LinkedIn年度新兴职位报告: 数据科学和人工智能相关岗位在以10+倍的增长速率爆发!

想知道哪些行业前景好？机会多？ 哪些职位正在崛起？又有哪些正在被取代？ 想为自己的职业生涯做出更明智的选择？

前阵子，Linkedin回顾了从14年到18年的数据，总结了近年来美国各个工作岗位的增长速度和增长量，并得出了一份2018美国新兴工作岗位分析报告。

报告一共有两大主要发现

1. 人工智能是大势所趋

虽然这并不意味着人类要被机器人所完全取代，但是与其相关的领域和职能正以肉眼可见的速度持续增长：在发布的Top15新兴岗位中，1/3都和人工智能相关。研究表明，人工智能正在渗透到每个行业，而不仅仅是技术行业。

2. 部分传统职位仍无法被取代

虽然人工智能大势是不争的事实，但它还远取代不了人类的力量，尤其是许多与人“打交道”的相关的岗位，如行政助理、销售代表等等。

一起来看看报告的具体内容吧！

在过去四年里，哪些岗位在迅速崛起？

LinkedIn的报告统计了增长速率最快的岗位Top 15，名列前5名的分别是：

（排序依据：2014-2018岗位增长速率排序）

剩余的10位分别是：

• Relationship Counsultant
• Data Science Specialist
• Assurance Staff
• Sales Development Representative
• Business Support Consult
• Solar Power Consultant
• Administrative Assistant
• Background Investigator
• Machine Learning Researcher
• Data Science Manager

我们看到，区块链开发相关职位比2014年增长了整整33倍，位居新兴岗位Top1。这主要是因为，随着数十亿美元以ICO与风投的形式流入全球的区块链，各大公司和各种区块链项目，都需要招纳大量的开发者。

不过，究竟区块链开发是否会成为就业市场的长期趋势，就需要时间的考验了。因为，在一定时间段迅速涌现的新兴职位，不一定会长期被市场所需要。

（排序依据：growth in hiring rates ）

1. Software Engineer
2. Account Executive
3. Realtor
4. Account Manager
5. Recruiter
6. Project Manager
7. Marketing Specialist
8. Real Estate Agent
9. Product Manager
10. Data Scientist

这些是在过去四年中在美国就业岗位中拥有持续的高招聘率、长期被市场需求的职位。

对于求职者来说，以上这些职位可能是会是稳定的职业选择。

值得注意的是，数据科学相关岗位同时名列以上“最快崛起”+“最稳”两个榜单，这也说明了这些职位不仅仅长期被市场所需要，而且正以爆发式的速度增长。

拥有哪些技能的求职者，最能获得市场的青睐？

分析表明，沟通能力仍是大部分求职群体严重短缺的软实力；而随着信息和业务的数字化，越来越多公司对于数据科学、平面设计、网络开发等硬技能的求职者也倍加青睐。

人工智能迅速崛起，新时代需要哪些技能？

在前面提到的15个迅速崛起的职位中，有1/3的职位都与人工智能&数据科学相关，来看看他们都需要什么技能：

Machine Learning Engineer

• 必备技能：Deep Learning, Machine Learning, Tensorflow, Apache Spark, Natural Language Processing
• 高需求公司：Apple，Intel, NVIDIA
• 高需求产业：软件、互联网、信息科技等
• 高需求城市：旧金山、丹佛、奥斯汀

Machine Learning Specialist

• 必备技能：Machine Learning, Deep Learning, Tensorflow, Python,
• 高需求公司：Google、Amazon、Apple
• 高需求产业：软件、高等教育、互联网
• 高需求城市：旧金山、纽约、麦迪逊

Data Science Specialist

• 必备技能：Machine Learning, Python, R, Apache Spark
• 高需求公司：IBM、Facebook、麦肯锡
• 高需求产业：软件、高等教育、信息科技等
• 高需求城市：旧金山、纽约、芝加哥

Machine Learning Researcher

• 必备技能：Deep Learning, Machine Learning, Tensorflow, Python, Algorithms
• 高需求公司：Amazon、Apple、Microsoft
• 高需求产业：软件、互联网、高等教育等
• 高需求城市：西雅图、圣地亚哥、旧金山

Data Science Manager

• 必备技能：Data Science, Machine Learning, Apache Spark, Python, R
• 高需求公司：Facebook、Capital One、Microsoft
• 高需求产业：软件、互联网、金融服务等
• 高需求城市：亚特兰大、纽约、洛杉矶

过去，许多人觉得，从事人工智能相关工作就只能局限于软件行业。

其实研究表明，人工智能技术已经被应用到从制造业到金融服务等等的几乎所有领域 (见下图)。

由于对人工智能人才的需求激增，各行各业也纷纷开出诱人的条件以吸引最顶尖的技术人才：

• 在硅谷，Machine Learning Engineer的薪资约14~16k美元。AI Engineer的薪资中位数为17k美元。
• 在华尔街，如果你是一个具备人工智能相关技能、经验丰富的金融人才，年薪可高达100万美元。
• 在中国，BAT等业内领先的公司也出手“阔绰”。比如，腾讯就为机器学习基础研究员提供60~80万的薪酬，还顺带解决北京户口。

不过，想要进入人工智能与数据科学领域，拿到这些理想的offer，并不容易。

这主要是因为工业界对人才的要求和学校所教授的课程之间存在差距。

像上面列出的被工业界广泛需求的Spark、Tensor Flow等技能，只有部分学校会设立这些课程；而在教授这些技能时，学校的课也多偏重于理论，而少有机会让同学们深入系统地学习并实践。

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