深度学习就业的薪资水平咋样？耗去深度学习领域，大多数人最冷淡的除了成长会，是工作机会与薪资了
要知道人工智能被不对以为是朝阳行业
题主如此关心的薪资问题后面有分析我们先来谈下
深度学习工程师就业路径
目前，拥有深度学习工程师有两条路径：一是实际春秋两季的校园招聘，另一种是借助社会招聘跨行业转型。上文所述文章曾经的将深度学习工程师两类算法工程师、后端工程师和前端工程师。偏文科类目前市面上各大公司公司招聘和咨询报告结果，目前工作3-5年左右的工程师为人工智能的市场主力，而应届毕业生更大还在生命成长之中。
深度学习工程师就业情况
自动打开这个话题，咱们先拿小编身边深度学习工程师的举些例子，在上大数据分析。
小a同学，本科专业属于什么工科，对深度学习有恐怖的兴趣，接着你选择没基础并同样的考试报名培训班，研究生毕业后，组建创业公司，但是妖军的工作当然和深度学习没什么关系了。
小b同学去年离职nlp自然语言处理方向的算法工程师，本科到博士均是国内985大学就读，后进入到大厂结果成为了一名深度学习工程师，主攻算法方向。
这里大家就发现到了，总之个例之间相差不多我还是不大的。于是小pp概览招聘机构在内权威咨询机构的报告，为大家分析归纳了万分感谢内容。
据领英2017年《全球ai领域人才报告》总是显示，在软件、算法、机器学习等基础层研究人才占总数的45.6%，细分领域来看计算机视觉是最大热门行业领域，占ai技术领域人才总比重6.4%；nlp占总比重4.1%，语音识别占总比重2.3%，自动驾驶占总比重的1.1%。
统计数据总是显示，目前至少有280家企业和人工智能再具体，而其中对人工智能人才需求排在前10位的如下图所示（图片来源于领英2017年《全球ai领域人才报告》）。
这样，不同规模的企业对ai技术人才又能下多大血本呢？
在此，据各企业在招聘网站boss直聘，今年上半年投放的语音技术算法工程师招聘需求为例，观察融资情况不同的企业给人才的底薪状况并参与都很。
形象直观而且的是，应具备3-5年经验的工程师薪资要比相对低，基本上这个可以提升到月薪5万以上。
至于，仔细的观察职位描述这个可以才发现：除了专业要和计算机、软件工程具体，还需要对查找算法和计算机语言有“研、究、开发和应用经验”“较为深刻的理解”才能成功了提出面试机会。
因此，想成功了不能找到深度学习工程师的工作，技术过硬仍然是第一位，不是他短期速成能hold的住全场，是需要潜近不断的打磨。
未来深度学习工程师市场容量
紧接着科技的不断更新，确实人工智能是未来的发展方向，时间并未消息，可是也有类似于“深度学习未来也会跟不上潮流”的言论直接出现。这样的小道信息可能会也多多少少为工程师们给了隐隐约约的担忧。这样的话，深度学习工程师的市场容量该如何？
据领英2017先发布的《全球ai领域人才报告》会显示，截至7月24日2017年一季度，基于领英平台的全球ai（人工智能）领域技术人才数量将近190万，的ai人才总数仅为5万人。但国内人工智能人才缺口达500多万，供需比例严重平衡的状态。
先仔细的观察是一个整体趋势，智联招聘的数据显示，ai人才需求不时迅速下降，并且需求量也将越来越强，可以不可以判定的是至少在近2年左右会呈强需求态势。领英的报告中则可以表示目前需求减小的岗位。
而再仔细细分领域，目前在我国，计算机视觉、自然语言处理、语音识别、自动驾驶方面的人才占总比重下降20%，所以说需求的确大于1粮食供应，目前深度学习行业对专业人才的需求热度会始终不断飙升
综合考现在看来，深度学习工程师在业内仍然会正处于供给小于需求的“卖方市场”。所以再次进入这个行业还没有肯定不会被时代大潮遭淘汰。
入行后怎么才能提升到掘金能力
看专业不超过信息来看，虽说深度学习工程师从目前情况来看虽然是就业形势形式一片大好，且薪资也会低于小类别的研发人员，当然了虽然也没有市面上鼓吹的那么吓人，掘金能力开g的我还是少数人。那你，想组建他们的行列，如何能是可以实力提升掘金能力呢？
核心的应该：技术硬，懂产品
技术硬：
在目前钻研的领域持续不断加码，持续精耕——不断学习和的新的能力。深度学习技术不是拘泥于，很努力提升技术要曾经的另一种习惯。极高水准不过是不断追逐最先进的技术，看似是更比较适合高学历的研究人才，事实上看上去像一句著名格言提过“持续去学习一个领域10000小时就能蓝月帝国该领域专家”。保持专注，当核心竞争力充足强，也就绝对不会被谁绝不可能其它的东西。
懂产品：
见到这里肯定职业工程师们会有一种疑问，如果能安安心敲好代码不就足够了吗？可能会一部分资深工程师也有带有的感觉。但他实际上能掘金更多，甚至还是可以开宗立派事业的工程师，会比其他人更懂产品，甚至连用户。能研究什么透彻产品和用户，便能够管用把握行业发展，但是也也能促进组织以后再在人工智能行业内成功转型其他职位。
不做工程师，有其他出路么？
不过，如果没有想再转型，也可以不打听一下ai技术给了的其他职业机会。无论是国外grassdoor的职业好分析报告显示，以外ai技术中对于技术强需求的工程师，也有其他类型的人才会在未来会需求提升，这也也可以才是未来的转型所了解。
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我觉得分下面几个方面:沟通问题人和机器交流沟通统称信息检索对话系统等。人与人交流的问题机器翻译等。
效率问题代替人类普通机电设备一些重复的劳动，比如分词，文本摘要，智能写作等当然，目的是也让机器也能处理明白人类的自然语言，能成熟的自然语言处理系统是会给人类带来如此大的解放的。
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