环比提升达到71.8%。在IT领域,AI与大数据相关的技术性岗位仍然是企业的重点争夺对象,承包了大部分的高薪岗位,且薪资水平稳定上涨。推荐算法、架构师和数据架构师为平均薪资前三的岗位,分别达33570元、30510元和29623元

  在BOSS直聘中,北京地区本科学历的AI工程师月薪普遍在20K-30K左右,高于普通软件工程师,而硕士学历的月薪水平更高,能达到25K-60K左右。即便如此高额的薪酬待遇,企业还是面临着招人难的问题。一位金融科技公司相关人士向北京商报记者透露,他们公司AI技术工程师十分稀缺,如果介绍成功,可以获得10万元的介绍费。融360首席科学家邹宇向记者介绍称,融360对于AI方面人才的需求有较宽的谱系,对于传统机器学习、深度学习、自然语言处理、语音处理、图像处理等都有强烈的人才需求。未来将招聘更多AI算法人才,以支持AI技术研发、AI技术的落地和AI产品的创新。蚂蚁金服相关负责人也向记者表示,“我们持续在全球关注各类优秀AI人才,包括算法、机器学习、知识图谱、自然语言处理、感知等领域;这些领域的关键人才会考虑分布在不同岗位上,如算法、工程、产品等”。上述负责人表示,“持续看好和投入AI技术在科技金融方向的应用和发展,不管是前沿技术还是算法、工程及产品平台,未来会继续引进优秀人才”

  在金融科技AI工程师大火的同时,一些培训班开始顺应潮流,推出了AI培训班课程。北京商报记者注意到,这些培训班培养一位成熟的金融科技AI工程师少则几千,多则几万,有部分培训班声称“AI工程师0元入学,入门到精通,就业年薪28万起”,且培训的内容大都雷同,从最火的编程语言Python开始

  金融科技“培训班”工程师含金量如何?苏宁金融研究院金融科技中心主任孙扬认为,一名金融科技AI工程师能否在工作中是真金,取决于在学校中的系统算法研究训练,AI工作实践实习经历,在AI某一细分领域的专研程度,如自然语言处理、知识图谱、图像识别、语音识别等领域。AI也是一样,速成是成为不了AI专家的。Python只是一个工具,如果在学校里面具备深厚的算法研究实践经验,没学过Python也可以很快上手。反之,如果没有深厚的算法研究实践经验和思维训练,只会Python,是很难成长为一名AI工程师的,也很难坚持下去并成长起来。孙扬进一步表示,AI的千万年薪,是因为这个行业刚刚起步,对于AI人才有巨大的需求。在金融行业,非常资深的数据库架构师、风控专家和顾问,年薪几百万是很正常的。如果有人工智能思维和实践能力的顶级IT专家,能够为公司带来在行业内颠覆性、突变型的产品,能够彻底拉开和竞争对手的距离,大幅度降低公司成本,这样的专家,千万年薪绝对是值得的,公司也是愿意付出的

  AI在金融方面应用的范围越来越广泛。孙扬强调,在金融行业,人工智能风控算法的改进和应用,能够大幅度降低某金融资产的逾期率;人工智能金融客户服务机器人的部署,能够让消费者24小时获得专业的金融咨询服务,同时也降低了座席的人工成本;知识图谱等算法,可以帮助识别威胁金融业务的黑产团伙,降低贷款被批量套现的可能性,同时帮助预测企业贷款的违约风险;智能营销算法,可以提升金融销售业务转化率一倍以上。所以,人工智能对于金融行业转型升级来说意义重大,对于金融行业风险管控意义重大。可以说,人工智能是金融行业对于新技术需求最为迫切的一个领域

  “大公司在招聘AI工程师、算法工程师的时候,一般都有在知名学术刊物上发表论文的要求,也有来自在人工智能领域负有盛名的学校和专业的要求,其次是在AI公司工作的经历,这些基本上能够筛选出真正具有AI研发能力的人才。人工智能最好有垂直领域的经验,有了对垂直行业的深入理解,再加上人工智能的编程能力,也可以帮助变革所在的行业。”孙扬同时指出,AI领域工程师目前就具体负责金融科技、语音、视觉智能、语言技术、决策智能、城市大脑、机器人、自动驾驶、芯片、量子等垂直领域的研究工作

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