BAT-AI人才大数据报告:阿里薪资最高,百度成黄埔军校

2017-09-12

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报告背景

 

随着国内国际经济局势转变、人口红利快速消失,中国经济急需寻找新的增长引擎。而基于人工智能的智能应用带来的巨大生产力提升潜力,被社会各界广泛看好。国内科技企业中百度、阿里、腾讯作为行业领军角色,已先后建立起自己的人工智能(AI)人才研究院,践行本土化“硅谷-斯坦福”模式,重点培养和发掘本土人才,其人才战略颇具参考价值。

 

基于此,在充分保障数据安全的前提下,国内领先的一站式大数据招聘服务平台e成科技,其人才大数据研究院调研了截止2017年4月e成大数据平台中百度、阿里巴巴、腾讯(BAT)三巨头的人工智能相关人才数据,发布《BAT人工智能领域人才发展报告》。对三家企业的AI人才现状,通过大数据进行精准挖掘和深度解析,并为三家企业的AI人才画像,解析企业AI人才需求特征,及高级人才市场走向,希望能为国内人工智能全行业的人才培养提供参考。同时,国内专注于AI的领先新媒体“量子位”作为本报告联合发布方,将基于其对国内AI行业的深刻见解,共同解读AI人才发展趋势。

 

报告目的

本报告的研究对象是已拥有成熟互联网产品的三家国内科技巨头,他们在原有业务类型基础上对AI领域进行拓展。借此报告,希望能够对成熟企业AI人才架构、人才想法和策略进行探讨,并为国内企业AI人才发展轨迹提供参考价值。

 

核心结论

AI人才储备:百度领衔,阿里巴巴、腾讯奋起直追。

AI人才职能布局:百度重搜索、阿里优策略、腾讯重分析。数据化mapping凸显BAT人才架构,AI职能辅助企业核心业务的指向性明显。

žAI人才薪酬与稳定性:百度晋升快、腾讯最稳定、阿里巴巴独占薪酬高地。数据化的雇主品牌特征更直观表现BAT各自发展模式。

žAI人才流动性:互联网企业AI人才互有流动,华为或成最佳跳槽目的地。

AI人才培养与择业:国内AI人才培养北大清华稳坐头名,硕士学历为平均入行门槛。

 

报告说明

本报告选取人工智能(AI)岗位职能关键词进行筛选,经过数据清洗对保留的1,604份简历样本进行分析。

 

这些人工智能样本涉及到的岗位职能包括:

算法、机器学习、自然语言处理、数据挖掘、搜索开发、spider开发、图像识别、语音识别、推荐系统、系统算法工程师、图像算法工程师、数据分析、数据仓库、matlab建模工程师 等关键词,基本涵盖了现阶段人工智能细分领域的人才结构。

 

为便于更多维度的详细统计分析,我们将14个单独职能划分为三大类:

算法策略类:算法、机器学习、自然语言处理、数据挖掘、图像识别、语音识别、推荐系统、系统算法工程师、图像算法工程师、matlab建模工程师。

工程类:搜索开发、spider开发。

数据分析类:数据仓库、数据分析。

算法策略侧重于方法研究、工程类侧重于项目实现、数据分析则重对数据的解析。

 

 
 
 

 

报告详解

 

AI人才储备

百度领衔,阿里巴巴、腾讯奋起直追

 

e成大数据研究院首先对三家公司的AI人才储备在公司总人数占比情况进行观察,数据结果与外界对三家公司业务方向的常规认知契合。百度作为国内搜索引擎一哥,在算法、架构等方面本身人才储备充足;腾讯以产品为主,技术人才比例相应减少;而阿里的电商背景则决定了公司中技术研发人才比例不高的现状。

 

近5年三家公司的人才增幅变化也能体现各自AI团队发展节奏:

 

百度在2013-2015年集中发力,至最近两年,其AI团队相对成熟,扩充速度放缓。

 

阿里巴巴近2年AI人才同比3倍增幅于总人才储备,扩张迅速。此前曾有媒体报道,2012年阿里开始为人工智能研发招兵买马,至2015年开始崭露头角。其AI研发隶属于阿里DT体系,与云计算、大数据、物联网在整个电商网络下共生。而结合阿里巴巴Q4财报,作为其人工智能落地产品的阿里云业绩增长强劲,公司整体发展步伐与AI团队的高速扩张相吻合。

 

腾讯早期的AI类人才多围绕各个产品提供支持,并未自成体系,团队发展步伐相对缓慢;近两年腾讯后程发力、快速扩张,但短期内招兵买马速度仍难匹敌阿里巴巴。

 

此前马化腾曾公开承认腾讯的人工智能研究目前落后于百度,其人才占比数据也进一步佐证。而阿里巴巴作为电商集团,其庞大的销售、运营等职能架构,使得人工智能人才占比相较另外两家略显微不足道。

 

AI人才职能布局

百度重搜索、阿里优策略、腾讯重分析

 

人力资源调研mapping往往将公司的职能架构作为核心点,曾独创智能化人才地图的e成科技在此次报告中也重点关注点了BAT各自的AI岗位分布。简单来看,三家公司的AI人才架构仍以服务其核心业务为主要目标。

 

百度在搜索开发、语音识别、推荐系统几个职能的布局相对比重更大,与百度国内搜索引擎老大的地位相符。

 

阿里巴巴的职能架构中,算法、数据仓库两项职能的设置比重明显高于百度、腾讯。联系到其电商服务对推荐算法和数据分析的依赖程度,如此设置可以说是目的明确。而数据仓库作为向企业所有级别决策制定过程提供各类数据支持的战略集合,一定程度上影响着公司高层对市场格局的把控以及未来战略方向制定,阿里对这方面的重视,似乎也预示着它对未来科技战略布局会有更多想法。

 

腾讯相较前两家,多个重要职能的数据表现并不算突出,但它在数据挖掘和机器学习两个职能设置略有偏好。结合腾讯本身所拥有庞大的社交数据库,其职能设置对行为数据分析、学习的需求明显。

 

除了基本的各职能分布情况,e成也对三家公司近5年发展变化做了分析对比。2015年作为人工智能领域起步阶段的重要节点,发展较早、对搜索推荐类智能技术依赖性更强的百度和阿里巴巴,都在这一年布局了大量从事基础技术研发的算法策略类人才; 2017年,随着应用产品布局的展开,这部分人才比例已经下滑。而腾讯最为核心的社交、游戏等产品则对智能推荐算法需求较少,其人工智能发展在三家中起步最晚,基础技术方向的算法策略人才直至2017年前后才有大幅度扩充。

 

AI人才薪酬与稳定性

数据体现雇主品牌特征,百度晋升快、腾讯最稳定、阿里巴巴独占薪酬高地

 

在长期人力资源服务过程中,e成发现越来越多企业意识到雇主品牌的重要性。本报告中e成用数据说话,分析发现百度正在扮演AI国内人才“黄埔军校”角色,阿里巴巴偏向高薪引才,腾讯稳打稳扎实现人才高效产出比。“高薪资、高需求的人才更易跳槽”作为职场不变定律,在三家巨头的AI人才中也有所反映。

 

三家公司中,百度作为AI人才储备的领头羊,相对较低的薪资与更高的跳槽意向有所对应,其AI人才受市场欢迎更易被挖角。阿里巴巴在薪资水平和涨幅方面都最具优势,相对百度较晚起步的大背景下采用高薪策略获取优质人才,也是近年诸多AI领域追赶者的常用方法。腾讯的3大类别职能平均在职时间均控制在3年以上,且薪资保持在BAT三家的中间位置,人才保留与预算把控得当,稳步实现AI布局。

 

AI人才流动性

互联网企业AI人才互有流动,华为或成最佳跳槽目的地

 

三家公司的AI人才来源中,微软作为AI领域的最大玩家之一,其人才储备和质量均受到行业认可,也使其成为新兴AI公司热衷的挖角对象。在人才流出方向上,华为作为一家野心勃勃进军国际市场的硬件大户,在高新技术的研发投入同样可观,对BAT的优质AI人才也相当青睐。而新浪、网易等在国内具有多年互联网人才积淀的传统门户大站,其人才与BAT形成互有流动状态。

 

AI人才培养与择业

国内AI人才培养北大清华稳坐头名,硕士学历为平均入行门槛

 

一年一度的高考大戏进行时,社会各界也对国内人才未来成长方向极为关注。e成在本次AI人才数据分析中重点关注了国内高校人才培养状况,希望能为即将踏入象牙塔的新一代才俊和即将毕业的高校人才提供报考及择业参考。

 

国内高校中,来自北京大学、清华大学、北京邮电大学、武汉大学的AI人才最受BAT欢迎,而华中科技大学、中国科学技术大学等几所专业优势明显的理工科高校同样备受认可。有志投身AI领域的学子不妨将目光投向这些院校。

 

国内近年AI领域发展迅速,此前Facebook人工智能研究部门负责人Yann LeCun在接受采访时曾谈到,根据2016年11月美国政府报告数据,深度学习方面中国发表的专著已经超过美国,但国内AI研究和技术水平仍与美国有一定差距。国内AI人才培养进程将对产业持续发展产生重要影响,几大高校的造血能力也受到行业持续关注。

 

三家公司AI人才的学历和专业分布,也能为莘莘学子提供参考:

学历方面,超过六成的AI人才拥有硕士及以上学历,硕士学历可谓是人工智能领域的平均准入门槛,本科学子如希望在人工智能领域站稳脚跟,不妨考研深造。而在专业分布上,计算机专业毕业生占据绝对多数;数学、信息与通信工程等与AI人员工作职能密切相关的专业也具有从业优势。

 

结语

 

经历过互联网化浪潮,国内科技产业依靠人口红利和政策支持,取得巨大成果。在人工智能科技领域,国内科研与产业发展势头迅猛,大有与美国势均力敌之势。而从国内三家顶尖公司的AI人才布局来看,近2年成为人工智能发展的关键节点。BAT在2015年前后均有明显发力,将精力更多置于人工智能领域。随着新技术的成熟、新型产品应用落地,更多全新岗位出现,引发全球范围的高级人才缺口。AI行业内诸如NLP(自然语言处理)、语音识别、机器学习、算法等方向人才,成为各大公司争夺重点。同时,伴随更多创业科技企业崛起,人才竞争趋势还将进一步加剧。未来,人才将成为决定企业发展的最核心要素,有志加入新一轮科技革命的每一个公司与组织,都应当首先确立正确高效的人才布局策略。

 

此前百度副总裁刘辉就曾谈过人工智能技术与人力资源的结合,基于大数据和人工智能对人才管理实现数据+技术+场景,让受众对复杂的技术快速有相对简单和立体化的认知。结合新技术的智能化人力资源服务,将辅助HR完成人与组织新连接,让企业人才管理进入更加灵活高效的全新时代。

 

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