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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

发布日期:2019-01-27 12:22 作者:1号站彩票 点击:180

  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(DataTechn。ology),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(And。rewMoore)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IndividualContribu。tor(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AI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,AI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。

  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。)