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AI与大数据发展核心是人才 企业如何培养和找到人才

时间:2019-12-14 16:21 作者:秒速赛车计划

  AI与大数据发展核心是人才企业如何培养和找到。人才

  鲁。颖

  [AI和大数!据技术的发展和应用中,最核心的、是人才。可以预见&#;,在未来几年内,、企业对大数据和AI人才的需求会越来越大。企业应该多花点时间寻找适合。自己的人才,并通过有效的机制把团队管理好,让团队更好地创造价;值。]

  人工智能(AI)与大数据是最近几年科技界乃至商业社会最火的词。正;如创始人&#;所说,我们已经步入了数据技术时代(DataTechno;logy),数。据的重要性和威力越来越显现出来。随着大数据存储和计算的迅猛发展,AI技术像是插上了翅膀,理论和应用层!面都,在近几年取得了很大的突破。我们在现在和未来看!到越来越多的商业落地,如机场的人;脸识别、搜索推荐、人、机交互的智能语音音箱等,这,些技术与应用正在从方方面面改变着人类的生活。

  AI和大数据技术的&#;发展和应用中、,最核心,的是人才。在美国学习与工作多年,并在公司担任数据科学家,,对此深有体会,所以通过本文,从以下几个方面对人才这个话题做出探讨。

  市场对AI和大数、据人才的需求

  市场对人才的需求一!般分为两类:研究型人才和应用型人才。

  研究型人才一般是知名人工智能研究机构的,重、点招募对象,比如大家耳熟能详的谷歌大脑、的研究部、阿里的达摩院等,都!对研究型人才求贤若渴。研究型人才大部分是国内外知名学府,计算!机、电子工程、统计学、数学等专业的博士背景,他们;侧&#;重于架构的创新(比如大名鼎鼎的MXNET、Spark、TensorFlow),或者算法的创新(比如计算速度、准确率、普世性等),在各自的研究领域钻研得比较深。这类岗位!的录取标准很高,基本都要求发表顶。级会议,论文(比如神!经信息处理系统大会NIPS、国际机器学习大会ICML、电气&#;和电子工程师协会IEEE等)。

  很多知名人工智能研究机构会和海内外高校有合作关系,比如滴滴和密歇根大学,商汤科技和香港中文大学。和高校不;同的是,人工智能研究机构一般会有短期和长期的落地规划。具体、说来,研究机构最终要、么是希&#;望研&#;究!成果与现有产品结合,打磨出更好的;产品,比如谷歌这几年力推的谷歌助手;要么是为未来推出新产品做技术积累。目前研究型人才相对稀缺,所以很多刚毕业且;学术做得很好的博士生会有很不错的工作邀约。

  另外!,学校里的教授也是这些研&#;究机构非常看重的一批人。近些年来比如多伦多大学的杰弗里·欣顿(GeoffreyHinton)、斯坦福的李飞飞、卡耐基梅隆大学的安德。鲁·摩尔(AndrewMoor,e)等学术大牛都在谷歌等大公司的研究。部门带领团队做创新。他们走出象!牙塔,一方面致力。于推动科技落地,变成看&#;得见摸得着的产品,造福人类;另一方,面致力于推动科技民主化,使科技让更多的人了解并且掌握,形成百家争鸣、百花齐放的场面。。这些高素质的博士生和教授引领着前沿技术的探索,推动着产、品的创新。

  至于应用型人才,就;数量而言,比研究型&#;人才要多得多。这些人才通常至少是理工科背景的硕士或者博士,从事数据科学或者,算法工程师这类工作,他们为。产品的最终落地而服务。

  这类人才需要有扎实的数理统计功底和。编程能,力(包括算法和性能调优),对产品也需要有;一定程度的了解。一个只懂产品却不能动手,或者不懂产品只照着别人所说而写代码的人,都不能称之为理想的AI与大数据人才。除了这些硬功夫外,、如何与人沟通、领导团队、管理上下级!期望;、如期完成工!作,也是十分重要的环节。

  当然,顶尖;的人才,除了具备上述能力外,还需要具备在不确定性中;决策的能力,比如如何通过数据确定产品该做什、么,不该做什么,使用什么技术栈(一系列技术的集合),怎么高效实现整个流程管理,如何评估!产品,确;定产品迭代方向,怎么跨,部门协作调动资源完成整个项目等。这类能带领一个较大团队打出胜仗的人才,在市场上屈指可。数,、他们一般也因此得以在大公司担任重要职位。

  至于经验稍浅的,比如刚毕业或者工作仅仅2~,3年的人,他们通常能把别人布置的任务做好,但缺,乏思考深度和整体性。不过这,些侧重写代码或做分析的,也是公司不可或缺的人才,培养几年,一定会有优秀者冒出来,这。部分人在美国被&#;称为IndividualContri!butor(个人贡献者),主要担任技术类职位。

  企业如何找到人;才

  合适的人才通常拥有优秀的;背景,比如亮眼的学历、顶级公司的工作经。历、带领过重大项目等。通过这些大致可以判断候选人,应该放在企业的什么位置上。

  对于研究型人才。,企业通常可以去学校招聘,、通过导师推荐或。者学;术会议交流来认识。对于应用型人才,尤其是核心候选岗位,可&#;能最靠谱的方式,是通过朋友介绍或者招揽以前有过交集的人才。

  另、外,。认为,通过猎头、各种会议、职、业社交网站,也是企业发现人才不错的渠道;。当有了目标候选人以后,企业代表可以通过发邮件甚至约出来喝咖啡面对面沟通,更好地增进彼此的了解和信任。这种方式在美国硅谷颇为常见!,企业常常主动邀请候选人前往公司参观,和高管以及团队主要成员沟通,让候&#;选人了解公司的方向和对人才的态度,打消候选人的顾虑。。毕竟对于人;才而言,跳槽也是有风险的,尤其是比较资深的员,工,、自然不希望去&#;一个不适&#;合自己的地方,浪费几年宝贵时光。

  候选人的情况一直在变,给、候选!人良好的面试体验,有助于吸引优秀人才的注意。当然,认为,企业&#;还;要尊重每位候选人的时间和诚意、,对;候选人而言,除了思考薪酬、抱负的实现、自己的研究兴趣和企业氛围都是需要重点考量的因素。

  企业如何组建数据科学和AI团、队

  无论是初、创科技公司,还是企业数字化转型、,都涉及组建数据科学或是人工智能技术&#;团队。认为,组建AI团队不是件容易的事!,一方面,优质的AI人才在当今依旧比较稀缺,另一方面,优秀的,A,I人才对于技术和商业的,要,求都比较高。

  从、技术层面来说,计算机编程和架构能力以及数学和统;计能力等都是必不可少的。优秀的AI领导型人才在市、场上极度稀缺,因为;他们需要对前沿研究和商业应用都&#;在行,在AI研究院担任。高,管的,一般都是在美国知名公司任职过,有海外优秀学术背景的人才。

  作为新学科,A。I,有很多难题需要解决,也有很多未开发的处女地等待挖掘,必要的研究能力当然是不可或缺的,但;是光发学术论文还不够,领导型人才还需要知道怎么落地,以多大成本落地,并预知未来的技术风险和挑战。比如,对于!一些!工业AI场景,是用云服务。还是边缘计算,如何确定产品难度和后期开发成本,怎么迭代和扩展等,都需要通!盘考虑。领导型人、才每天需要面对很多选择,,而每个选择都会直接影响后期、选择和投入。这些本事需要从非常有经验的业界大牛那儿获取,找到那些人也只是第一步。

  当找到这些AI;人才后,企业还&#;要充分放权。这类人才通常有很强的人脉,通过他们举荐&#;人才并组织团队,&#;相对企业自己动手要容易得多。一些有抱负的人才也会因为这类领袖&#;型人才的加盟而加盟,形成羊群效应。以在美&#;国的经验看,很多优!秀的年。轻人选择谷歌等公司也是因为期待加入大牛的麾下。

  当然,组建优秀的数据科学和AI团队不得不提的还有资金。这方面,硅谷很多优秀的公司很舍得投!入。当招聘的员工背景优秀、聪明且动手能;力很、强时,人才!就成了类似谷歌这类公司的最大护城河。

  组建团队只是第一步。如何把团队拧成一股绳,变成一支能打&#;胜,仗的部队呢?这就要考验领导型&#;人才的智慧、公司的激励机制和人才培。养机制了。

  企!业如何培养人才

  看来,;培养人才可以从以下三方面去实施秒速赛车计划

  首先,企业可以尝试让员工做一些比自己级、别高一级的工作。谷歌等公,司、在这方面就做得非常出色,谷歌员工的成就感于自己的工作!对产品和业务的影响力,感受到的影响力越大,,就会越主动承担责任。所以,给员工一部分比自己级别高一级的工作,会整体上扩大项目和工作的影响;力。

  其次,企业要决心放权,相信员工的能力和责任心。当;然,在给,他们更大挑战的同时,也、要帮助他们解决困难,必要的沟通和鼓励是必不可少的,、比如,定期组织培训;、读书小组活动、安排员工出去开会和同行交流,让他们感觉到在企业里可以学到东西,感&#;觉到企业在他们身上花了真金白银,并因此增加员工对企业的认同感。

  最后,企业要营造;一个公平的激励机制。企业对员工工作的认同体现在工资、奖金和晋升上,创造一个公&#;平的激励机制不可或缺,,最好需要晋升委员会的介入。晋升委员会的成员大多数都是资深的领导型人才,在审批激励机制与晋升时,要确保独立性,有必要的话还可以设立答辩环节。这类似于博士论文答辩,候选人需提交相关材料和代码以证明。自己在各个方,面都已经准备好承担;下一级的任务。

  可以预见,在未来几年内,企业对大数据和AI人才的需求会越来越大。企业应该多花点时间寻找适合自己的;人才,;并通过有效的机;制把团队管理好,让团队更好地创造价值。

  (系谷歌硅谷总部数据科学家,,曾在、、美国总部担任机器学习研究科学家)


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