人工智能人才链发展分析
人工智能产业创新链产业链人才链深度融合的机理与路 径研究
人工智能产业创新链产业链人才链深度融合的机理与路径研究篇一人工智能产业创新链、产业链、人才链深度融合的机理与路径研究一、引言随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经成为当今世界最热门、最具潜力的技术领域之一。
AI产业的迅猛发展不仅改变了我们的生活方式，还在推动经济增长、提升社会效率等方面发挥着越来越重要的作用。
然而，AI产业的健康、可持续发展离不开创新链、产业链和人才链的深度融合。
本文将对AI产业创新链、产业链、人才链深度融合的机理与路径进行深入研究，以期为AI产业的未来发展提供理论支持和实践指导。
二、AI产业创新链、产业链、人才链概述创新链：创新链是AI产业发展的核心驱动力，涵盖了技术研发、产品设计、市场开拓等环节。
创新链的构建需要企业、科研机构、高校等多方主体的共同参与，形成产学研用紧密结合的创新体系。
产业链：产业链是AI产业实现价值创造的基础，包括硬件设备制造、软件开发、应用服务等多个环节。
产业链的完善有助于降低生产成本、提高产品质量，进而提升整个产业的竞争力。
人才链：人才链是支撑AI产业发展的关键要素，涉及人才培养、引进、流动等环节。
建立健全人才链有助于提升AI产业的创新能力和发展潜力。
三、AI产业创新链、产业链、人才链深度融合的机理创新驱动机理：创新链通过不断推动技术研发和产品创新，为产业链提供源源不断的技术支持和产品升级动力，同时吸引和培养高素质人才，促进人才链的优化和升级。
协同增效机理：产业链上下游企业之间的紧密合作，有助于实现资源共享、优势互补，降低成本、提高效率，进而提升整个产业的竞争力。
同时，产业链的协同发展也为创新链提供了更多的应用场景和市场需求，推动了技术的不断进步。
人才支撑机理：人才链通过培养和引进高素质人才，为创新链和产业链提供强大的智力支持。
优秀的人才不仅能够推动技术创新和产业升级，还能在企业间形成良性竞争，促进整个产业的健康发展。
四、AI产业创新链、产业链、人才链深度融合的路径加强政策引导：政府应制定和完善相关政策，加大对AI产业的扶持力度，引导创新链、产业链和人才链的深度融合。
人工智能智能技术应用专业人才需求调研报告
人工智能智能技术应用专业人才需求调研报告人工智能（AI）技术作为当前科技领域最热门的前沿技术之一，已经在各行各业的应用中展现出巨大的潜力和发展空间。
随着人工智能技术的不断发展和深化，对于人工智能领域的专业人才需求也日益增长。
本文将对人工智能智能技术应用专业人才需求进行调研分析，旨在深入了解当前人工智能领域的人才需求情况，为相关专业人才提供就业和发展方向的参考。
一、人工智能技术应用专业人才需求概况1.1 人工智能技术应用领域概况人工智能技术应用领域已经涵盖了各行各业，包括但不限于医疗健康、金融、教育、制造业、交通运输、文化娱乐等。
在医疗健康领域，人工智能技术可以帮助医生进行辅助诊断、提高医疗影像分析的准确度；在金融领域，人工智能技术可以应用于风险控制、交易监控等方面；在教育领域，人工智能技术可以用于个性化教学、智能评估等方面。
人工智能技术已经成为各行各业提升效率、降低成本、提高服务水平的重要工具。
1.2 人工智能技术应用专业人才需求概况随着人工智能技术的应用范围不断扩大，对人工智能技术应用专业人才的需求也在逐年增加。
根据调研数据显示，人工智能领域目前最紧缺的专业人才包括但不限于：算法工程师、数据科学家、机器学习工程师、深度学习工程师、自然语言处理工程师、计算机视觉工程师等。
在人工智能技术的应用领域，各行各业也对具备人工智能专业知识技能的人才需求迫切，例如在医疗健康领域需要具备医学知识和人工智能技术知识的专业人才，金融领域需要具备金融知识和人工智能技术知识的专业人才等。
二、人工智能技术应用专业人才需求分类分析2.1 算法工程师算法工程师是人工智能领域最为核心的岗位之一，主要负责人工智能系统的算法设计与优化，包括神经网络设计、模型训练、算法实现等方面。
目前，算法工程师相对于其他人工智能领域人才的需求较大，尤其在大型互联网公司、科技公司等企业中需求量较大。
2.2 数据科学家数据科学家主要负责数据的采集、清理、分析和挖掘工作，是人工智能领域中数据处理的重要人才。
人工智能人才报告：研究和评估人工智能领域的人才供需情况
人工智能人才报告：研究和评估人工智能领域的人才供需情况引言：随着人工智能技术的不断发展，对于人工智能领域的人才需求也日益增长。
本文通过研究和评估人工智能领域的人才供需情况，分析当前人才市场的现状以及未来的趋势，旨在为相关人才和企业提供一定的参考。
一、人工智能领域的人才需求人工智能技术的快速发展使得企业对于拥有相关专业知识和技能的人才呼声越来越高。
例如，机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等领域的专业人才是目前市场上最受欢迎的。
不仅如此，人工智能领域的跨学科人才，如数据科学家、人机交互设计师等，也备受企业追捧。
二、人工智能领域的人才供应虽然人工智能领域的人才需求大幅上升，但人才供应却仍然相对不足。
目前，全球范围内拥有人工智能技术的高端人才数量较为稀缺。
此外，即便是高校本科及研究生教育也未能满足人工智能人才的需求，人工智能专业的师资力量仍然不足。
三、人工智能领域的人才培养为了满足人工智能领域人才需求的增长，人才培养是至关重要的一环。
除了加强高校人工智能专业的设置与培养，企业和学术机构也需积极开展人才培训和科研合作，以提升人才培养的质量和效率。
四、人工智能领域的人才激励机制为了吸引更多优秀人才进入人工智能领域，建立合理的人才激励机制势在必行。
政府可以通过制定相关政策，鼓励企业加大人才引进和培养的力度，同时提供相应的奖励和支持措施。
另外，企业也需建立完善的薪酬体系和职业发展通道，以吸引和留住优秀人才。
五、人工智能领域的人才国际交流人工智能技术的发展是一个国际性的合作过程，跨国间的人才交流合作是必不可少的。
为了推动人才国际交流，政府可以提供更加便利的签证政策和科研资金支持，促进人工智能相关人才的国际合作与共享。
六、人工智能领域的人才发展前景随着人工智能技术市场的进一步拓展，人工智能相关人才的发展前景非常广阔。
从目前的数据来看，人工智能领域的工资水平相对较高，职业发展空间广阔，加上人工智能技术发展的快速性，使得该领域成为吸引优秀人才的热门行业。
2024年人工智能专业人才市场分析报告
2024年人工智能专业人才市场分析报告引言人工智能（AI）作为当前炙手可热的一个研究领域，正日益成为各行业发展的推动力。
在这个信息时代，对AI人才的需求不断增长。
本报告旨在对人工智能专业人才市场进行分析，以了解当前市场需求和趋势，并为求职者以及相关教育机构提供参考。
人工智能专业人才需求状况近年来，人工智能技术得到广泛应用，对于各行各业的发展起到了重要推动作用。
因此，对人工智能专业人才的需求也在不断增长。
根据我们对一些知名招聘平台的数据分析，人工智能专业人才的需求呈现逐年增长的趋势。
从招聘信息的发布情况来看，大型科技公司是对人工智能人才需求最为迫切的机构，其次是金融、制造业和医疗领域。
同时，中小型企业也在迅速增加对人工智能人才的需求。
人工智能专业人才市场趋势分析1.人工智能技术的不断发展推动了对人才的需求。
随着技术不断创新，人工智能领域需要具备不同专业背景和技能的人才，包括算法工程师、数据科学家、机器学习专家等。
2.对于人工智能人才的需求呈现多元化趋势。
除了在传统领域如计算机科学、电子工程等寻找人才外，金融、医疗、教育等行业也在积极发展人工智能相关的岗位，扩大人才需求范围。
3.AI人才需求呈现供需失衡状态。
由于AI领域的快速发展，目前市场上人工智能专业人才的供应量相对不足。
这导致了人工智能人才市场中竞争激烈现象的存在。
4.人工智能专业人才的跨界性增强。
随着AI与其他领域的融合不断深入，招聘者对人工智能人才的要求也逐渐趋向多元化。
AI专业背景加上其他领域的专业知识将成为人工智能人才的核心竞争力。
人工智能专业教育现状随着对人工智能需求的不断增长，各大教育机构纷纷开设与人工智能相关的专业课程和学位项目。
这些教育机构不仅提供传统课程，还着重培养学生的创新能力和实践能力。
然而，目前人工智能专业教育还存在一些问题。
首先，与AI行业实际需求相比，一些教育机构的课程设置和内容滞后。
其次，人工智能专业培养的学生数量相对较少，无法满足市场的需求。
中国人工智能人才培养报告
中国人工智能人才培养报告
随着人工智能技术的快速发展，全球范围内的人才竞争也越来越激烈。
中国作为世界上最大的人口国家和经济体之一，人工智能人才的培养也成为了国内的重要议题。
本报告主要从以下几个方面分析中国人工智能人才的现状和未
来发展趋势：
一、人工智能人才的现状
近年来，中国在人工智能领域取得了长足进展，各类高校、研究机构和企业纷纷加大了对人工智能人才的培养和招聘力度。
目前，中国人工智能人才的总数已经超过20万人，其中博士毕业生约1.2万人。
二、人工智能人才的培养方式
人工智能人才的培养方式一般包括高校教育、企业培训和自学等多种途径。
在高校教育方面，人工智能相关专业的开设越来越普遍，同时也有越来越多的研究生和博士生选择深入研究人工智能领域。
在企业培训方面，一些大型互联网公司和科技企业也纷纷推出了人工智能培训计划，吸引了大量学习者。
此外，由于人工智能技术的开放性和易于获取性，越来越多的人通过自学和网络教育等方式学习和掌握人工智能技术。
三、人工智能人才的未来发展趋势
随着人工智能技术的不断发展和普及，对人工智能人才的需求也将越来越大。
未来，人工智能人才的培养将更加注重技术实践和应用
能力的提升，同时也需要更多的跨学科人才和复合型人才。
此外，人工智能人才的国际化和多元化也将成为未来的趋势。
总之，中国作为人工智能领域的新兴大国，人工智能人才的培养和发展将成为国家发展的重要战略。
我们需要更加注重人工智能人才的培养和引进，为未来的人工智能应用和产业发展提供强有力的支持。
人工智能在人才招聘中的应用与分析
人工智能在人才招聘中的应用与分析人才招聘一直以来都是企业发展的重要环节，一项好的招聘决策能对企业的发展产生重要影响。
然而，传统的招聘方式往往需要耗费人力物力，并且存在主观性和局限性，这就给企业招聘工作带来了困难和挑战。
然而，随着人工智能技术的快速发展，越来越多的企业开始应用人工智能技术来优化人才招聘流程，提高招聘效率，并更好地适应变化多端的人才市场。
一、人工智能在简历筛选中的应用简历筛选是企业招聘中的重要环节，但由于数量庞大、多样性和复杂性，很容易造成招聘效率低下。
传统的简历筛选方式往往是人工处理，耗费大量时间和精力。
而人工智能技术可以帮助企业在海量简历中快速找到合适的人才。
人工智能技术可以通过使用自然语言处理技术和机器学习算法来解析和理解简历中的信息，从而进行智能化的筛选。
它可以帮助识别出最匹配岗位要求的候选人，并自动为企业提供筛选结果。
此外，人工智能技术还可以通过分析简历中的关键词、教育背景、工作经验和技能等信息，自动生成候选人的特征标签，使企业能够更加全面地了解候选人的能力和潜力。
这些特征标签可以帮助企业更精准地定位和筛选候选人，提高招聘效率和准确性。
二、人工智能在面试过程中的应用面试是评估候选人能力和素质的重要环节，但传统的面试方式往往受制于面试官的主观判断和经验，容易受到各种主观偏见的影响。
而人工智能技术可以帮助企业更客观地评估候选人的能力和潜力。
人工智能技术可以通过语音和图像识别技术对面试进行自动化分析。
通过分析面试过程中的语速、表情、语调和肢体语言等信息，人工智能可以提供对候选人态度、情绪和沟通能力的客观评估。
此外，人工智能技术还可以为面试官提供实时语音转文本和图像分析的功能，帮助面试官更好地集中注意力并记录面试过程中的亮点和关键问题，提高面试效率和准确性。
三、人工智能在背景调查中的应用背景调查是人才招聘过程中的重要环节，它可以帮助企业验证候选人提供的信息的真实性和准确性。
然而，传统的背景调查方式往往需要耗费大量的精力和时间，并且存在一定的局限性。
《2019-2020年人工智能产业人才发展报告》
人工智能产业人才发展报告（2019-2020年版）2020年6月序人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力,正在深刻改变着人们的生产生活方式,为经济社会发展注入了新动能。
习近平总书记指出，加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。
当前人工智能正呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征。
作为引领未来的战略性产业，我国人工智能要保持竞争优势，需要加强人才队伍建设。
在调研中，我们发现我国人工智能产业人才队伍还存在以下三个问题：一是人才供需结构不平衡，当前人工智能人才整体需求缺口较大，人才供给在当前面临着岗位类型和技术方向上与企业需求之间存在显著错位的严重现象；二是人才供需质量不平衡，随着人工智能技术的不断进阶，应用落地范围的持续扩展，企业对创新型、复合型人才的需求更加突出，而当前人才质量难以满足企业需求；三是人才供需区域不平衡，京津冀地区、长三角地区和粤港澳大湾区是现阶段我国人工智能产业的三大人才集聚地，人工智能相关企业数量也领先全国其他地区，部分欠发达地区由于缺乏人才，更进一步制约了人工智能产业本地化的发展趋势。
习近平总书记强调：“发展是第一要务,人才是第一资源,创新是第一动力。
”人工智能产业的发展，要紧紧抓住人才这一资源，实现人尽其才、才尽其用、用有所成。
只有加强顶层设计，紧密围绕实际用人需求，推进人工智能“产学研一体化”人才培养模式发展，精准培养产业所需人才，才是解决产业内人才问题的切实方法。
由工业和信息化部人才交流中心牵头编写的《人工智能产业人才发展报告（2019-2020 年）》从人才角度出发，全面分析梳理了人工智能产业人力资源发展情况，提出相关人工智能产业人才工作建议。
由于时间仓促，报告中存在不当之处，还请指正！图目录图 1 人工智能的三次发展浪潮 (11)图 2 人工智能产业链及代表厂商 (12)图 3 全球主要国家的人工智能产业政策（部分） (13)图 4 中国人工智能产业规模（单位：亿美元） (15)图 5 2018-2025 年中国数据总量（单位：ZB） (17)图 6 2010-2017 年中国企业法人单位数及个体工商户数（单位：万个） (17)图 7 2010-2018 年中国人口数量及互联网上网人数（单位：亿人） (18)图 8 本次调研企业的人员规模情况 (20)图 9 本次调研企业的区域分布情况 (20)图 10 本次调研企业的产业链分布情况 (21)图 11 人工智能产业人才岗位类型 (22)图 12 人工智能各技术方向岗位人才供需比 (23)图 13 人工智能各职能岗位人才供需比 (24)图 14 全国主要区域的人才的需求情况及求职人才意向的区域情况 (25)图 15 人工智能产业十大热门专业 (26)图 16 新增人工智能本科专业高校区域分布 (27)图 17 开展人工智能培训的社会培训机构（部分） (29)图 18 主要岗位的工作年限要求 (33)图 19 主要岗位的专业要求 (33)图 20 主要岗位的学历要求 (34)图 21 典型岗位单月薪酬情况 (35)图 22 主要技术方向对工作年限的要求 (39)图 23 主要技术方向对专业的要求 (39)图 24 主要技术方向对学历的要求 (40)图 25 主要技术方向的单月薪酬情况 (41)图 26 各类型岗位对人才的需求情况及求职人才的岗位意向情况 (44)图 27 各技术方向对人才的需求情况及求职人才技术方向意向情况 (45)图28 “机器学习”和“机器视觉”百度指数搜索趋势 (45)图 29 企业需求中应届毕业生的比重和求职人才中应届毕业生的比重 (46)图 30 地方政府人工智能产业人才相关政策发布情况（单位：项） (48)图 31 意向京津冀、长三角、粤港澳、川渝地区的人才的来源地 (51)图 32 意向湖北省、陕西省、山东省的人才的来源地 (51)表目录表 1 人工智能领域十大紧缺岗位 ..................................................... 错误!未定义书签。
市场调研报告：全球人工智能行业的人才需求分析
市场调研报告：全球人工智能行业的人才需求分析一、全球人工智能行业的发展现状二、人工智能行业中常见的人才需求三、大数据和机器学习的专业技能需求四、自然语言处理和语音识别的人才需求五、计算机视觉与图像识别的专业技能需求六、人工智能行业专业技能的培养和发展一、全球人工智能行业的发展现状人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）的发展在全球范围内呈现出高速增长的趋势。
据统计，近年来全球人工智能技术市场呈现出持续增长的态势，预计到2030年全球人工智能技术市场规模将达到数千亿美元。
这一发展趋势不仅受到科技巨头的关注，也吸引了越来越多的投资者和创业者。
二、人工智能行业中常见的人才需求人工智能行业对各个领域的专业人才需求巨大，特别是在算法研发、数据分析和工程开发方面。
人工智能工程师、数据科学家和机器学习工程师成为了行业中最受追捧的人才。
此外，还有一些具备计算机视觉、自然语言处理和语音识别等专业技能的人才也备受市场青睐。
三、大数据和机器学习的专业技能需求大数据和机器学习作为人工智能领域的核心技术，在人才需求上有着重要的地位。
对于大数据开发和分析，行业中需要具备数据挖掘、数据处理和数据可视化等技能的专业人士。
而机器学习领域则需要掌握算法开发、模型训练和深度学习等技能的专业人才。
四、自然语言处理和语音识别的人才需求自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）和语音识别技术在人工智能行业中扮演着重要的角色。
对于NLP领域的专业人士，市场需要他们掌握文本分析、情感分析和语义理解等技能。
而语音识别领域则需要具备声学模型开发、语音信号处理和语音合成等专业技能的人才。
五、计算机视觉与图像识别的专业技能需求计算机视觉和图像识别技术是人工智能领域中颇具应用潜力的技术之一。
人工智能行业对于掌握图像处理、特征提取和目标检测等专业技能的人才需求较高。
这些专业人士可以通过算法开发和模型训练等手段实现图像的识别、分析和应用。
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析
个人观点，仅供参
行业背景
人工智能发展是基于工业4.0和中国制造2025，人工智能作为第4代工业革命（即工业4.0）的发展主体，是未来制造业的发展趋势，在2016年两会上的第十三个五年规划纲要，明确把智能造能制造列为国家发展战略，实施高端装备创新发展工程，明显提升自主设计水平和系统集成能力。
实施智能制造工程，加快发展智能制造关键技术装备，强化智能制造标准、工业电子设备、核心支撑软件等基础。
加强工业互联网设施建设、技术验证和示范推广，推动“中国制造+互联网”取得实质性突破。
培育推广新型智能制造模式，推动生产方式向柔性、智能、精细化转变。
鼓励建立智能制造产业联盟。
实施绿色制造工程，推进产品全生命周期绿色管理，构建绿色制造体系。
推动制造业由生产型向生产服务型转变，引导制造企业延伸服务链条、促进服务增值。
推进制造业集聚区改造提升，建设一批新型工业化产业示范基地，培育若干先进制造业中心。
（摘自《十三五发展纲要之加快新型制造业概述）
工业4.0是由德国政府《德国2020技术战略》所提出的十大未来项目之一，是指利用物联信息系统将生产中的供应，制造，销售信息数据化、智慧化，最后达到快速，有效，个人化的产品供应。
“工业4.0”研究项目由德国联邦教研部与联邦经济技术部联手资助，在德国工程院、弗劳恩霍夫协会、西门子公司等德国学术界和产业界的建议和推动下形成，并已上升为国家级战略。
2014年11月李克强总理访问德国期间，中德双方发表了《中德合作行动纲要：共塑创新》，宣布两国将开展工业4.0合作，该领域的合作有望成为中德未来产业合作的新方向。
而借鉴德国工业4.0计划，是“中国制造2025”的既定方略。
随着中国的加入，德国对工业4.0标准的制定或将加速。
以上数据来源于工业4.0、十三五规划纲要网站
人工智能制造行业人才现状
人工智能的发展，包括资金、系统标准化、知识产权保护、人力资源发展、国际合作和实施安排。
规划确立了在2018 年前建立基础设施、创新平台、工业系统、创新服务系统和AI 基础工业标准化这一目标。
全球职场社交平台LinkedIn(领英)发布《全球AI领域人才报告》。
该报告显示，全球人工智能(AI)人才需求三年翻8倍，从业者达190万，拥有十年以上从业经验的人才占比达65.4%。
在中国，人工智能相关人才总数超过5万人，位居全球第七。
不过，在人才结构方面，中国资深人工智能人才数量与美国差距明显，十年从业者仅占38.7%，远低于美国的71.5%，从数量上看，则为美国的三十分之一。
另一份来自脉脉研究院发布于今年年初的《中国人工智能人才数据报告》则表明，人工智能相关岗位确实在整个互联网行业中，最为“多金”。
报告指出，人工智能相关岗位应届毕业生的起薪基本都在12500元/月以上，毕业三年后的人工智能岗位技术人员，平均月薪能在25000元以上。
“随着人工智能时代的到来，高科技互联网企业势必掀起一场人才争夺战，该行业人才的薪酬溢价将进一步扩大。
”报告分析称。
而且，中国人工智能人才的分布也具有极强的地域性。
北、上、深、杭吸引了全国九成以上的人工智能人才。
徐彦之表示，人工智能并非一线或者超一线城市的“专利”。
“一些二线城市同样也想发展AI产业，比如长三角地区的苏州、南京等。
如何吸引AI高端人才去往这些地方，也是一个值得探讨的问题。
”
复合型人才最吃香
人工智能行业缺人，那么，缺什么样的人？“有些公司可能自己
都不知道，他们到底招AI人才要做什么。
”北京大学信息科学技术学院毕业的一位博士感慨，一些公司做AI更像是在赶时髦，他们要的人会“分类、回归和聚类就行，要求不高”。
“而且，如果公司缺乏数据和必要的基础设施，就算他们找来了牛人，也留不住牛人。
”
全球科技巨头抢圈中国AI人才Facebook人工智能实验室主任杨立昆近日表示，吸引中国人才是Facebook目前在中国的首要任务。
目前在Facebook的研发团队里已经有不少中国人。
Facebook 已经开始与中国大学合作，比如清华和上海交大，采取同美国、法国等地相同的合作模式。
关注大学的科研项目，给学生提供实习的机会等。
IBM目前在中国专注于研发、软件和硬件的三个实验室，都有人工智能相关领域的研发项目，并且与中国高校都进行了合作。
截至2016年底，IBM与中国高校合作，累计人员、设备和资金投入约合43亿元人民币。
2016年IBM支持的联合科研创新项目就达59项，在教育领域的软硬件支持和资金总额超1亿元。
微软2016年在苏州工业园区成立了研发中心，以开发人工智能技术。
该研究院的人员未来将扩至1500人左右。
微软表示，苏州毗邻上海，生活和投资成本都相对较低，在吸引人才方面具有天然优势。
（以上数据来自中国智能人才发展报告）
传动硬件和外观功能件人才视为同一标准，即：机械自动化专业，最好是本科研究生学历，有自带科研项目，
功能硬件是为了实现某些功能而设置的硬件：如感应传感器、摄像头（视觉）、嗅觉硬件（未知，没接触过）、光学、信息处理模块硬件(CPU)、电路控制硬件。
（未接触领域，我也不知道）
软件为系统软件（LINUX）和应用软件：我们常说的人工智能工程师是偏向于软件方面的，人工智能和很多专业都有关系，自动化，电子，信息，计算机，等等。
和计算机专业关系更密切一些。
国内计算机最顶尖的，北京大学、清华大学、北京航空航天大学、哈尔滨工业大学、上海交通大学、南京大学、国防科学技术大学，这些学校都有计算机科学与技术国家重点一级学科，是国内最高水平的。
人工智能工程师：研究深度学习在计算机视觉领域应用核心算法，结合业务场景实现相关技术的研发优化和产品落地。
任职要求：1、图像处理，模式识别，机器学习等计算机相关专业硕士以上学历；2、熟悉当前深度学习领域研究进展，对常用深度网络模型有丰富训练经验和深刻理解；3、对目标检测、分割、跟踪、识别、内容理解等问题有深入理解和经验；能跟踪业内某一相关方向的最新进展；4、熟练使用Matlab，python，c/c++；精通caffe，mxnet等至少一种框架；5、有网络模型压缩，或移动端移植优化经验者佳；6、思维活跃，有良好的自我驱动能力，对新技术新知识有激情。
（核心人才25000-30000）
JAVA工程师、计算机软件相关专业，本科以上学历。
2、1年以上JAVA开发工作经验。
3、JAVA编程、数据库、linux操作、网页解析技术，熟悉当前主流网页结构，熟练掌握http协议。
（7000-12000）
精算工程师：任职资格：1）计算机、电信、自控等专业硕士以上
学历，CET六级（或ELTS 6.0, TOEFL 95）以上英文能力，且有英文相关论文发表于SCI或EI检索的期刊和会议；2）熟练掌握深度学习算法并有计算机视觉相关方面的项目经历；3）熟练掌握python、c/c++、Matlab等语言，熟练掌握caf（15000-25000）
高级后端工程师：两年以上C、Node.js或Golang的开发经验，良好的编程风格熟悉关系数据库和KeyValue数据库了解常见数据队列系统，ZeroMQKafkaRabbitMQ等熟悉Linux开发环境，熟悉Git或其它代码管理工具良好的英文读写能力加分项ACMICPC获奖本科毕业于985院校CS、EE或SE专业有服务器端网络程序开发经验接触、处理过大数据相关业务和系统；为高质量开源软件贡献过代码。
…………
后续建议
作为新兴行业，人才博奕是非常激烈的，猎头行业说到底就是人才的竞争，能谁给企业提供适合发展的人才，谁就能受到市场的青睐和喜爱。
作为新兴行为的人才展，招聘选拔是一个方面，同时，应主动和一些大专院校，特别是985、211、2011人才计划大学取得联系，建立相应的就业帮辅和合作计划，以此来作为人才储备的重要途径。
从事人工智能人才链供应，应着眼于全国，目前全国的人工智能人才集中于北、上、杭、深，长三角也就江苏南京、苏州，自身的特色为在行业内树立品牌影响。
（完）。