人工智能人才链发展分析
人工智能产业创新链产业链人才链深度融合的机理与路 径研究
人工智能产业创新链产业链人才链深度融合的机理与路径研究篇一人工智能产业创新链、产业链、人才链深度融合的机理与路径研究一、引言随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经成为当今世界最热门、最具潜力的技术领域之一。
AI产业的迅猛发展不仅改变了我们的生活方式，还在推动经济增长、提升社会效率等方面发挥着越来越重要的作用。
然而，AI产业的健康、可持续发展离不开创新链、产业链和人才链的深度融合。
本文将对AI产业创新链、产业链、人才链深度融合的机理与路径进行深入研究，以期为AI产业的未来发展提供理论支持和实践指导。
二、AI产业创新链、产业链、人才链概述创新链：创新链是AI产业发展的核心驱动力，涵盖了技术研发、产品设计、市场开拓等环节。
创新链的构建需要企业、科研机构、高校等多方主体的共同参与，形成产学研用紧密结合的创新体系。
产业链：产业链是AI产业实现价值创造的基础，包括硬件设备制造、软件开发、应用服务等多个环节。
产业链的完善有助于降低生产成本、提高产品质量，进而提升整个产业的竞争力。
人才链：人才链是支撑AI产业发展的关键要素，涉及人才培养、引进、流动等环节。
建立健全人才链有助于提升AI产业的创新能力和发展潜力。
三、AI产业创新链、产业链、人才链深度融合的机理创新驱动机理：创新链通过不断推动技术研发和产品创新，为产业链提供源源不断的技术支持和产品升级动力，同时吸引和培养高素质人才，促进人才链的优化和升级。
协同增效机理：产业链上下游企业之间的紧密合作，有助于实现资源共享、优势互补，降低成本、提高效率，进而提升整个产业的竞争力。
同时，产业链的协同发展也为创新链提供了更多的应用场景和市场需求，推动了技术的不断进步。
人才支撑机理：人才链通过培养和引进高素质人才，为创新链和产业链提供强大的智力支持。
优秀的人才不仅能够推动技术创新和产业升级，还能在企业间形成良性竞争，促进整个产业的健康发展。
四、AI产业创新链、产业链、人才链深度融合的路径加强政策引导：政府应制定和完善相关政策，加大对AI产业的扶持力度，引导创新链、产业链和人才链的深度融合。
人工智能智能技术应用专业人才需求调研报告
人工智能智能技术应用专业人才需求调研报告人工智能（AI）技术作为当前科技领域最热门的前沿技术之一，已经在各行各业的应用中展现出巨大的潜力和发展空间。
随着人工智能技术的不断发展和深化，对于人工智能领域的专业人才需求也日益增长。
本文将对人工智能智能技术应用专业人才需求进行调研分析，旨在深入了解当前人工智能领域的人才需求情况，为相关专业人才提供就业和发展方向的参考。
一、人工智能技术应用专业人才需求概况1.1 人工智能技术应用领域概况人工智能技术应用领域已经涵盖了各行各业，包括但不限于医疗健康、金融、教育、制造业、交通运输、文化娱乐等。
在医疗健康领域，人工智能技术可以帮助医生进行辅助诊断、提高医疗影像分析的准确度；在金融领域，人工智能技术可以应用于风险控制、交易监控等方面；在教育领域，人工智能技术可以用于个性化教学、智能评估等方面。
人工智能技术已经成为各行各业提升效率、降低成本、提高服务水平的重要工具。
1.2 人工智能技术应用专业人才需求概况随着人工智能技术的应用范围不断扩大，对人工智能技术应用专业人才的需求也在逐年增加。
根据调研数据显示，人工智能领域目前最紧缺的专业人才包括但不限于：算法工程师、数据科学家、机器学习工程师、深度学习工程师、自然语言处理工程师、计算机视觉工程师等。
在人工智能技术的应用领域，各行各业也对具备人工智能专业知识技能的人才需求迫切，例如在医疗健康领域需要具备医学知识和人工智能技术知识的专业人才，金融领域需要具备金融知识和人工智能技术知识的专业人才等。
二、人工智能技术应用专业人才需求分类分析2.1 算法工程师算法工程师是人工智能领域最为核心的岗位之一，主要负责人工智能系统的算法设计与优化，包括神经网络设计、模型训练、算法实现等方面。
目前，算法工程师相对于其他人工智能领域人才的需求较大，尤其在大型互联网公司、科技公司等企业中需求量较大。
2.2 数据科学家数据科学家主要负责数据的采集、清理、分析和挖掘工作，是人工智能领域中数据处理的重要人才。
人工智能人才报告：研究和评估人工智能领域的人才供需情况
人工智能人才报告：研究和评估人工智能领域的人才供需情况引言：随着人工智能技术的不断发展，对于人工智能领域的人才需求也日益增长。
本文通过研究和评估人工智能领域的人才供需情况，分析当前人才市场的现状以及未来的趋势，旨在为相关人才和企业提供一定的参考。
一、人工智能领域的人才需求人工智能技术的快速发展使得企业对于拥有相关专业知识和技能的人才呼声越来越高。
例如，机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等领域的专业人才是目前市场上最受欢迎的。
不仅如此，人工智能领域的跨学科人才，如数据科学家、人机交互设计师等，也备受企业追捧。
二、人工智能领域的人才供应虽然人工智能领域的人才需求大幅上升，但人才供应却仍然相对不足。
目前，全球范围内拥有人工智能技术的高端人才数量较为稀缺。
此外，即便是高校本科及研究生教育也未能满足人工智能人才的需求，人工智能专业的师资力量仍然不足。
三、人工智能领域的人才培养为了满足人工智能领域人才需求的增长，人才培养是至关重要的一环。
除了加强高校人工智能专业的设置与培养，企业和学术机构也需积极开展人才培训和科研合作，以提升人才培养的质量和效率。
四、人工智能领域的人才激励机制为了吸引更多优秀人才进入人工智能领域，建立合理的人才激励机制势在必行。
政府可以通过制定相关政策，鼓励企业加大人才引进和培养的力度，同时提供相应的奖励和支持措施。
另外，企业也需建立完善的薪酬体系和职业发展通道，以吸引和留住优秀人才。
五、人工智能领域的人才国际交流人工智能技术的发展是一个国际性的合作过程，跨国间的人才交流合作是必不可少的。
为了推动人才国际交流，政府可以提供更加便利的签证政策和科研资金支持，促进人工智能相关人才的国际合作与共享。
六、人工智能领域的人才发展前景随着人工智能技术市场的进一步拓展，人工智能相关人才的发展前景非常广阔。
从目前的数据来看，人工智能领域的工资水平相对较高，职业发展空间广阔，加上人工智能技术发展的快速性，使得该领域成为吸引优秀人才的热门行业。
2024年人工智能专业人才市场分析报告
2024年人工智能专业人才市场分析报告引言人工智能（AI）作为当前炙手可热的一个研究领域，正日益成为各行业发展的推动力。
在这个信息时代，对AI人才的需求不断增长。
本报告旨在对人工智能专业人才市场进行分析，以了解当前市场需求和趋势，并为求职者以及相关教育机构提供参考。
人工智能专业人才需求状况近年来，人工智能技术得到广泛应用，对于各行各业的发展起到了重要推动作用。
因此，对人工智能专业人才的需求也在不断增长。
根据我们对一些知名招聘平台的数据分析，人工智能专业人才的需求呈现逐年增长的趋势。
从招聘信息的发布情况来看，大型科技公司是对人工智能人才需求最为迫切的机构，其次是金融、制造业和医疗领域。
同时，中小型企业也在迅速增加对人工智能人才的需求。
人工智能专业人才市场趋势分析1.人工智能技术的不断发展推动了对人才的需求。
随着技术不断创新，人工智能领域需要具备不同专业背景和技能的人才，包括算法工程师、数据科学家、机器学习专家等。
2.对于人工智能人才的需求呈现多元化趋势。
除了在传统领域如计算机科学、电子工程等寻找人才外，金融、医疗、教育等行业也在积极发展人工智能相关的岗位，扩大人才需求范围。
3.AI人才需求呈现供需失衡状态。
由于AI领域的快速发展，目前市场上人工智能专业人才的供应量相对不足。
这导致了人工智能人才市场中竞争激烈现象的存在。
4.人工智能专业人才的跨界性增强。
随着AI与其他领域的融合不断深入，招聘者对人工智能人才的要求也逐渐趋向多元化。
AI专业背景加上其他领域的专业知识将成为人工智能人才的核心竞争力。
人工智能专业教育现状随着对人工智能需求的不断增长，各大教育机构纷纷开设与人工智能相关的专业课程和学位项目。
这些教育机构不仅提供传统课程，还着重培养学生的创新能力和实践能力。
然而，目前人工智能专业教育还存在一些问题。
首先，与AI行业实际需求相比，一些教育机构的课程设置和内容滞后。
其次，人工智能专业培养的学生数量相对较少，无法满足市场的需求。
中国人工智能人才培养报告
中国人工智能人才培养报告
随着人工智能技术的快速发展，全球范围内的人才竞争也越来越激烈。
中国作为世界上最大的人口国家和经济体之一，人工智能人才的培养也成为了国内的重要议题。
本报告主要从以下几个方面分析中国人工智能人才的现状和未
来发展趋势：
一、人工智能人才的现状
近年来，中国在人工智能领域取得了长足进展，各类高校、研究机构和企业纷纷加大了对人工智能人才的培养和招聘力度。
目前，中国人工智能人才的总数已经超过20万人，其中博士毕业生约1.2万人。
二、人工智能人才的培养方式
人工智能人才的培养方式一般包括高校教育、企业培训和自学等多种途径。
在高校教育方面，人工智能相关专业的开设越来越普遍，同时也有越来越多的研究生和博士生选择深入研究人工智能领域。
在企业培训方面，一些大型互联网公司和科技企业也纷纷推出了人工智能培训计划，吸引了大量学习者。
此外，由于人工智能技术的开放性和易于获取性，越来越多的人通过自学和网络教育等方式学习和掌握人工智能技术。
三、人工智能人才的未来发展趋势
随着人工智能技术的不断发展和普及，对人工智能人才的需求也将越来越大。
未来，人工智能人才的培养将更加注重技术实践和应用
能力的提升，同时也需要更多的跨学科人才和复合型人才。
此外，人工智能人才的国际化和多元化也将成为未来的趋势。
总之，中国作为人工智能领域的新兴大国，人工智能人才的培养和发展将成为国家发展的重要战略。
我们需要更加注重人工智能人才的培养和引进，为未来的人工智能应用和产业发展提供强有力的支持。
人工智能在人才招聘中的应用与分析
人工智能在人才招聘中的应用与分析人才招聘一直以来都是企业发展的重要环节，一项好的招聘决策能对企业的发展产生重要影响。
然而，传统的招聘方式往往需要耗费人力物力，并且存在主观性和局限性，这就给企业招聘工作带来了困难和挑战。
然而，随着人工智能技术的快速发展，越来越多的企业开始应用人工智能技术来优化人才招聘流程，提高招聘效率，并更好地适应变化多端的人才市场。
一、人工智能在简历筛选中的应用简历筛选是企业招聘中的重要环节，但由于数量庞大、多样性和复杂性，很容易造成招聘效率低下。
传统的简历筛选方式往往是人工处理，耗费大量时间和精力。
而人工智能技术可以帮助企业在海量简历中快速找到合适的人才。
人工智能技术可以通过使用自然语言处理技术和机器学习算法来解析和理解简历中的信息，从而进行智能化的筛选。
它可以帮助识别出最匹配岗位要求的候选人，并自动为企业提供筛选结果。
此外，人工智能技术还可以通过分析简历中的关键词、教育背景、工作经验和技能等信息，自动生成候选人的特征标签，使企业能够更加全面地了解候选人的能力和潜力。
这些特征标签可以帮助企业更精准地定位和筛选候选人，提高招聘效率和准确性。
二、人工智能在面试过程中的应用面试是评估候选人能力和素质的重要环节，但传统的面试方式往往受制于面试官的主观判断和经验，容易受到各种主观偏见的影响。
而人工智能技术可以帮助企业更客观地评估候选人的能力和潜力。
人工智能技术可以通过语音和图像识别技术对面试进行自动化分析。
通过分析面试过程中的语速、表情、语调和肢体语言等信息，人工智能可以提供对候选人态度、情绪和沟通能力的客观评估。
此外，人工智能技术还可以为面试官提供实时语音转文本和图像分析的功能，帮助面试官更好地集中注意力并记录面试过程中的亮点和关键问题，提高面试效率和准确性。
三、人工智能在背景调查中的应用背景调查是人才招聘过程中的重要环节，它可以帮助企业验证候选人提供的信息的真实性和准确性。
然而，传统的背景调查方式往往需要耗费大量的精力和时间，并且存在一定的局限性。
《2019-2020年人工智能产业人才发展报告》
人工智能产业人才发展报告（2019-2020年版）2020年6月序人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力,正在深刻改变着人们的生产生活方式,为经济社会发展注入了新动能。
习近平总书记指出，加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。
当前人工智能正呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征。
作为引领未来的战略性产业，我国人工智能要保持竞争优势，需要加强人才队伍建设。
在调研中，我们发现我国人工智能产业人才队伍还存在以下三个问题：一是人才供需结构不平衡，当前人工智能人才整体需求缺口较大，人才供给在当前面临着岗位类型和技术方向上与企业需求之间存在显著错位的严重现象；二是人才供需质量不平衡，随着人工智能技术的不断进阶，应用落地范围的持续扩展，企业对创新型、复合型人才的需求更加突出，而当前人才质量难以满足企业需求；三是人才供需区域不平衡，京津冀地区、长三角地区和粤港澳大湾区是现阶段我国人工智能产业的三大人才集聚地，人工智能相关企业数量也领先全国其他地区，部分欠发达地区由于缺乏人才，更进一步制约了人工智能产业本地化的发展趋势。
习近平总书记强调：“发展是第一要务,人才是第一资源,创新是第一动力。
”人工智能产业的发展，要紧紧抓住人才这一资源，实现人尽其才、才尽其用、用有所成。
只有加强顶层设计，紧密围绕实际用人需求，推进人工智能“产学研一体化”人才培养模式发展，精准培养产业所需人才，才是解决产业内人才问题的切实方法。
由工业和信息化部人才交流中心牵头编写的《人工智能产业人才发展报告（2019-2020 年）》从人才角度出发，全面分析梳理了人工智能产业人力资源发展情况，提出相关人工智能产业人才工作建议。
由于时间仓促，报告中存在不当之处，还请指正！图目录图 1 人工智能的三次发展浪潮 (11)图 2 人工智能产业链及代表厂商 (12)图 3 全球主要国家的人工智能产业政策（部分） (13)图 4 中国人工智能产业规模（单位：亿美元） (15)图 5 2018-2025 年中国数据总量（单位：ZB） (17)图 6 2010-2017 年中国企业法人单位数及个体工商户数（单位：万个） (17)图 7 2010-2018 年中国人口数量及互联网上网人数（单位：亿人） (18)图 8 本次调研企业的人员规模情况 (20)图 9 本次调研企业的区域分布情况 (20)图 10 本次调研企业的产业链分布情况 (21)图 11 人工智能产业人才岗位类型 (22)图 12 人工智能各技术方向岗位人才供需比 (23)图 13 人工智能各职能岗位人才供需比 (24)图 14 全国主要区域的人才的需求情况及求职人才意向的区域情况 (25)图 15 人工智能产业十大热门专业 (26)图 16 新增人工智能本科专业高校区域分布 (27)图 17 开展人工智能培训的社会培训机构（部分） (29)图 18 主要岗位的工作年限要求 (33)图 19 主要岗位的专业要求 (33)图 20 主要岗位的学历要求 (34)图 21 典型岗位单月薪酬情况 (35)图 22 主要技术方向对工作年限的要求 (39)图 23 主要技术方向对专业的要求 (39)图 24 主要技术方向对学历的要求 (40)图 25 主要技术方向的单月薪酬情况 (41)图 26 各类型岗位对人才的需求情况及求职人才的岗位意向情况 (44)图 27 各技术方向对人才的需求情况及求职人才技术方向意向情况 (45)图28 “机器学习”和“机器视觉”百度指数搜索趋势 (45)图 29 企业需求中应届毕业生的比重和求职人才中应届毕业生的比重 (46)图 30 地方政府人工智能产业人才相关政策发布情况（单位：项） (48)图 31 意向京津冀、长三角、粤港澳、川渝地区的人才的来源地 (51)图 32 意向湖北省、陕西省、山东省的人才的来源地 (51)表目录表 1 人工智能领域十大紧缺岗位 ..................................................... 错误!未定义书签。
市场调研报告：全球人工智能行业的人才需求分析
市场调研报告：全球人工智能行业的人才需求分析一、全球人工智能行业的发展现状二、人工智能行业中常见的人才需求三、大数据和机器学习的专业技能需求四、自然语言处理和语音识别的人才需求五、计算机视觉与图像识别的专业技能需求六、人工智能行业专业技能的培养和发展一、全球人工智能行业的发展现状人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）的发展在全球范围内呈现出高速增长的趋势。
据统计，近年来全球人工智能技术市场呈现出持续增长的态势，预计到2030年全球人工智能技术市场规模将达到数千亿美元。
这一发展趋势不仅受到科技巨头的关注，也吸引了越来越多的投资者和创业者。
二、人工智能行业中常见的人才需求人工智能行业对各个领域的专业人才需求巨大，特别是在算法研发、数据分析和工程开发方面。
人工智能工程师、数据科学家和机器学习工程师成为了行业中最受追捧的人才。
此外，还有一些具备计算机视觉、自然语言处理和语音识别等专业技能的人才也备受市场青睐。
三、大数据和机器学习的专业技能需求大数据和机器学习作为人工智能领域的核心技术，在人才需求上有着重要的地位。
对于大数据开发和分析，行业中需要具备数据挖掘、数据处理和数据可视化等技能的专业人士。
而机器学习领域则需要掌握算法开发、模型训练和深度学习等技能的专业人才。
四、自然语言处理和语音识别的人才需求自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）和语音识别技术在人工智能行业中扮演着重要的角色。
对于NLP领域的专业人士，市场需要他们掌握文本分析、情感分析和语义理解等技能。
而语音识别领域则需要具备声学模型开发、语音信号处理和语音合成等专业技能的人才。
五、计算机视觉与图像识别的专业技能需求计算机视觉和图像识别技术是人工智能领域中颇具应用潜力的技术之一。
人工智能行业对于掌握图像处理、特征提取和目标检测等专业技能的人才需求较高。
这些专业人士可以通过算法开发和模型训练等手段实现图像的识别、分析和应用。
人工智能人才培养的现状与未来趋势分析
人工智能人才培养的现状与未来趋势分析人工智能（Artificial Intelligence, AI）作为当下热门的领域，已经开始在各个行业得到广泛应用。
然而，随着人工智能技术的深入发展，人工智能人才的供需矛盾也逐渐显现出来。
本文将从人工智能人才培养的现状出发，分析人工智能人才培养的未来趋势。
首先，我们需要了解人工智能人才培养的现状。
随着人工智能技术的迅猛发展，对人工智能人才的需求越来越大。
然而，当前的人工智能人才供应并不能满足市场需求的快速增长。
一方面，部分高校的人工智能专业仍处于起步阶段，无法为市场提供足够的人才。
另一方面，由于人工智能是跨学科的领域，涉及数学、计算机科学、统计学等多个学科，所以同一所高校很难提供全面的人工智能人才培养。
因此，当前的人工智能人才培养存在着供需不平衡的问题。
面对人工智能人才供应不足的现状，未来人工智能人才培养将呈现以下几个趋势。
首先，跨学科合作将成为人工智能人才培养的重要途径。
人工智能涉及多个学科的知识和技能，如数学、计算机科学、模式识别等。
在人工智能人才培养中，各学科之间需要加深合作，打破学科之间的壁垒，培养具备多学科背景的人才。
例如，数学专业同学需要学习计算机科学基础知识，计算机科学专业同学也应该学习数学的基础理论。
此外，还需要加强与其他相关学科的交流合作，共同推动人工智能人才培养。
其次，产学研结合将成为人工智能人才培养的重要模式。
人工智能技术的发展需要结合实际应用场景进行研究和开发，高校的人才培养需要与企业和科研机构有更紧密的合作。
通过与企业合作，学生可以接触到真实的项目和实际问题，培养解决实际问题的能力。
同时，与科研机构的合作可以推动人工智能领域的前沿研究，培养具有创新精神和科研能力的人才。
因此，产学研结合的模式将成为人工智能人才培养的重要途径。
此外，人工智能人才培养需要注重综合素质的培养。
人工智能人才除了需要具备扎实的专业知识外，还需要具备良好的综合素质。
2024年人工智能专业人才市场调研报告
2024年人工智能专业人才市场调研报告1. 前言本报告旨在对人工智能专业人才市场进行调研和分析，以了解当前行业需求和趋势。
通过对相关数据和信息的整理和解读，我们希望为人工智能专业人才的培养和就业提供参考和指导。
2. 背景人工智能作为一项新兴的技术和产业，在近年来取得了巨大的发展。
随着人工智能技术的不断成熟和应用领域的不断拓展，对人工智能专业人才的需求也在逐渐增加。
3.市场需求分析3.1 人工智能专业人才的职业发展路径人工智能专业人才的职业发展可以分为以下几个阶段：•初级岗位：包括算法工程师、数据工程师、机器学习工程师等。
•中级岗位：包括模型研究员、系统架构师、人工智能项目经理等。
•高级岗位：包括人工智能解决方案架构师、人工智能研究员、人工智能团队管理者等。
3.2 人工智能专业人才的岗位需求趋势随着人工智能技术在各行业的广泛应用，对人工智能专业人才的需求呈现以下趋势：•多领域需求：人工智能技术在金融、医疗、制造等行业都有广泛应用，对不同领域的人工智能专业人才的需求都在增加。
•多技能要求：除了掌握人工智能领域的专业知识外，人工智能专业人才还需要具备数据分析、编程、沟通等多方面的技能。
•高层次需求：随着人工智能技术的不断发展，对高层次的人工智能专业人才的需求也在增加，包括人工智能研究者、解决方案架构师等。
4. 人工智能专业人才培养现状4.1 高校人工智能专业设置情况目前，越来越多的高校开始设置人工智能相关专业，并且在课程设置和实践教学上不断进行创新。
人工智能专业的培养涉及算法、数据分析、机器学习等方面的知识和能力培养。
4.2 培训机构和在线教育平台除了高校，一些培训机构和在线教育平台也提供了人工智能专业的培训课程。
这些课程通常结合实际案例和项目实践，帮助学员快速掌握人工智能的核心技术和应用。
5. 人工智能专业人才就业现状5.1 就业岗位分布情况目前，人工智能专业人才的就业岗位主要分布在科技公司、互联网公司、金融机构等领域。
人工智能应用人才分析论文
人工智能应用人才分析论文人工智能作为当今世界科技发展的重要驱动力，其应用范围日益广泛，从日常生活到工业生产，从医疗健康到国家安全，人工智能技术正深刻地影响着社会的各个层面。
随着人工智能技术的快速发展，对于人工智能应用人才的需求也日益增长。
本文旨在分析人工智能应用人才的现状、需求、培养方式以及未来发展趋势。
引言人工智能技术的发展离不开人才的支持。
在人工智能领域，人才是推动技术进步和应用创新的关键因素。
然而，人工智能人才的培养和应用现状如何？存在哪些问题和挑战？未来的发展方向又将如何？这些问题对于人工智能行业的健康发展具有重要意义。
人工智能应用人才现状当前，人工智能应用人才主要集中在计算机科学、电子工程、数学、统计学等相关学科。
随着人工智能技术的不断进步，对于具有跨学科背景的人才需求日益增加。
这些人才不仅需要掌握机器学习、深度学习等核心技术，还要具备数据分析、系统设计等综合能力。
然而，目前人工智能领域的人才分布并不均衡。
一方面，顶尖人才主要集中在大型科技公司和研究机构，中小企业和新兴创业公司往往难以吸引和留住高端人才。
另一方面，人工智能领域的人才结构也存在问题，如性别比例失衡、年龄结构单一等。
人工智能应用人才需求分析随着人工智能技术的广泛应用，各行各业对于人工智能应用人才的需求日益增长。
从工业制造到金融服务，从医疗健康到教育娱乐，人工智能技术的应用为各行各业带来了新的机遇和挑战。
企业对于人工智能应用人才的需求主要集中在以下几个方面：1. 技术研发人员：负责人工智能算法的研究与开发，需要具备扎实的数学基础和编程能力。
2. 数据分析人员：负责数据的收集、处理和分析，需要具备数据敏感性和分析能力。
3. 系统架构师：负责人工智能系统的设计与优化，需要具备系统思维和创新能力。
4. 产品经理：负责人工智能产品的规划和市场推广，需要具备市场洞察力和产品思维。
5. 伦理与法律顾问：随着人工智能技术的发展，伦理和法律问题日益突出，需要相关领域的专业人才进行指导和监督。
2024年人工智能行业人才发展研究报告
摘要
2024年是人工智能技术进入社会的第一个全面发展的年份。
2024年
的人工智能人才在不断促进社会发展的同时，也支撑着企业创新发展。
本
文针对2024年人工智能行业的人才发展状况进行深入研究，根据当下的
市场需求和技术改变，分析2024年人工智能行业人才发展的特点，预测
未来人工智能行业人才发展的趋势。
关键词：人工智能，人才发展，2024年
1.引言
2024年，作为人工智能技术大热的一年，全球人才热潮早已围绕着
人工智能技术发展，造就了一批有着实力的人工智能行业人才。
人工智能
人才的增加，促进了社会发展，拓宽了企业的业务范围，也催生了新的行
业生态。
本文将集中研究2024年人工智能行业的人才发展状况，根据当下的
市场需求和技术发展，分析2024年人工智能行业人才发展的特点，预测
未来人工智能行业人才发展的趋势。
2.2024年人工智能行业的人才发展态势
2024年是人工智能技术的大发展，也是人工智能行业人才的大发展。
在这一年里，各类人工智能行业人才大量出现，人工智能行业的市场需求
也非常大，正在加速人工智能行业人才的发展。
2024年人工智能行业的人才发展状况可以总结为：
（1）2024年人工智能行业人才数量的增长。
人工智能对就业市场的人才需求
人工智能对就业市场的人才需求随着科技的飞速发展，人工智能已经成为当今社会的一大热门话题。
人工智能的广泛应用不仅使许多行业翻天覆地，同时也给人才市场带来了新的机遇和挑战。
本文将探讨人工智能对就业市场的人才需求，并分析这一领域的前景和发展趋势。
一、人工智能的快速发展人工智能是指计算机以及相关技术的应用，使得机器能够模拟和执行类似于人类智能的任务。
近年来，人工智能技术取得了长足的进步，尤其是深度学习技术的应用，使得机器能够进行自主学习和决策。
这种技术突破带来了巨大的社会影响，并且正在改变我们的生活方式和工作方式。
二、人工智能对就业市场的影响1. 新兴行业的快速崛起随着人工智能技术的发展，相关行业如智能驾驶、智能家居、人工智能机器人等迅速崛起。
这些新兴行业对人才的需求日益增长，尤其是对具备人工智能算法、数据分析和机器学习能力的人才有着更高的需求。
2. 现有行业的转型升级人工智能技术的应用也在传统行业中带来变革和升级。
例如，在制造业中，自动化技术和机器人的智能化已经成为现实，从而减少了人力资源的需求。
而与此同时，制造业中对于能够运用人工智能技术进行数据分析和智能决策的人才的需求也在增加。
3. 就业市场的结构性变化人工智能的普及使得一些传统职位变得多余，例如一些低技能的工作会被自动化所替代。
然而，人工智能的发展又创造了一些新的职位和就业机会。
与此同时，随着科技的发展，人们对于高技能、高智能的工作人才的需求也在不断增加。
三、人工智能人才的需求和发展前景1. 人工智能算法工程师人工智能算法工程师是目前市场上最受欢迎的职业之一。
他们负责开发和优化人工智能的算法和模型，使得人工智能系统能够更加准确和智能地进行学习和决策。
人工智能算法工程师不仅需要掌握数学、统计和编程等基础知识，还需要具备创新能力和问题解决能力。
2. 数据科学家数据是人工智能的核心，数据科学家负责收集、清洗和分析大量的数据，并将其转化为有用的信息和洞察。
人工智能发展现状分析
人工智能发展现状分析人工智能发展现状分析随着科技的飞速发展，人工智能已经成为了当今社会的热门话题。
本文将从技术进步、应用领域、产业发展、人才现状、法规和伦理问题、优势和挑战、未来趋势以及总结等方面对人工智能的发展现状进行分析。
1.技术进步近年来，人工智能技术取得了显著的进步。
在深度学习、机器学习等领域，研究人员不断优化算法，提高模型的准确性和效率。
此外，随着计算能力的提升，人工智能技术能够处理更加复杂的数据，使得智能化的应用范围不断扩大。
2.应用领域人工智能技术在各个领域都有广泛的应用。
在商业领域，人工智能技术被用于销售预测、库存管理、客户服务中心等。
在工业领域，人工智能技术被用于自动化生产、质量控制、设备故障预测等。
在医疗领域，人工智能技术被用于诊断辅助、药物研发、健康管理等方面。
在教育领域，人工智能技术被用于个性化教学、学生辅导、考试评价等。
3.产业发展随着人工智能技术的广泛应用，相关产业也得到了快速发展。
从技术研发到应用拓展，再到市场销售，形成了一个完整的人工智能产业链。
各大科技公司、初创企业以及研究机构都在积极参与人工智能产业的发展，竞争与合作并存。
4.人才现状人工智能领域对人才的需求日益旺盛。
目前，全球范围内都在争夺人工智能人才，尤其是研究人才和开发人才。
各大高校、研究机构以及企业都在加大人才培养力度，以满足日益增长的人才需求。
5.法规和伦理问题人工智能技术的发展也带来了一些法规和伦理问题。
例如，关于人工智能的法律法规尚不完善，需要制定和实施相应的法律法规来规范人工智能技术的发展。
此外，人工智能技术也引发了一些伦理挑战，如数据隐私、歧视等问题，需要引起社会的高度关注和讨论。
6.优势和挑战人工智能技术的优势在于其能够处理大量数据，进行快速运算和准确预测。
这些优点使得人工智能技术在各个领域都有广泛的应用前景。
然而，人工智能技术也面临着一些挑战。
例如，如何保护数据隐私、如何解决算法的不透明性、如何确保算法的公正性等都是需要解决的问题。
人工智能在人力资源管理中的发展现状与未来趋势分析
人工智能在人力资源管理中的发展现状与未来趋势分析引言：随着人工智能的不断发展，其在各个行业中的应用也越来越广泛。
人力资源管理作为企业运营中至关重要的一环，也开始借助人工智能技术来提高效率和质量，实现更精确的管理。
本文将就人工智能在人力资源管理中的发展现状以及未来的趋势进行详细分析。
一、人工智能在人力资源管理中的现状1. 招聘和人才管理人工智能在招聘和人才管理中主要体现在以下几个方面：- 简历筛选：人工智能可以通过自然语言处理技术，快速筛选出较合适的简历，减少人工筛选的时间和成本。
- 人才匹配：利用机器学习算法，可以通过分析招聘需求和候选人的背景等信息，提供最佳的人才匹配方案。
- 面试辅助：人工智能可以通过分析语音、情绪识别等技术，提供面试辅助工具，帮助面试官更全面地评估候选人的能力和素质。
2. 培训和发展人工智能在培训和发展中的应用主要包括：- 个性化学习：通过人工智能技术，根据员工的实际情况，提供个性化的培训计划，提高培训的效果和针对性。
- 智能导学：通过学习算法，人工智能可以对员工的学习过程进行分析，根据学习效果自动调整教学内容和方式。
- 视频学习：结合人工智能和大数据技术，可以对培训视频进行分析，提取关键知识点，帮助员工更快速地掌握。
3. 绩效管理和激励人工智能在绩效管理和激励方面的应用主要有：- 自动化绩效评估：通过分析员工的工作表现和数据，人工智能可以进行绩效评估，提供客观、公平、高效的评估结果。
- 激励方案：结合人工智能的分析和机器学习的能力，可以根据员工的绩效，自动化地制定个性化的激励方案，增强员工的积极性和凝聚力。
二、人工智能在人力资源管理中的未来趋势1. 数据驱动的决策支持随着大数据和人工智能技术的不断发展，人力资源管理将更多地依赖于数据驱动的决策支持。
通过对大量的员工数据进行分析，人工智能可以更准确地预测员工的潜力、离职率、福利需求等，为管理者提供决策支持，帮助企业更好地进行人力资源的规划和管理。
人工智能在人力资源招聘中的发展现状与未来趋势分析
人工智能在人力资源招聘中的发展现状与未来趋势分析随着科技的不断进步和人工智能技术的快速发展，人力资源招聘领域也逐渐融入了人工智能技术的应用。
人工智能在人力资源招聘中的发展现状和未来趋势正引起广泛的关注和探讨。
一、人工智能在人力资源招聘中的现状1、简历筛选人力资源招聘中的一个重要环节是简历筛选。
传统的简历筛选需要耗费大量的人力物力，而人工智能技术可以通过智能算法和大数据分析，快速筛选出与职位要求匹配度高的简历，从而提高招聘效率和准确性。
2、智能面试传统的面试过程中，面试官需要花费大量的时间和精力，而且人为因素可能对候选人的评判带来偏见。
而人工智能技术可以通过语音识别、情绪分析等技术，智能化地进行面试，从而减轻面试官的负担，并提供客观的评估结果。
3、人格测评人工智能技术还可以通过数据分析和机器学习算法，对候选人的人格特征进行评估和匹配。
这样可以在招聘过程中更好地了解员工的个性特点，提高人才匹配度，从而减少员工流动率。
二、人工智能在人力资源招聘中的未来趋势1、人才预测与推荐人工智能技术的快速发展使得在人才招聘中可以更好地进行人才预测和推荐。
通过大数据分析，人工智能可以收集和分析大量招聘信息和员工数据，从而准确预测出未来可能表现出色的候选人，并形成智能化的人才推荐系统，帮助企业更好地招聘和留住人才。
2、智能化招聘咨询随着人工智能技术的不断进步，智能化招聘咨询正逐渐成为一种趋势。
人工智能可以通过自然语言处理技术和机器学习算法建立智能对话系统，帮助候选人解答招聘流程、职位需求等问题，提供个性化的招聘咨询服务。
3、自动化招聘流程未来，人工智能技术还有望实现招聘流程的自动化。
通过智能算法和语音识别技术，人工智能可以自动识别和分析候选人的信息，并在整个招聘流程中提供自动化的服务，从招聘、筛选到面试和通知等环节都可以实现自动化操作。
总结起来，人工智能在人力资源招聘中的应用已经取得了一定的成就，同时也面临一些问题和挑战。
全球人工智能技术的产业链分析
全球人工智能技术的产业链分析在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）技术无疑是最具创新性和影响力的领域之一。
它正在重塑各个行业，改变着我们的生活和工作方式。
要深入理解人工智能技术的发展和影响，对其产业链进行全面分析至关重要。
人工智能技术的产业链可以大致分为三个主要环节：基础层、技术层和应用层。
基础层是人工智能技术的根基，主要包括数据和计算能力的提供。
数据就像是人工智能的“燃料”，没有大量高质量的数据，人工智能系统就无法进行有效的学习和训练。
这些数据的来源多种多样，包括互联网、传感器、企业数据库等。
为了确保数据的质量和可用性，数据采集、清洗和标注等工作变得尤为重要。
在这个过程中，产生了专门的数据服务提供商，他们致力于收集、整理和优化数据，以满足不同人工智能应用的需求。
计算能力则是推动人工智能发展的“引擎”。
随着人工智能模型的复杂度不断增加，对计算资源的需求呈指数级增长。
高性能的芯片，如GPU（图形处理单元）、TPU（张量处理单元）等，成为了人工智能计算的核心硬件。
云计算服务提供商也纷纷推出专门针对人工智能计算的服务，为企业和研究机构提供强大的计算支持。
此外，数据中心的建设和运营也是基础层的重要组成部分，它们为大规模的人工智能计算提供了稳定的环境。
技术层是人工智能产业链的核心环节，涵盖了算法、模型和技术框架等方面。
算法是人工智能的灵魂，它决定了人工智能系统如何处理和分析数据。
目前，深度学习算法在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。
研究人员不断探索和创新新的算法，以提高人工智能的性能和效率。
模型是基于算法构建的具体应用形式，例如图像分类模型、语言翻译模型等。
开发高质量的模型需要深厚的技术积累和大量的计算资源。
同时，技术框架为算法和模型的开发提供了便捷的工具和环境，如TensorFlow、PyTorch 等开源框架，大大降低了人工智能技术的开发门槛，促进了技术的普及和应用。
应用层是人工智能技术落地的终端环节，也是其价值实现的关键所在。
人工智能在人才招聘中的可行性分析报告
人工智能在人才招聘中的可行性分析报告近年来，随着人工智能技术的不断发展和普及，其在各个领域的应用也日益广泛。
其中，人才招聘领域是一个潜力巨大的应用领域。
本文将就人工智能在人才招聘中的可行性进行分析和探讨。
一、人工智能在简历筛选中的应用在人才招聘中，企业通常需要面对大量的简历。
传统的简历筛选工作需要耗费大量的人力和时间，而且很难确保筛选结果的准确性和客观性。
而借助人工智能技术，企业可以通过建立智能筛选系统来自动筛选简历，快速高效地找到符合要求的人才。
人工智能可以根据企业设定的招聘条件和要求，通过自然语言处理和机器学习等技术，智能地筛选出最匹配的简历，并自动进行初步筛选，大大提高了招聘效率和准确性。
二、人工智能在面试过程中的应用面试是人才招聘中至关重要的一环，传统的面试过程需要招聘人员花费大量的时间和精力，而且难以确保面试评价的客观性和公平性。
借助人工智能技术，企业可以开发智能面试系统，实现面试的自动化和智能化。
通过语音识别、情绪识别和面部识别等技术，系统可以对候选人的面试表现进行全面评估，提供客观的评价和反馈，帮助企业更好地选择最适合的人才。
三、人工智能在背景调查中的应用在人才招聘过程中，企业通常需要对候选人进行背景调查，以确保其真实性和可靠性。
传统的背景调查方式常常需要花费大量的时间和精力，而且难以做到全面和客观。
通过人工智能技术，企业可以建立智能背景调查系统，通过数据挖掘和人脸识别等技术，快速准确地对候选人进行全面背景调查，帮助企业更好地了解候选人的背景和信誉，降低用人风险。
四、人工智能在员工匹配中的应用在人才招聘过程中，企业往往需要考虑员工与岗位之间的匹配度，以确保员工能够更好地适应岗位和发挥潜力。
传统的员工匹配方式通常凭借主管的主观判断和经验，难以做到客观和科学。
通过人工智能技术，企业可以建立智能匹配系统，通过大数据分析和机器学习算法，全面评估员工的技能、经验和性格特征，智能地匹配员工与岗位，实现更好的人才配置和资源优化。
人工智能和机器学习带来的新型人才需求分析
人工智能和机器学习带来的新型人才需求分析随着科技的发展，人工智能和机器学习逐渐成为了人们关注的焦点。
作为未来发展的方向，这两个领域必将催生出大量的新型人才。
在这其中，从事人工智能和机器学习相关工作的人员，将成为人才市场上最为稀缺和受追捧的群体。
一、人工智能和机器学习的定义和应用首先，我们需要明确人工智能和机器学习的定义和应用。
人工智能指的是让计算机能够像人一样进行智能活动、表现出智能行为的一种技术。
它不仅可以模拟人的思考方式，还能够在某些方面超越人类，实现人类无法完成的任务。
而机器学习，则是人工智能的一种实现方式。
它是一种通过算法，让计算机根据大量的数据来自动识别、学习和预测的技术。
通过机器学习，计算机可以利用预设模型，不断从大量的数据中汲取知识，进而提高自身的能力。
人工智能和机器学习的应用领域非常广泛。
例如，在医疗领域，人工智能可以帮助医生更好地诊断病情和制定治疗方案。
在金融领域，人工智能可以帮助银行和保险公司进行风险评估、预测市场走势等等。
此外，人工智能和机器学习还可以应用于智能家居、智能机器人、自动驾驶等领域。
二、人工智能和机器学习的新型人才需求随着人工智能和机器学习技术的不断发展，这两个领域对于新型人才的需求也在不断增长。
这些新型人才，需要具备以下几个方面的素质：1.技术能力首先，新型人才需要具备扎实的技术能力。
他们需要懂得如何使用各种人工智能和机器学习工具和模型，能够处理大量的数据，并在其中发现所需的信息。
同时，他们还需要能够编写和优化人工智能和机器学习算法，以实现更精准、高效的预测和决策。
2.创新能力除了技术能力，新型人才还需要具备创新能力。
他们需要不断追求技术上的创新和突破，能够提出新的算法和模型，为人工智能和机器学习技术的发展做出贡献。
此外，他们还需要具备创新思维，能够将人工智能和机器学习技术应用到各个领域，创造出更多的商业价值。
3.商业意识除了技术能力和创新能力，新型人才还需要具备一定的商业意识。
AI在人力资源管理中的发展现状与未来趋势分析
AI在人力资源管理中的发展现状与未来趋势分析引言随着人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）技术的快速发展，人力资源管理领域内也逐渐开始应用AI技术。
借助AI，企业可以更加高效地管理人力资源，并在招聘、培训、绩效考核等方面取得更好的效果。
本文将就AI在人力资源管理中的发展现状与未来趋势进行分析。
AI在招聘中的应用AI可以在招聘过程中发挥重要作用。
通过机器学习和自然语言处理技术，AI能够帮助企业快速筛选简历，减少人力资源部门的工作负担，并从大量的数据中快速找到匹配企业需求的人才。
同时，AI还可以对候选人进行语音面试和情绪分析，帮助企业更加全面地评估候选人的能力和适应性。
AI在培训与发展中的应用在培训与发展领域，AI可以提供个性化的学习计划和内容。
通过分析员工的学习习惯和能力水平，AI能够为每个员工定制出最合适的学习路径，并提供个性化的学习资源。
此外，AI还可以通过监控和分析员工的学习效果，为企业提供及时反馈和调整方案，提高培训的效果和员工的职业发展。
AI在绩效考核中的应用AI可以帮助企业更加客观和准确地进行绩效考核。
通过分析员工的工作数据，AI可以对员工的工作质量和效率进行评估，并根据评估结果给出反馈和建议。
AI可以减少主管的主观因素对绩效考核的影响，确保公平和客观，同时帮助企业更好地识别和培养高绩效的员工。
未来趋势分析随着AI技术的进一步发展，人力资源管理领域中的AI应用将会更加智能和专业化。
首先，AI可以通过大数据分析预测员工的离职风险和潜力，并提供相应的人才策略和培养方案。
其次，AI还可以在企业内部搭建职业发展的虚拟平台，帮助员工规划未来的职业发展路径，并提供相关的学习资源和指导。
此外，AI还可以通过分析员工的行为和社交网络关系，提供更好的团队组合和合作建议，提高团队的效能和创造力。
然而，AI在人力资源管理中的广泛应用也面临一些挑战。
首先，隐私保护是一个重要的问题。
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个人观点，仅供参
行业背景
人工智能发展是基于工业4.0和中国制造2025，人工智能作为第4代工业革命（即工业4.0）的发展主体，是未来制造业的发展趋势，在2016年两会上的第十三个五年规划纲要，明确把智能造能制造列为国家发展战略，实施高端装备创新发展工程，明显提升自主设计水平和系统集成能力。
实施智能制造工程，加快发展智能制造关键技术装备，强化智能制造标准、工业电子设备、核心支撑软件等基础。
加强工业互联网设施建设、技术验证和示范推广，推动“中国制造+互联网”取得实质性突破。
培育推广新型智能制造模式，推动生产方式向柔性、智能、精细化转变。
鼓励建立智能制造产业联盟。
实施绿色制造工程，推进产品全生命周期绿色管理，构建绿色制造体系。
推动制造业由生产型向生产服务型转变，引导制造企业延伸服务链条、促进服务增值。
推进制造业集聚区改造提升，建设一批新型工业化产业示范基地，培育若干先进制造业中心。
（摘自《十三五发展纲要之加快新型制造业概述）
工业4.0是由德国政府《德国2020技术战略》所提出的十大未来项目之一，是指利用物联信息系统将生产中的供应，制造，销售信息数据化、智慧化，最后达到快速，有效，个人化的产品供应。
“工业4.0”研究项目由德国联邦教研部与联邦经济技术部联手资助，在德国工程院、弗劳恩霍夫协会、西门子公司等德国学术界和产业界的建议和推动下形成，并已上升为国家级战略。
2014年11月李克强总理访问德国期间，中德双方发表了《中德合作行动纲要：共塑创新》，宣布两国将开展工业4.0合作，该领域的合作有望成为中德未来产业合作的新方向。
而借鉴德国工业4.0计划，是“中国制造2025”的既定方略。
随着中国的加入，德国对工业4.0标准的制定或将加速。
以上数据来源于工业4.0、十三五规划纲要网站
人工智能制造行业人才现状
人工智能的发展，包括资金、系统标准化、知识产权保护、人力资源发展、国际合作和实施安排。
规划确立了在2018 年前建立基础设施、创新平台、工业系统、创新服务系统和AI 基础工业标准化这一目标。
全球职场社交平台LinkedIn(领英)发布《全球AI领域人才报告》。
该报告显示，全球人工智能(AI)人才需求三年翻8倍，从业者达190万，拥有十年以上从业经验的人才占比达65.4%。
在中国，人工智能相关人才总数超过5万人，位居全球第七。
不过，在人才结构方面，中国资深人工智能人才数量与美国差距明显，十年从业者仅占38.7%，远低于美国的71.5%，从数量上看，则为美国的三十分之一。
另一份来自脉脉研究院发布于今年年初的《中国人工智能人才数据报告》则表明，人工智能相关岗位确实在整个互联网行业中，最为“多金”。
报告指出，人工智能相关岗位应届毕业生的起薪基本都在12500元/月以上，毕业三年后的人工智能岗位技术人员，平均月薪能在25000元以上。
“随着人工智能时代的到来，高科技互联网企业势必掀起一场人才争夺战，该行业人才的薪酬溢价将进一步扩大。
”报告分析称。
而且，中国人工智能人才的分布也具有极强的地域性。
北、上、深、杭吸引了全国九成以上的人工智能人才。
徐彦之表示，人工智能并非一线或者超一线城市的“专利”。
“一些二线城市同样也想发展AI产业，比如长三角地区的苏州、南京等。
如何吸引AI高端人才去往这些地方，也是一个值得探讨的问题。
”
复合型人才最吃香
人工智能行业缺人，那么，缺什么样的人？“有些公司可能自己
都不知道，他们到底招AI人才要做什么。
”北京大学信息科学技术学院毕业的一位博士感慨，一些公司做AI更像是在赶时髦，他们要的人会“分类、回归和聚类就行，要求不高”。
“而且，如果公司缺乏数据和必要的基础设施，就算他们找来了牛人，也留不住牛人。
”
全球科技巨头抢圈中国AI人才Facebook人工智能实验室主任杨立昆近日表示，吸引中国人才是Facebook目前在中国的首要任务。
目前在Facebook的研发团队里已经有不少中国人。
Facebook 已经开始与中国大学合作，比如清华和上海交大，采取同美国、法国等地相同的合作模式。
关注大学的科研项目，给学生提供实习的机会等。
IBM目前在中国专注于研发、软件和硬件的三个实验室，都有人工智能相关领域的研发项目，并且与中国高校都进行了合作。
截至2016年底，IBM与中国高校合作，累计人员、设备和资金投入约合43亿元人民币。
2016年IBM支持的联合科研创新项目就达59项，在教育领域的软硬件支持和资金总额超1亿元。
微软2016年在苏州工业园区成立了研发中心，以开发人工智能技术。
该研究院的人员未来将扩至1500人左右。
微软表示，苏州毗邻上海，生活和投资成本都相对较低，在吸引人才方面具有天然优势。
（以上数据来自中国智能人才发展报告）
传动硬件和外观功能件人才视为同一标准，即：机械自动化专业，最好是本科研究生学历，有自带科研项目，
功能硬件是为了实现某些功能而设置的硬件：如感应传感器、摄像头（视觉）、嗅觉硬件（未知，没接触过）、光学、信息处理模块硬件(CPU)、电路控制硬件。
（未接触领域，我也不知道）
软件为系统软件（LINUX）和应用软件：我们常说的人工智能工程师是偏向于软件方面的，人工智能和很多专业都有关系，自动化，电子，信息，计算机，等等。
和计算机专业关系更密切一些。
国内计算机最顶尖的，北京大学、清华大学、北京航空航天大学、哈尔滨工业大学、上海交通大学、南京大学、国防科学技术大学，这些学校都有计算机科学与技术国家重点一级学科，是国内最高水平的。
人工智能工程师：研究深度学习在计算机视觉领域应用核心算法，结合业务场景实现相关技术的研发优化和产品落地。
任职要求：1、图像处理，模式识别，机器学习等计算机相关专业硕士以上学历；2、熟悉当前深度学习领域研究进展，对常用深度网络模型有丰富训练经验和深刻理解；3、对目标检测、分割、跟踪、识别、内容理解等问题有深入理解和经验；能跟踪业内某一相关方向的最新进展；4、熟练使用Matlab，python，c/c++；精通caffe，mxnet等至少一种框架；5、有网络模型压缩，或移动端移植优化经验者佳；6、思维活跃，有良好的自我驱动能力，对新技术新知识有激情。
（核心人才25000-30000）
JAVA工程师、计算机软件相关专业，本科以上学历。
2、1年以上JAVA开发工作经验。
3、JAVA编程、数据库、linux操作、网页解析技术，熟悉当前主流网页结构，熟练掌握http协议。
（7000-12000）
精算工程师：任职资格：1）计算机、电信、自控等专业硕士以上
学历，CET六级（或ELTS 6.0, TOEFL 95）以上英文能力，且有英文相关论文发表于SCI或EI检索的期刊和会议；2）熟练掌握深度学习算法并有计算机视觉相关方面的项目经历；3）熟练掌握python、c/c++、Matlab等语言，熟练掌握caf（15000-25000）
高级后端工程师：两年以上C、Node.js或Golang的开发经验，良好的编程风格熟悉关系数据库和KeyValue数据库了解常见数据队列系统，ZeroMQKafkaRabbitMQ等熟悉Linux开发环境，熟悉Git或其它代码管理工具良好的英文读写能力加分项ACMICPC获奖本科毕业于985院校CS、EE或SE专业有服务器端网络程序开发经验接触、处理过大数据相关业务和系统；为高质量开源软件贡献过代码。
…………
后续建议
作为新兴行业，人才博奕是非常激烈的，猎头行业说到底就是人才的竞争，能谁给企业提供适合发展的人才，谁就能受到市场的青睐和喜爱。
作为新兴行为的人才展，招聘选拔是一个方面，同时，应主动和一些大专院校，特别是985、211、2011人才计划大学取得联系，建立相应的就业帮辅和合作计划，以此来作为人才储备的重要途径。
从事人工智能人才链供应，应着眼于全国，目前全国的人工智能人才集中于北、上、杭、深，长三角也就江苏南京、苏州，自身的特色为在行业内树立品牌影响。
（完）。