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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

  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。正如创始人马云所说,我们已经步入了数据技术时代(Data Technology),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。笔者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、Tensor Flow),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(AndrewMoore)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Individual Contributor(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。

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