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一、機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的公司分析

1、大的有師傅的公司

這類公司主要是百度，阿里和騰訊。共同的特點(diǎn)是數(shù)據(jù)很大，機(jī)器學(xué)習(xí)的團(tuán)隊(duì)比較龐大，一般進(jìn)去的同學(xué)都可以有師傅帶著學(xué)習(xí)，進(jìn)步會比較快。

但是三個公司的特點(diǎn)也有所不同。

百度是我認(rèn)為在業(yè)務(wù)和技術(shù)之間匹配的***，并且從基礎(chǔ)到應(yīng)用搭配的***的公司。機(jī)器學(xué)習(xí)方面的能力對于百度的廣告，搜索，移動搜索，LBS,應(yīng)用分發(fā)，移動音樂，移動閱讀，移動新聞，圖片搜索，語音輸入，瀏覽器，視頻等所有業(yè)務(wù)都非常重要；而百度也非常重視機(jī)器學(xué)習(xí)團(tuán)隊(duì)的搭建。目前在產(chǎn)品方面的表現(xiàn)也非常不錯。如果近期加入的團(tuán)隊(duì)一旦在基礎(chǔ)研究以及產(chǎn)品化方面有巨大突破的話，百度的各個核心產(chǎn)品都可能大大的超出其他公司的產(chǎn)品。

百度的機(jī)器學(xué)習(xí)人才的需求種類最寬。

阿里目前的機(jī)器學(xué)習(xí)人才主要用在業(yè)務(wù)挖掘，廣告和推薦方面。和阿里的業(yè)務(wù)非常的匹配；根據(jù)IPO公告，以及近期的動作，阿里未來的業(yè)務(wù)發(fā)展方向主要是電商業(yè)務(wù)的區(qū)域擴(kuò)張（向下是向縣城擴(kuò)張，向上是跨國業(yè)務(wù)的發(fā)展）以及產(chǎn)品品類的擴(kuò)張（從實(shí)物產(chǎn)品的電商向服務(wù)，金融方向的擴(kuò)張。）從這種趨勢來看，未來阿里的機(jī)器學(xué)習(xí)人才需求還是以業(yè)務(wù)挖掘，廣告和推薦方面的人才需求為主（圖像處理和NLP作為feutrue的提供者，也有需求）。

騰訊公司過去的主要業(yè)務(wù)是建立在社交網(wǎng)絡(luò)之上的游戲，互聯(lián)網(wǎng)增值服務(wù)（會員和道具之類的），廣告等。根據(jù)年報(bào)，我認(rèn)為騰訊今后的重點(diǎn)是在微信的基礎(chǔ)上來發(fā)展盈利性業(yè)務(wù)，目前能夠看到的業(yè)務(wù)有游戲，電商，支付，嘀嘀打車等；騰訊也單獨(dú)把廣告和視頻業(yè)務(wù)提出來當(dāng)做重點(diǎn)業(yè)務(wù)。

結(jié)合以上對于騰訊的業(yè)務(wù)分析和預(yù)測，以及之前對于騰訊的職位的一些認(rèn)識，我認(rèn)為騰訊今后對于機(jī)器學(xué)習(xí)類人才的需求主要有業(yè)務(wù)挖掘，廣告算法，推薦等。

從業(yè)務(wù)上來看，三家公司都具有收入和利潤基本都來自核心業(yè)務(wù)（百度主要來自于搜索廣告；騰訊主要來自于游戲和增值服務(wù)，阿里主要來自于電商廣告），同時(shí)有向其他倆家的核心業(yè)務(wù)擴(kuò)展的動作但是沒有成功的特點(diǎn)（百度嘗試過電商和社交；阿里嘗試過社交，也正在做搜索；騰訊嘗試過搜索，也在做電商）。

從戰(zhàn)略和職位設(shè)置來看，百度是從基礎(chǔ)到產(chǎn)品都做；而阿里和騰訊主要側(cè)重于應(yīng)用。

2、中等規(guī)模的團(tuán)隊(duì)搭建中的公司以及專業(yè)公司

有一些公司，相對于BAT來說，市場地位相對較弱，但是公司的市場地位也不錯；同時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)的團(tuán)隊(duì)相對較小，或者布置的普遍程度相對較弱。

比如當(dāng)當(dāng)，攜程，去哪兒，360,58同城，優(yōu)酷，樂視。這類公司一般會設(shè)置倆類機(jī)器學(xué)習(xí)的崗位，一是業(yè)務(wù)挖掘類崗位，另外就是推薦和廣告算法的團(tuán)隊(duì)。這類公司具有市場地位不夠穩(wěn)固，機(jī)器學(xué)習(xí)團(tuán)隊(duì)相對較弱或者較新的特點(diǎn)。

同樣有一些中等規(guī)模的廣告行業(yè)的專業(yè)公司，也有機(jī)器學(xué)習(xí)的團(tuán)隊(duì)，比如MediaV,品友互動等公司。這類公司主要的崗位是計(jì)算廣告算法工程師。

3、小的專業(yè)公司

在移動互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展的今天，有一些專業(yè)性的小公司，產(chǎn)品本身對于機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的依賴性非常大，也設(shè)置了機(jī)器學(xué)習(xí)的崗位，這些小公司大多數(shù)是創(chuàng)業(yè)公司，業(yè)務(wù)發(fā)展的不確定性比較大，同時(shí)需要的機(jī)器學(xué)習(xí)人才和業(yè)務(wù)本身的相關(guān)性非常大。

比如口袋購物(主要需求的是推薦算法，廣告算法，NLP和圖像處理人才)，今日頭條（主要需要的是文本挖掘，推薦等人才），微博易（主要需要的是文本挖掘類人才），出門問問（主要需要的是語音識別，搜索的人才）。

不同類型的公司對于人才的要求不同，對于能夠帶給人才的東西也不同，各有優(yōu)劣。同學(xué)們可以根據(jù)自己的情況靈活的選擇，每類公司中都有非常好的公司和崗位！

二、機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)職位分析

1、互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)挖掘

使用的主要數(shù)據(jù)和要解決的問題,初級的業(yè)務(wù)挖掘人員的工作會離數(shù)據(jù)和算法更近；高級的業(yè)務(wù)挖掘人員會離用戶和業(yè)務(wù)更近。

職位需求趨勢：

這類職位的需求量非常大，基本所有的主要互聯(lián)網(wǎng)公司都設(shè)置了這個崗位。這個崗位的名字常常有“分析師”，“數(shù)據(jù)挖掘工程師”等。

零售，金融，電信，制造業(yè)等行業(yè)對于互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)挖掘人員也持歡迎態(tài)度。近幾年對于這類人才的需求很能會有非常大的增長。

薪水狀況：

從我接觸到的獵頭職位的情況來看，在這個崗位上工作三四年，能夠獨(dú)立和業(yè)務(wù)部門以及技術(shù)部門溝通，并且能夠靈活的應(yīng)用數(shù)據(jù)為業(yè)務(wù)部門提出解釋和建議的人才的年度薪水在20萬元到35萬元左右。2年前見過大的互聯(lián)網(wǎng)公司的分析總監(jiān)給到50萬元以上。

職業(yè)發(fā)展前景：

我個人認(rèn)為人類曾經(jīng)經(jīng)歷過火車時(shí)代，電力時(shí)代，汽車時(shí)代，電子時(shí)代；當(dāng)下的時(shí)代是數(shù)據(jù)時(shí)代。具有良好的數(shù)據(jù)分析能力的人對于越來越多的企業(yè)具有至關(guān)重要的作用。根據(jù)海德思哲公司的分析，未來的企業(yè)***人物往往是business+science+technology三方面都很強(qiáng)的人，業(yè)務(wù)挖掘工程師的工作內(nèi)容和其中的倆項(xiàng)密切相關(guān)。

2、推薦算法

解決的核心問題是給用戶想要的，不要給用戶不想要的，降低用戶找東西的難度，給用戶更多的驚喜。不同的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品在不同的階段，可以通過推薦系統(tǒng)解決不同的問題和實(shí)現(xiàn)不同的目標(biāo)。

職位的設(shè)置情況和需求趨勢：

相對業(yè)務(wù)挖掘崗位，有推薦算法職位的公司數(shù)量相對比較少。能夠看到的一些公司如下。

• 電商：淘寶，當(dāng)當(dāng)，京東，口袋購物。
• 視頻：優(yōu)酷土豆，愛奇藝，風(fēng)行在線，樂視。
• 音樂：豆瓣，蝦米，網(wǎng)易云音樂，百度。
• 新聞APP:今日頭條，網(wǎng)易新聞客戶端，百度新聞，指閱。
• 閱讀：盛大文學(xué)，掌閱科技。
• 團(tuán)購：美團(tuán)，糯米。
• 社交：微博，linkedin。
• 手機(jī)助手：豌豆莢，
• LBS推薦：百度，高德。

相對電腦，手機(jī)的私密性更強(qiáng)，屏幕資源更小，可能會有更多的移動應(yīng)用公司會部署推薦算法的崗位。

薪水狀況：

我接觸到的推薦算法負(fù)責(zé)人的職位（能夠直接面對工程和產(chǎn)品部門，對推薦系統(tǒng)的效果負(fù)責(zé)），招聘方給到的年度薪在30萬元到50萬元左右。

職業(yè)發(fā)展前景：

移動互聯(lián)網(wǎng)是近幾年互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)***的潛力細(xì)分領(lǐng)域，而推薦對于移動互聯(lián)網(wǎng)的所有產(chǎn)品都有非常重要的作用，從這個角度來講推薦算法工程師的職業(yè)前景非常不錯。

在多個移動互聯(lián)網(wǎng)的細(xì)分領(lǐng)域，推薦都處于核心地位，因此成熟的推薦算法人才創(chuàng)業(yè)的機(jī)會也比較多。

3、廣告算法

數(shù)據(jù)主要是倆塊，一塊是用戶的數(shù)據(jù)，除了公司自有的數(shù)據(jù)以外，也可以通過DMP(數(shù)據(jù)管理平臺)獲取到一些用戶的數(shù)據(jù)；另外一塊是關(guān)于廣告的數(shù)據(jù)。

需要解決的問題就是把用戶和進(jìn)行更好的匹配，提升總體的市場效率。其中CTR預(yù)估是非常重要的工作內(nèi)容。

職位的設(shè)置情況和需求趨勢：

和其他的職位相比，計(jì)算廣告的公司數(shù)量比較集中。公司主要分為三類。

一類是有Exchange或者類似體量的公司（相當(dāng)于有設(shè)局或者設(shè)立證券交易所的公司），有百度，淘寶，騰訊，搜狗，360，微軟，雅虎。這類公司的流量很大，廣告主的數(shù)量也很大，他們制定各自的市場內(nèi)的游戲規(guī)則（主要是資源分配的辦法以及結(jié)算辦法。）

另外一類是DSP(Demand side platform),比如MediaV,品友互動，浪淘金等。這類公司本身沒有大的流量，但是都在努力建立相對廣告主更為有效的廣告投放能力，主要從廣告主掙錢。主要的目標(biāo)是幫助廣告主更有效率的把廣告投放到目標(biāo)群體身上。

第三類公司是類似58同城，優(yōu)酷，新浪微博這樣的大媒體?；蛘叨嗝诉@樣的SSP（Supply sideplatform）。這類公司自己有一定的流量，也有一些廣告主客戶。也需要有人來做市場效率的提升。

新增職業(yè)機(jī)會的來源，我能夠看到的主要有以下幾種。一種是在搜索市場上取得突破后需要建立商業(yè)變現(xiàn)體系的360；還有一些是來自于對淘寶模式模仿的電商公司，比如當(dāng)當(dāng)；還有一類是互聯(lián)網(wǎng)廣告公司的業(yè)務(wù)拓展和創(chuàng)新，比如SSP公司向DSP業(yè)務(wù)的拓展，或者互聯(lián)網(wǎng)廣告監(jiān)測公司，或者廣告生態(tài)種新的角色誕生帶來的新職位機(jī)會。

近幾年看到的互聯(lián)網(wǎng)廣告相關(guān)的變化主要有2個，一個是谷歌采用GSP（General second price）競價(jià)方式并逐步被別的公司跟進(jìn)；另外一個變化就是有些DSP公司大力倡導(dǎo)RTB（Real time bidding）。這些變化都沒有帶來行業(yè)內(nèi)計(jì)算廣告人才需求量的急速增長?？次磥?，廣告生態(tài)系統(tǒng)的逐漸完善而催生出的新的細(xì)分行業(yè)和公司，也沒有看到能夠帶來大的新增職位的急速增長。

但是互聯(lián)網(wǎng)廣告行業(yè)面臨的挑戰(zhàn)和機(jī)會也很多，比如多屏互動的期望，以及廣告主日益增長的需求，都對企業(yè)的創(chuàng)新提出了要求。

綜合以上，計(jì)算廣告行業(yè)未來的人才需求特點(diǎn)可能是“少而精”。

薪水狀況：

廣告目前是互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)最重要的收入來源。從百度公司和阿里集團(tuán)招股書中就可以看出，這倆個公司收入的絕大部分都來自廣告。

因此計(jì)算廣告人才的薪水也非常的高。

我了解到的比較成熟的計(jì)算廣告人才（同時(shí)在算法和工程方面很成熟）的年收入有50萬元到150萬元左右 。

職位發(fā)展前景：

一旦進(jìn)入計(jì)算廣告行業(yè)，相對其他職位來說，創(chuàng)業(yè)機(jī)會較少。更有可能的是在行業(yè)內(nèi)的少數(shù)幾個公司成長。該類人才的創(chuàng)業(yè)機(jī)會可能需要具備幾個條件，***是外圍環(huán)境的重大變化導(dǎo)致的新類型公司的創(chuàng)立機(jī)會比較成熟，這個周期可能比較長；另外要有大量資金的支持；另外相對來說可能風(fēng)險(xiǎn)會比較大。

4、NLP

使用的數(shù)據(jù)和要解決的問題：

使用的數(shù)據(jù)主要是人們?nèi)粘ｋS意寫出來的或者說出來的話。比如新聞，文章，微博上的話，qq的聊天，貼吧里的話，博客上的話，企業(yè)呼叫中心的對話等。

要解決的問題主要是對這些內(nèi)容進(jìn)行抽象，映射或者響應(yīng)。比如信息抽?。麑?shí)體識別，情感分析等），機(jī)器翻譯，聚類，分類，自動問答等。

職位的設(shè)置情況和需求趨勢：

目前看到的NLP崗位設(shè)置主要有以下幾類。

一類是在搜索公司的query處理相關(guān)的工作。目前我了解到的工作主要分倆個部分，一個部分是做query的糾正，改寫，或者近義詞分析等；另外一類工作是做Topic model的研究，意思就是把用戶的需求抽象在一個“model”上，而同時(shí)預(yù)先把網(wǎng)頁到抽象到一個“model”上，然后在model內(nèi)部挑選出用戶最感興趣的網(wǎng)頁優(yōu)先展示。

還有一類是研發(fā)機(jī)構(gòu)的研究崗位，比如微軟，富士通研發(fā)，三星通信等機(jī)構(gòu)都有NLP的研發(fā)崗位。

第三類崗位就是一些專業(yè)性公司，比如口袋購物，微博易，今日頭條，掌閱科技，簡網(wǎng)世紀(jì)這樣的公司。在這些公司里NLP和圖像處理的工作地位類似，就是為下一步的處理提供feature。

從用戶端來看，WEB2.0的出現(xiàn)，以及社交網(wǎng)絡(luò)的大力發(fā)展，為NLP積累下了大量的數(shù)據(jù)，同時(shí)企業(yè)也越來越重視通過網(wǎng)絡(luò)來傾聽用戶，以及和用戶進(jìn)行溝通；同時(shí)信息的急速增長，導(dǎo)致用戶對于個性化產(chǎn)品的需求越發(fā)明顯，也促進(jìn)了NLP工作的推進(jìn)和崗位的設(shè)置。

今后NLP的崗位會急速增長。增長的來源一部分來自于搜索引擎公司，根據(jù)李航前輩的微博，未來搜索突破可能來自倆個方向，一個方向是LTR(Learning to rank),另外的一個方向是Semantic match。我的理解可能semantic mtach需要大量的NLP的工作和人才。

另外一類職位我覺得來自于大量的已經(jīng)產(chǎn)生的大量非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)處理相關(guān)的公司，以及從大量的語音識別轉(zhuǎn)化出來的數(shù)據(jù)的利用相關(guān)的公司。這個具體是在哪個方向上不好說，但是我想趨勢上一定是企業(yè)對于海量用戶產(chǎn)而生的嘈雜的聲音的理解和利用。數(shù)據(jù)的量還在不斷的急速增加，NLP工作量和任務(wù)類型也在增加，最終導(dǎo)致崗位需求的增加。

薪水狀況：

NLP人才的需求不象數(shù)據(jù)挖掘和推薦那樣量大和緊缺，和其他的職位相比薪水比較溫和。

我接觸過的獵頭職位，有公司愿意給工作2年左右的NLP工程師20到30萬元的年度工資；也有創(chuàng)業(yè)公司愿意給NLP leader50萬元以上的年度工資。

職位發(fā)展前景：

我預(yù)測NLP工程師在原公司的職業(yè)生命活力會比較強(qiáng)（數(shù)據(jù)，算法以及工作目標(biāo)可能都會有新的挑戰(zhàn)和機(jī)會進(jìn)來）；同時(shí)成熟的人才也會有很多創(chuàng)業(yè)機(jī)會可以考慮。

5、圖像處理

使用的數(shù)據(jù)和要解決的問題：

面對的數(shù)據(jù)是圖像，具體也會有處理靜態(tài)圖像和動態(tài)視頻的區(qū)別。以及離線處理和在線處理的區(qū)別。

常見的要解決的問題有檢測（就是看某個圖片里是否有某類東西，比如是否有人臉），識別（就是輸入一個圖片，看這個圖片和庫里的哪個圖片是一致的。）分割，拼接，3D重建，聚類，分類等。

職位的設(shè)置情況和需求趨勢：

傳統(tǒng)的圖像處理崗位主要分布在類似智慧眼，漢王這樣的IT公司和類似佳能，微軟這樣的研發(fā)機(jī)構(gòu)中。智慧眼和漢王這樣的IT公司的產(chǎn)品，主要以行業(yè)用戶為主，應(yīng)用的場合有門禁，安全，社保識別等。

在大數(shù)據(jù)在中國興起的前后，更多的互聯(lián)網(wǎng)公司開始設(shè)立圖像處理的崗位。其中百度是把圖像和語音作為文字之外的新的搜索對象來看待的，設(shè)立了圖像處理的崗位并招聘了人才，但是具體如何產(chǎn)品化目前還不太清楚，目前看到的只有圖搜，就是把圖片拷貝到檢索欄里，然后可以看到一些檢索的結(jié)果。

淘寶以及一些其他的電商公司也設(shè)立了圖像處理或者正在招聘相關(guān)的人才，主要的工作目標(biāo)是為廣告和推薦等應(yīng)用提供feature。

與數(shù)據(jù)挖掘，推薦和NLP職位相比，圖像處理的職位數(shù)量相對較少，發(fā)展相對比較滯后，能夠看到的大眾用戶使用的產(chǎn)品相對比較少。

我個人的感覺是圖像處理行業(yè)正處在一個爆發(fā)的前夕；象智能交通事故報(bào)告系統(tǒng)（自動對攝像頭采集到的圖像進(jìn)行處理，即使在夜間也可以自動的識別出來重大事故并且提醒交警去救援），自動駕駛，離群人群自動檢測（比如機(jī)場和火車站的恐怖分子檢測）等應(yīng)用都具有足夠的價(jià)值，目前系統(tǒng)能夠做到的水平也非常接近商品化。

我的判斷是隨著技術(shù)的突破和外圍配套（包括法規(guī)或者硬件等）的成熟，圖像處理的崗位會有大的爆發(fā)。

薪水狀況：

相對其他職位來說，圖像處理的職位比較少一些；同時(shí)薪水不是很高。但是未來的收入前景不錯。

職位發(fā)展前景：

不論在公司內(nèi)部的提升，還是未來創(chuàng)業(yè)的角度來看，圖像處理工程師的發(fā)展機(jī)會都會越來越多。