国内人材レポート:機械学習エンジニアの平均給与は3万元近くで、トップクラスのエンジニアは年間100万元を稼ぐこともできる

国内人材レポート:機械学習エンジニアの平均給与は3万元近くで、トップクラスのエンジニアは年間100万元を稼ぐこともできる

最近、BOSS直接採用キャリア科学実験室とBOSS直接採用研究所は、毎年恒例の大ヒット作「変異の時代:2020年人材資本動向レポート」を発表し、2020年の人材分野の前向きな動向を共有しました。これは、国内の人材構造に関するレポートです。 AI Front は、人工知能に関連する部分を抽出して整理し、この分野の開発者に役立つことを期待しています。 (注:この記事で引用されているすべての画像は、BOSS Zhipin が発表した元のレポートからのものです。)

人工知能関連の仕事は高給

報告によると、2019年の採用給与の平均は5,000元、中央値は6,043元、平均採用給与は8,082元だった。簡単に言えば、最も一般的な給与は5,000元で、半数の職種の給与は6,043元以下です。8,082元が平均ですが、実際には、約70%の職種の採用給与がこの平均を下回っています。

これを踏まえて、AI関連職種の給与水準を見てみると、一応の測定基準が得られることになります。下図に示すように、自然言語処理職の平均給与は25,553元機械学習職の平均給与は27,652元音声認識職の平均給与は24,037元ディープラーニング職の平均給与は27,516元、音声・動画・グラフィック開発職の平均給与は22,979元となっています。

過去10年間、人工知能分野の人材プールは徐々に増加しており、最も顕著な傾向はeスポーツとライブストリーミングです。クラウドコンピューティングと5Gは徐々に減少傾向を示しています。ビッグデータは2016年頃に人材プールのピークに達し、その後下降傾向に入っています。全体的に見ると、eスポーツ、ライブストリーミング、人工知能の3つの分野のみで人材プールが明確な成長傾向を示しています。

具体的な技術人材の種類としては、機械学習、音声認識、画像認識、画像処理、データマイニングのエンジニアがいずれも急成長段階にあり、人口も若年化しています。自然言語処理、ディープラーニング、レコメンデーションアルゴリズム、検索アルゴリズム、画像アルゴリズム、アルゴリズムエンジニアなども急成長段階にありますが、少し古いです。データ開発、データアナリスト、データ収集、データウェアハウスなど、ほとんどのデータ関連職種の成長率は鈍化しています

これらの技術職には、非技術的なバックグラウンドを持つ人も多く働いています。下の図に示すように、音声認識、機械学習、人工知能、画像認識の分野の仕事のうち、技術系以外の専門家が占める割合は半分以下です。

都市における人材の流動性

報告書によると、求職者が一級都市を離れた後に移住先として選ぶ上位5都市は杭州、東莞、武漢、長沙、蘇州である。その中で、西安と東莞は2019年に一級都市と比較して最も高い人材流動性を有し、新たな一級都市の称号を同率で獲得した。

学歴面では、「高校卒業以下」と「修士号以上」を最低学歴要件とする職種の割合がそれぞれ2.9ポイントと0.3ポイント増加した。修士号と博士号を持つ人材の平均給与はそれぞれ前年比2.0%と4.8%増加したのに対し、大学と学士号を持つ人材の平均給与はそれぞれ0.8%と0.3%の増加にとどまった。

これらの新たな一線都市の中で、杭州人材サービスセンターは、市統計局、市経済情報局と共同で最近「杭州2019年デジタル経済人材需要カタログ」(以下、「カタログ」)を発表し、人材に対する明確な需要も提示している。

今回の調査対象となったデジタル経済企業を総括・整理すると、28%の企業がデジタル経済の重点分野で深刻な人材不足に陥っており、50%の企業がデジタル経済の重点分野で人材不足に陥っていることがわかった。具体的な職種から見ると、今回募集した企業内の希少専門人材99職種のうち、人工知能分野の機械学習リーダー職の年収が最も高く、98万~140万元となっている。次いで、モノのインターネット分野のIoTセキュリティ研究開発専門家で、年収91万~137万元となっている。続いて、ネットワークデータセキュリティ分野のネットワークセキュリティ担当者/セキュリティリスク管理ディレクターで、年収89万~102万元となっている。

学歴とスキルの面では、カタログによると、ほとんどの職種で学士号以上が必要であり、企業の職種の 9% で短大卒者を採用しています。デジタル経済の6つの重点分野では、学歴に加え、人材の総合的な能力に対する要求も多様化しています。企業の44%が外国語能力を要求し、22%の企業が応募者にコンピューターのスキルを求めています。

職務経験に関しては、約 40% の企業が 3 ~ 5 年の職務経験を持つ求職者の採用を希望しています。同時に、9%の求人が新卒者を受け入れると示しており、企業は希少な専門的才能を持つ人材が大学から仕事に移行できるよう、比較的充実した人材育成システムを活用する用意がある。

来たる 2020 年に、雇用主が従業員や候補者に最も向上してほしい資質は、自己学習、対人コミュニケーションと交渉、ストレス耐性と感情管理、チームワーク、複雑な問題解決、創造性と革新性です。数々の海外給与レポートに刺激を受けた開発者の皆さんは、この調査データを見てどう思いますか?

<<:  Redis Clusterクラスタ内のデータ分散アルゴリズムについてお話しましょう

>>:  これら 5 つのオープンソース ソフトウェアを使用すると、音声からテキストへの変換が簡単になります。

ブログ    
ブログ    

推薦する

張 楊: カーディナリティ推定アルゴリズムの概要

繰り返し項目を含む巨大なデータセットがあり、それが大きすぎてメモリに収まらないとします。ここで、この...

...

ロボティックプロセスオートメーション技術の新たな展開

急成長するデジタル経済は、新たな世界的な科学技術の進歩の産物であり、新興のデジタル技術とインテリジェ...

自動運転時代のヒューマンマシンインタラクションの発展動向

自動車技術の継続的な向上とインターネット技術の普及に伴い、自動車に付与される機能はますます増えていま...

...

新しいことを学び、古いものを見直す: ナレッジグラフからグラフデータベースへ

人工知能技術といえば、まずディープラーニングや機械学習技術が思い浮かびます。人工知能の応用といえば、...

...

インテリジェントな顧客サービス チャット モジュールの 3 つのソリューションを比較すると、どれが気に入りましたか?

現在のインテリジェント顧客サービス市場とその NLP 分野において、チャット モジュールは非常に重要...

研究者はAIを使って、人間には判別が難しい火星のクレーターを発見する

惑星科学者たちは、このような高度な天文学研究に人工知能を利用することは画期的なことだと述べている。 ...

AIに感情を与えることは本当に重要なのでしょうか?

「合成感情」は人工知能の発展を妨げるのか?私たちは他の人とコミュニケーションをとるとき、通常は直接...

人工知能(AI)を学ぶにはどのような知識が必要ですか?

人工知能の定義は、「人工知能」と「知能」の 2 つの部分に分けられます。 「人工的」というのは理解し...

AI および機械学習プロジェクトはどの程度安全ですか?

[[355693]]人工知能と機械学習はメリットをもたらす一方で、新たな脆弱性ももたらします。この...

顔認識の乱用は顔だけでなく他の部分にも害を及ぼす

[[432791]]中国消費者協会(以下、「中国消費者協会」)は10月28日、事業者に対し、個人情報...

...