穩健,是 Gate 持續增長的核心動力。
真正的成長,不是順風順水,而是在市場低迷時依然堅定前行。我們或許能預判牛熊市的大致節奏,但絕無法精準預測它們何時到來。特別是在熊市週期,才真正考驗一家交易所的實力。
Gate 今天發布了2025年第二季度的報告。作爲內部人,看到這些數據我也挺驚喜的——用戶規模突破3000萬,現貨交易量逆勢環比增長14%,成爲前十交易所中唯一實現雙位數增長的平台,並且登頂全球第二大交易所;合約交易量屢創新高,全球化戰略穩步推進。
更重要的是,穩健並不等於守成,而是在面臨嚴峻市場的同時,還能持續創造新的增長空間。
歡迎閱讀完整報告:https://www.gate.com/zh/announcements/article/46117
非技術崗的AI 產品經理年薪近百萬美元,美國公司開啟“搶人大戰”!
整理| 屠敏
上市 | CSDN(ID:CSDNnews)
5 年前,一份“2018 屆互聯網校招高薪清單”在網絡流傳,將人工智能熱度刷新到新高度。當時,對於深度學習、機器學習、人工智能領域的學生群體而言,年薪25 萬似乎只是“白菜價”。
時至今日,在生成式AI 開啟開發新範式時,「未來不是屬於AI,而是屬於掌握了AI 的新程序員」,昨日星火認知大模型V2.0 升級發布會上,科大訊飛董事長劉慶峰一語點名AI 時代核心競爭力。
就此,一場有關「AI 人才」爭奪戰正在國內外激烈上演,據《華爾街日報》報導,亞馬遜、Netflix 等科技巨頭紛紛加碼狂招AI 人才,就連非技術崗的AI 產品經理年薪也有將近百萬美元。
與生成式人工智能相關的崗位需求直線上漲
隨著各家互聯網企業加入大模型研發的浪潮,以及Generative AI (GenAI) 催生新應用誕生之際,創新企業要想不輸給競爭對手,必須要有強勁的人才補給。
根據全球領先的招聘網站Indeed 數據顯示,近幾個月來,僅在美國地區,Indeed 上與生成人工智能相關的職位數量急劇增加,如下圖所示。
圖像識別、算法研究最熱門
那要問哪些崗位最為熱門?國外最新報告中暫未點名,不過,我們根據國內各家的調查報告中,尋找到了一些方向。
據CSDN 調研數万名開發者得出的分析顯示,圖像識別和推薦系統、人臉識別是開發者重點關注的三大應用場景,這也是開發者主攻的開發方向。
在供給端,AIGC 領域熱投崗位則以AI 產品經理類、運營類等⾮技術崗位居多。
在這個浪潮中,有招聘人員表示,意識到炙手可熱的人工智能專家可以獲得多份工作機會,因此許多公司將工資定在六位數左右,並附有獎金和股票獎勵,以吸引經驗豐富的員工。
亞馬遜、Netflix 等巨頭開展AI 人才爭奪戰,薪資高達90 萬美元
就美國地區而言,據《華爾街日報》報導,很多公司為了吸引到AI 人才,下了血本。
其一,流媒體服務Netflix 在其網站上最新發布招聘啟事,希望能招聘機器學習平台產品經理,給出的年薪從30 萬美元到90 萬美元不等,薪酬範圍包括基本工資和獎金。
詳細來看,這一職位要求應聘者與工程師合作,定義MLP 的戰略願景、目標、關鍵成果和成功指標。其可以到位於加州洛斯加托斯的辦公室報到,也可以在西海岸時區遠程工作。不過,招聘信息中沒有提到大學學歷要求。
在本月早些時候,亞馬遜公開招聘一名應用科學和生成式人工智能高級經理,開出的年薪高達34.03 萬美元,不包括獎金。
亞馬遜在LinkedIn 上的職位描述稱:"這個職位主要負責領導一個科學團隊,該團隊專注於計算機視覺、潛在擴散模型以及產品生成圖像和視頻相關的基礎模型。”
認清現實
然而,需要清醒認識的是,「欲戴王冠必承其重」,而且並非所有職位都享有豐厚的薪酬。
根據Willis Towers Watson 對雇主薪酬情況的調查數據顯示,一個越來越普遍的職位,即工程師,其平均年薪約為13 萬美元,而機器學習產品工程師職位的平均總薪酬則達到了143,589 美元。
在從事人工智能研究或研發方面的職位中,許多需要擁有計算機科學、數學或數據科學等領域的學位,或者豐富的相關經驗。
許多雇主和招聘人員表示,由於大型語言模型可以根據概率做出判斷,因此應聘者對數據分析和統計方面有個人的理解將會有所裨益;而對於某些高級職位,具備一定的管理經驗也將是加分項。
所以,對於想要拿到高薪的AI 人才而言,其不僅要有深厚的技術功底,還需要有創新能力、團隊合作能力、業務理解和解決問題的能力,以及不斷學習和發展的心態。這些綜合性的能力才有可能使他們在競爭激烈的AI 人才市場中脫穎而出。
另外,還有一個不容忽視的挑戰是,現在各行各業都需要不同的人工智能人才。例如,沃爾瑪正在招聘其對話式人工智能團隊的職位,基本工資範圍在每年168,000 美元至252,000 美元之間;寶潔公司則在尋找人工智能工程師,其基本工資為每年110,000 美元至132,000 美元不等。
這意味,AI 人才的發展空間不局限於互聯網行業,也包括房地產、電商、製造業等各個領域,都會有AI 應用。
所以,應聘者也需要在對每個行業有一定專業知識的基礎上,謹慎選擇。
參考: