2021百万年薪AI职位趋势：数据科学、Python、自动驾驶、AIOps你关注了么？

年尾了！2021马上到来，虽然疫情让这一年慢了下来，但AI的发展却没有停下脚步。人工智能网站VentureBeat总结了过去一年AI圈儿发生的重大事件与新领域展望，新的一年，如果你想进行一些职位调整，或正在瞻望新的发展机遇，不妨一看。

毫无疑问，今年，人工智能一直是个流行语。它已被确立为新兴技术（例如大数据，机器人技术和物联网）的主要驱动力。

那么，未来12个月的AI将会如何？

如果2021年的你想进行一些职位调整，或正在瞻望新的发展机遇，不妨一看。

技术类人才需求仍在上涨，2020年收购体现人才争夺战

未来，IT相关招聘将在许多方面进行，而且会更加细化。

让我们先来看一组数据。在美国等发达国家，截至2020年第三季度，技术专业人员的失业率（3.5％）低于平均水平，许多大型组织都希望填补更多的技术职位。

据权威机构Dice称，在排名前50位的技术雇主中，超过三分之二（68％）的职位发布数量超过第二季度 。

另外除了网络安全和云之外，一些更专门的角色变得越来越有价值。数据科学家和Python开发人员在2020年后期看到了需求的增长（流行前增长最快的两个行业），这表明公司可能会像往常一样恢复业务，并重新关注数据分析和软件构建，这对整体业务战略至关重要。

可以说，技术人才不仅没有出现饱和，反而，科技企业对其需求增加了。这一点，我们从2020年几大重要并购案中可以窥见。

自动驾驶领域人工智能专家

自动驾驶汽车是许多大型科技公司关注的主要领域。除了该领域的龙头，谷歌的姊妹公司Waymo，苹果也正在加大其无人驾驶汽车计划；亚马逊此前也已经投资了自动驾驶汽车初创公司Aurora以及电动卡车公司Rivian。

美国自动驾驶领域的人才数量基本是中国的 10 倍左右。在美国大型科技公司或者是车厂，一个自动驾驶部门有 1000-2000 人很常见。

目前，中国也在此领域加大力度发展，因此，2021年，自动驾驶领域的人才力度将会加大。

具有战略意识的软件开发人员和管理人员

AI 专家在领英统计的美国排名前 15 位的新兴职位中，年招聘增长率为 74%。

AI 专家被需要的原因包括：AI 在推动数据驱动决策、降低风险方面的作用；企业需要一种有效的方式扩展其 AI 实践；组织面临工作流程优化的压力，因此越来越多的企业要求 BI 团队开发和管理 AI/ML 模型。

但与此同时，软件开发人员和管理人员也正逐渐成为数字时代的MVP。Robert Half Technology的《 2021年薪资指南》指出：「公司正在寻求各种类型的开发人员来创建新的应用程序和软件服务，以支持业务，进而提供竞争优势 。」

根据Dice对工作清单的分析，随着2020年即将结束，Python开发人员，软件开发经理，后端和前端开发人员以及数据仓库开发人员的需求都更高。

鉴于这些角色以及其他类似的开发人员和经理角色背后的势头，雇主似乎很可能会在2021年之前继续招聘这些角色。

新一代具有战略眼光的开发人员正在涌现，这些开发人员将推动创新并成为公司技术部门中最具影响力的人。

专注于业务的数据科学家，年薪百万的最佳实践者

越来越多的公司意识到，扎实地掌握其数据和洞察力是生存的关键。

招聘人员正在寻找可以收集，清理，存储和分析重要数据集的分析师和科学家。随着数据生态系统的复杂性增加以及公司扩展其智能自动化的实施，对数据科学，数据分析和报告技能的需求可能仍然很重要。

但是，IT领导者将看到，虽然统计理论和诸如AI之类的技术的科学技能至关重要，但业务敏锐度也很重要。

Google作为科技领域的老大哥，其对数据的嗅觉还是十分敏感的。

早在一月份，Google宣布将购买无代码应用开发平台AppSheet，该平台可帮助企业创建与其核心业务数据相关的应用。

AppSheet还附带了许多AI智能设备，包括光学字符识别（OCR），预测建模和自然语言处理（NLP），以加快数据输入并找出用户想要构建哪种类型的应用程序。

谷歌表示，仍可作为独立产品使用的AppSheet将「补充其重新构想应用程序开发空间的战略」，并将集成到Google Cloud中。

该职位将需要通过对大型，高维数据集进行探索性数据分析来开发创新解决方案，以解决业务问题；在相关数据挖掘算法的帮助下，根据实际和测试数据集创建复杂的实际分析数据模型；并运用统计知识，机器学习，数据建模和模拟知识来识别模式，识别机会，提出业务问题并产生见解。

数据工程师是个人，他们捕获原始数据，有时对其进行清理，分类，然后将其提供给数据科学家，然后再构建AI模型。

全球各国数据科学家薪资中位数

确实，数据工程师在LinkedIn的新兴职位列表中名列第八，自2015年以来，其每年的雇用增长率为35％。LinkedIn指出，从零售到汽车的行业正在「抢夺这一难以招聘的人才。」

数据科学家职级的薪水对比

AIOps分析师，工程师和架构师

AIOps优化将是2021年的首要任务 。

更多的IT部门正在探索用于IT运营（AIOps）的人工智能，以管理对其基础架构团队不断增长的需求。

AIOps工程师们的薪资发展趋势：

机器人流程自动化（RPA）领域

机器人流程自动化（Robotic process automation）简称RPA，是以软件机器人及人工智能（AI）为基础的业务过程自动化科技。

2020年，微软抛出了一个讯号：收购Softomotive，一家2005年在伦敦成立的RPA公司。

严格来说，Softomotive不是一家AI公司，但是RPA与AI紧密相关，因为它可以帮助企业自动化重复流程，尽管具有结构化的输入和逻辑。

RPA是一个价值20亿美元的行业，微软已经在其Power Automate平台中提供了一些RPA工具和技术，这就是为什么它在今年早些时候以未公开的价格收购了伦敦的Softomotive的原因。

微软表示，将在Power Automate中添加Softomotive的桌面自动化工具，并以「价格合理的价格」向企业客户提供该工具。目前，Softomotive仍可作为独立产品使用。

该领域职级与薪资对比：

NLP智能语音领域

今年，苹果公司收购语音助手Voysis，一家2012年成立于都柏林的公司，该公司建立了可以直接在移动设备上运行的自然语言和对话界面，并且特别着重于支持「品牌与用户之间丰富的自然语言互动」。

新的一年，NLP也将成为AI中最强劲的发展领域。

多年来，Big Tech一直通过产品和收购来培养顶级技术人才，这已不是什么秘密，但这或许会给我们带来明年的求职启示。