我是怎么进入Oracle这样的大企业的?


导语:人工智能是泡沫么?AI产业的未来将何去何从?机器学习又该怎么学习?AI行业从业者又是怎么看待这个行业的呢?踏入一个行业之前最好对这个行业有个全方位的了解。本文作者饶毅,现就职于甲骨文公司。


 

AI行业现状


进几年来,无论是科研院所,商业巨头还是初创企业,各行各业都在大力开发或者引进人工智能,由于储备不足,导致人工智能人才出现巨大缺口,根据领英近日发布的全球AI领域技术人才分布图显示,中国目前的AI人才缺口超过5万


人才供不应求,此领域岗位的薪资也自然水涨船高。不过也有很多程序员在找人工智能的工作时,还是不免会担心:人工智能是泡沫吗?关于这个问题,吴恩达最近给出了很好的回答:


“大约100年前,人们认为关于电力有太多的炒作,但那个泡沫现在也还没破,我们发现电力很有用! 深度学习目前已经创造了大量的价值——用于网络搜索,广告,语音识别,推荐系统等等——可以很明显的看到,深度学习,还有很多其他的AI工具(图模型,规划,KR等),现在都正在一个明确的路径上引导着行业的转型。”


而且人工智能热度的出现不是突然兴起的。在此之前,大数据和算法等基础技术的成熟度已经很高,各企业在本行业的数据储备也非常充分,对AI的需求也很迫切,投身于这样的行业怎么会存在泡沫呢?对任何行业来说,最大的泡沫就是停滞不前,不思进取。



从国家政策角度来看,2017年中国政府宣布至2030年实现人工智能领导地位路线图,制定了诸如“中国制造2025”、“互联网+人工智能计划三年指导”、“新一代人工智能发展计划”等政策,力争促使中国企业成为人工智能技术领域的全球领导者。可见当下的中国,无论国家还是地方政策,都在不断的推动中国人工智能技术向前发展


纵观国内的人工智能市场,谷歌强势回归,建立在中国的人工智能团队;微软研究院也有近千人从事人工智能的工作;17年国家成立了“深度学习技术及应用国家工程实验室”,在现有大好政策与市场需求下,更有一大批传统或新兴的软件公司纷涌踏至。


以我所在的公司oracle为例,公司几年前就成立了AI Lab,近几年很多产品也都在大力引入AI的特性。比如我所在的HCM CLOUD部门(人力资源管理云产品),引入机器学习算法后,其中一个优点就是可以更快速的找到“最适合”的候选人,这些候选人不仅预期表现出色,而且最有可能是满足岗位需求的,大大减少了前期人工筛选的工作量。最近Oracle人工智能平台云也即将上线,类似于谷歌刚刚发布的Cloud AutoML。平台上预装用户熟悉的人工智能库、工具和深度学习框架,包括Jupyter Notebook、Keras、NymPy、scikit-learn和TensorFlow等。


Tools and frameworks


 

AI工作内容(价值)


人工智能的工作如此火爆,那么相关的研发岗位都有哪些呢?大概的工作内容是什么?根据目前的职场情况,大致分为以下几种类型:

  1. 人工智能(机器学习)科学家(研究人员):他们基本都是博士头衔,在重量级或者顶级期刊上都有他们的大作,在此领域不段创造升级出更优秀的AI算法和模型,并将研究多年的理论算法引导人们带入到实际应用中去,这些研究人员基本都供职于各大高校和顶尖企业的AI实验室

  2. 人工智能软件开发工程师:开发软件系统和框架,使得AI算法可以在系统中运行;

  3. 数据挖掘与分析工程师:对大数据进行深层次的挖掘和分析,以得到有价值的结论或进行预测;

  4. 人工智能的应用方面:是指在某一个具体领域,将AI的某些功能发挥出来,如训练机器识别手势,检测金融诈骗,分析市场走向等等。

图片来自udacity

可以看出,这些岗位的侧重点虽然不同,但对于传统的程序员来说,无论哪一种,都在现有编程工作之上提出了更多的要求和挑战。这些挑战不仅来源于需要更多的专业知识和技能,更重要的是缺乏一定的实战经验。在大公司的面试中,一定的实战经验会使你脱颖而出。


 

求职经历


2015年我准备换工作时,正好Oracle有个跟机器学习相关的岗位有空缺,我便积极准备面试。由于自己之前做过图像处理的项目,而且在完成udacity的课程后,也积累一定的理论和实践基础,对常见的模型、算法、工具都比较熟悉。最终幸运的入职,虽然不是核心的AI研发岗位,不过也能在工作中接触到很多跟AI实际应用相关的案例,大家都知道Oracle的客户遍布各行各业,他们早已在自己的数据库中积累了大量的信息,如何让这些信息得到更有价值的结论,进行更有效的预测分析,客户都在AI领域不断探索。目前我在也更加积极努力的学习,非常期待能够在此领域有更深一层次的突破。


 

学习经历


虽然现在有幸在Oracle从事着机器学习算法相关的工作,但几年前,我刚接触机器学习的时候实在地经历了一段迷茫的日子。最初热情满满,每天都在看各种模型和算法,可一遇到实际的项目,还是不知道如何准确的分析和解决,也不太理解各个算法的优缺点,总觉得云里雾里,抓不住重点,结果都没有深入,还浪费了大量的时间。


后来回过头总结时发现,这些知识的掌握都不是一蹴而就的,需要厚积薄发,不再只是简单地写代码找bug。概率论、线性代数、高数相关的知识都必须学习,可是盲目的去回顾学习这些知识也非常的耗时。后来我参加了udacity的机器学习课程,从基础知识到概率论、统计分析,到jupyter/numpy/tensorflow等工具框架的运用,再到实际案例的分析,虽然不可能完全深入,但是提供了一个循序渐进的学习路径,思路也更加清晰明了。


最重要的是,这种课程也特别适合我这种有拖延症的人。因为课程被划分成好几个阶段,每个阶段都有一批学员同时进行学习,还有导师实时的问题解答,批改项目成果并反馈,帮助自己更快速的学习成长。


 

关于Udacity


Udacity是由硅谷无人车之父Sebastian Thrun所创立的硅谷前沿技术教育平台,现已开设【机器学习工程师】课程。不仅有行业大牛亲自授课,导师全程陪伴学习,更有五个实战项目等你来挑战!

课程特点

-独家课程内容,项目直播辅导

除了学习来自硅谷领先企业的课程视频、实战项目,与项目直播讲解,还有更多 Udacity 独家学习资料等待你来探索。


-加入同步学习小组,在导师帮助下快速成长

你将加入学习小组,认识志同道合的伙伴,在专业导师全方位辅导和监督下,最高效率掌握前沿技术,成为抢手人才。


-独一无二的硅谷实战项目和代码审阅

亲自挑战来自硅谷的数据分析开发实战项目,获得该领域专家的逐行代码审阅和反馈,学习最先进的技术标准,与硅谷编程开发者的思维同步。


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