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猎聘:2019年中国AI人工智能&大数据人才就业趋势

近年来,AI、大数据无论是在科技圈,还是在商界或日常生活中,都成为备受关注的热词。随着信息化、互联网技术的发展,AI、大数据进了飞驰的快车道,深刻地参与着、影响着全球的社会经济,乃至政治文化的发展进程。AI 被世界不少国家都纳入了国家层面的战略发展规划;而大数据则被公认为国家基础性战略资源,是 21 世纪的 “钻石矿”。

在 2019 世界人工智能大会于今年 8 月末在上海隆重召开之际,猎聘积极呼应此次大会 “智联世界、无限可能” 的主题,特此发布《猎聘 2019 年中国 AI & 大数据人才就业趋势报告》

(以下简称《报告》)。《报告》重点研究时段为 2019 年 1-7 月,分析了在此期间国内 AI & 大数据人才的画像特征、供求的行业与地域分布情况,以及薪资行情,展示了近年来该领域人才的需求趋势、流动特征,并专门研究了该领域国内的海外人才现状,为人才的供需双方提供招聘及求职方面的决策参考,也为相关行业研究机构及个人提供一手参考资料。

一、AI & 大数据人才概况

1、 爆发式发展与严重人才荒并存

在众多的当今新兴领域中,AI、大数据无疑是最热的领域之一。在国家层面,对 AI、大数据都有明确的规划。2017 年,国务院印发了《新一代人工智能发展规划》,提出到 2020 年, 初步建成人工智能技术标准、服务体系和产业生态链,人工智能核心产业规模超过 1500 亿元,带动相关产业规模超过 1 万亿元。而在 2016 年,工业和信息化部(工信部)印发《大数据产业十三五发展规划(2016-2020)》,提出到 2020 年,技术先进、应用繁荣、保障有力的大数据产业体系基本形成,大数据相关产品和服务业务收入突破 1 万亿元 ,年均复合增长率保持 30% 左右,加快建设数据强国,为实现制造强国和网络强国提供强大的产业支撑。

随着信息化和互联网技术的发展,近些年,我国的 AI 与大数据呈现爆发式增长态势。目前, 中国是全球第二大 AI 力量,人工智能企业超过 1000 家。根据雪球财经的数据,2018 年中国 AI 市场规模约 330 亿元人民币,中国人工智能市场规模有望成长至万亿量级,成为下一轮科技创新红利的主导力量。中国人工智能市场有望在 2030 年达到万亿量级。2018 年上半年,中国 AI 投资总规模 1527 亿,显著超越 2017 全年(754 亿)。中国信息通信研究院发布的《大数据白皮书 (2018)》显示,2017 年,我国大数据产业规模达 4700 亿元,同比增长 30.6%,大数据与实体经济融合提速。

在 AI 与大数据领域迅猛发展的另一面,是全球性的人才荒。根据腾讯研究院发布的《2017 全球人工智能人才白皮书》,目前,全球 AI 领域人才约 30 万,其中高校领域约 10 万人,产业界约 20 万人。AI 产业人才主要分布在美国、中国及其他国家的企业中。据工信部教育考试中心副主任周明 2016 年向媒体透露, 中国人工智能人才缺口超过 500 万。

在大数据领域,人才荒问题也同样突出。根据麦肯锡报告,美国 2018 年大数据人才和高级

分析专家的人才缺口将高达 19 万。此外,美国企业还需要 150 万位能够提出正确问题、运

用大数据分析结果的大数据相关管理人才。数联寻英 2016 年发布的《大数据人才报告》称,

目前,全国的大数据人才只有 46 万,未来 3-5 年内大数据人才缺口将高达 150 万。

2、AI & 大数据中高端人才画像

1)人才呈年轻化趋势,并具有丰富工作经验

猎聘大数据显示,从 2019 年 1-7 月,全国 AI & 大数据人才的年龄分布以 25-30 岁之间最多, 占比为 40.63%;其次是 30-35 岁,占比为 29.65%。而在 AI 与大数据人才的工作年限分布方面,5-8 年的人才占比最多,为 22.95%;其次是 10-15 年工作经验的人,占比为 19.26%。

由此可见,这个领域的中高端人才尽管趋于年轻化,但却不乏一定的工作经验。这与 AI 与

大数据是新兴高科技领域密切相关,这两个领域具有较高的学科和专业门槛,入行的人才需要在学科和相关领域具备一定的知识和经验沉淀。

2)专业背景:多为计算机和信息相关专业

从 AI 与大数据人才毕业的专业背景来看,以计算机和信息科学相关的专业最多,位居第一的是计算机科学与技术,占比为 10.32%。这表明,该行业对人才的准入具有较高的专业门槛。

AI 与大数据的发展从根本上得益于数据、算力和算法的集中突破,得益于互联网和信息化的发展,因而对人才的要求更看重相关领域的专业背景。

3、AI & 大数据领域所需职业技能:综合素质 + 专业知识

猎聘大数据研究院分析了 AI 与大数据人才所应掌握的相关技能关键词,结果发现,这个领域对人才素质的要求较为综合,不但要求相关的硬核技能,如人工智能、算法、互联网方面的知识和技能,还要求懂得产品相关的知识储备、数据分析、逻辑分析和市场营销等技能。

其中,最关键的一些技能都是门槛较高的、需要极强的专业知识,比如算法、计算机视觉、数据挖掘、信号处理、数据分析等等。由此也不难理解,为何 AI、大数据人才的专业背景来

自计算机、信息和统计的人占比更多。

二、AI & 大数据人才需求趋势:呈快速增长态势,2019 约为 4 年前的 12 倍

2015 年是中国互联网发展的关键一年,这一年中国移动互联网进入发展成熟期。猎聘大数

据研究院对比研究了 2015 年一季度至 2019 年二季度全国 AI & 大数据领域与互联网行业的人

才需求变化趋势,以 2015 年为时间起点和比较的基准点,用此后每个季度的发布职位数与

2015 年发布的职位数相除,结果发现,在过去 18 个季度中,AI & 大数据领域与互联网行业的人才需求成倍持续增长态势,AI & 大数据的人才需求增长倍数明显高于互联网行业,两者均在 2019 年二季度达到发展的最高峰值,分别为 11.75,后者为 10.66,即在这个时间节点,AI & 大数据的人才需求是 2015 年 Q1 的 11.75 倍,而互联网行业的人才需求是 2015 年

Q1 的 10.66 倍。

AI & 大数据与互联网行业有着千丝万缕的关系,后者的快速发展为前者的飞跃、应用创造了重要条件。比起互联网行业,AI & 大数据对技术要求更高、更前沿,人才的稀缺性更强。

三、AI & 大数据人才需求与供给分布情况

1、行业分布:互联网行业的需求与供给占绝对优势

AI 与大数据人才的需求分布和供给分布遍及各大行业,其中以互联网、电子通信、机械制造和金融较为集中,而最为集中的是互联网行业,无论人才需求还是供给均已过半,在各大行业中具有绝对优势。

从人才需求分布来看,互联网、电子通信、机械制造、金融行业的 AI & 大数据人才需求占比总和为 84.49%;其中互联网行业就占到全行业的 57.34%。从人才供给分布来看,这四个行业的人才供给占比合计为 85.26%,仅互联网行业就占到了全行业的 62.23%。这四个行业具有较好的信息化基础和数据积累,而且对国计民生影响较大,因而对于 AI & 大数据的人才供需都相对较大。

尤其是互联网和电信行业两个行业近年来发展迅猛,沉淀了海量用户数据。国家统计局 2019

年 8 月发布的新中国成立 70 周年经济社会发展成就系列报告显示,我国网民由 1997 年的

62 万人激增至 2018 年的 8.3 亿人,年均增长 40.9%。其中,网民通过手机接入互联网的比例高达 98.6%。2018 年,移动互联网接入流量消费达 711 亿 GB,是 2013 年的 56.1 倍,5 年年均增速高达 123.8%。70 年来我国通信技术跨越式发展,到 2018 年末,光纤接入用户达

3.68 亿户,4G 用户总数达 11.7 亿户。用户规模发展壮大,电信业务总量高速增长。到 2018 年末,全国电话用户规模达 17.5 亿户,用户规模居世界第一。移动宽带用户(即 3G 和 4G 用户)总数由 2014 年末的 5.8 亿户增至 2018 年末的 13.1 亿户,年均增长 22.4%。

在技术不断更新迭代的趋势下,AI & 大数据必将进一步与各大行业融合,充分释放其在产业发展中的变革作用,加速传统行业经营管理方式变革,推动服务模式和商业模式创新,并进一步重构产业价值链体系。

2、核心职能分布:机器学习与数据产品经理占供需大头

从 AI & 大数据核心职能人才需求分布前十的情况来看,机器学习和数据产品经理占比最多, 为 27.88%、27.13%,两者合计为 55.01%,为当之不愧的第一梯队。第二梯队为深度学习、

算法工程、数据分析师,人才需求占比区间为 5.27%~11.56%;第三梯队为图像处理、数据仓库、机器视觉、自然语言处理、数据架构,人才需求区间为 1.65%~4.47%。

从 AI & 大数据核心职能人才供给分布前十的情况来看,数据产品经理占比遥遥领先,为 44.60%;其次是机器学习,为 11.51%,这两者为第一梯队。第二梯队的是数据分析师、算法工程、深度学习,人才供给占比区间为 5.44%~9.74%;第三梯队为数据仓库、自然语言处理、BI 工程师、机器视觉、图像处理,人才供给区间为 1.79%~3.64%。

AI & 大数据人才需求和供给都大量集中在机器学习和数据产品经理两个职能上。机器学习依赖于对大量数据的解析和训练,从而通过算法从数据中学习完成任务。近年来,随着大数据领域的迅猛发展,算力大大提升,为机器学习提供大量的原材料,而极大促进了机器学习的发展。

由于 AI & 大数据与具体的产业相结合,产生了很多落地应用的产品,这就需要相应的数据产品经理,负责数据产品的全生命周期,如需求管理、规划设计、开发测试、迭代优化等。在各个应用领域,数据产品经理又可根据业务类型细分为多种类别。

3、城市分布:北上深稳居人才供需第一梯队

在 AI & 大数据人才需求分布前二十的城市中,北京占比最高,为 29.11%。北京、上海、深圳人才需求占比位居前三,三者的人才需求总计为 63.00%;杭州和广州在第二梯队,人才需求占比为 6.85%、5.40%。其他 15 个城市在第三梯队,人才需求占比区间为 0.50%~2.74%, 占比总和为 24.75%。

在 AI & 大数据人才供给分布前二十的城市中,位居前三的城市是北京、上海、深圳,人才供给占比分别为 26.61%、20.40%、10.57%,合计为 57.58%;杭州和广州位居第二梯队,人才供给占比为 4.93%、4.92%。其余 15 个城市为第三梯队,人才供给区间为 0.43%~2.88%,合计为 27.67%。

这个领域的人才需求和供给都集中在北京、上海、深圳,因为这三地的企业、人才众多,产业发达,汇聚了众多 AI & 大数据方面的代表性企业。在北上深之外的其他城市,以杭州和广州较为突出,尤其是杭州,仅次于北上深。杭州是国内互联网重镇,近年来着力推进智慧城市建设,打造 “全国数字经济第一城”,在新一线城市中成绩斐然。

AI、大数据、云计算是数字经济的关键技术,近年来,全国不少城市都加大了对数字经济的投入力度,涌现出不少数字经济强市。根据紫光旗下新华三集团数字经济研究院 2018 年 4 月发布的《中国城市数字经济指数白皮书(2018)》,中国城市数字经济出现长三角、珠三角、环渤海 3 个中心,四川盆地、华中平原、闽东南、关中平原、山东半岛共 5 个热点,区域协同发展效应显著。而 AI & 大数据人才供需占比前二十强城市就位于这 3 个中心、5 个热点中,也涵盖了此白皮书所公布的中国数字经济百城排名十强的城市(含上海、北京、深圳、成都、杭州、广州、武汉、宁波、无锡、重庆)。这充分证明,数字经济越发达的地区,其 AI & 大数据产业也是强项,三者之间互相带动,共同激发城市与区域之间的社会创造力和市场主体活力。

四、AI & 大数据海外人才分布情况

1、海外人才占比不足一成,过半集中在互联网行业

在国内 AI & 大数据领域,引进海外人才是各级政府非常重视的工作。AI、大数据的概念是国外最先提出,且较早在国外发展、落地,国外无论是相关领域的人才培养还是在应用领域的探索都处于领先位置。

从目前 AI & 大数据领域海外人才的比例来看,只占到 9.19%,不足一成。从该领域海外人才的分布来看,51.20% 的人聚集在互联网行业。其次是金融行业,海外 AI & 大数据人才占比为 12.38%。机械制造、电子通信的海外人才占比位居第三、第四,为 9.34%、8.43%。其他行业的占比相对较小。

从行业的角度来看,除了互联网的海外 AI & 大数据人才的占比过半外,其他行业都占比很小,

越是传统行业,占比越小。可见,互联网之外的行业海外人才严重不足,需要补给海外相关人才,为行业的发展提供有力的人才支撑。

2、 城市分布:沪京深位居前三,为人才富矿区

从 AI & 大数据海外人才在国内的城市分布来看,上海的人才占比最多,为 26.02%;北京位居第二,占比为 21.60%;深圳位居第三,为 8.83%。这三个城市海外 AI & 大数据人才总和为

56.45%,为第一梯队。

杭州、广州为第二梯队,该领域海外人才占比为 3.50%、2.86%。其他 15 个城市为第三梯队, 人才占比区间为 0.31%~1.90%,合计为 11.78%。

如果国内非一线城市要就近引进 AI & 大数据领域的海外人才,建议可以重点关注上海、北京、深圳这三个城市,在国内 AI & 大数据领域,这三个城市是汇聚国内外人才的富矿区。

五、AI & 大数据人才薪资

1、平均月薪 22322 元,超过各大行业平均薪资

国内 AI & 大数据从业者平均月薪较高,为 22322 元,超过同期各大行业从业者平均薪资,比各大行业薪资排名最靠前的金融和互联网行业分别高出 2150 元、3275 元。

AI & 大数据人才在全球都属于高薪群体,这是由这个领域的高门槛性和人才的稀缺性决定的。

2、核心职能:数据架构、数据科学家领先,平均月薪超 3 万

在国内 AI & 大数据领域的重点职能中,平均月薪排名最高的是数据架构和数据科学家,分别

为 37451 元、36570 元,也是两个平均月薪超 3 万的职能。其他职能的月薪在 23569~28185 元,均超过了 2 万。

3、 城市薪资:北上深杭广平均月薪超 2 万

在国内不同的城市,AI & 大数据从业者的薪资也有差别。在平均月薪排名最高的 20 个城市

中,月薪超 2 万的城市有 5 个,分别是北京、上海、深圳、杭州、广州。

这五个城市从业者的平均月薪为 25087 元、25047 元、24094 元、21952 元、20962 元。其他 15 个城市的平均月薪区间在 13475~19007 元。

4、 本地与海外人才薪资对比:前者比后者月薪低近 8000 元

在国内 AI 大数据领域,海外人才的平均月薪明显高于本土人才,前者为 29515 元,后者为 21625 元,两者相差 7890 元。

该领域海外人才仅占到全领域人才的 9.19%,稀缺度很高,决定了该群体较高的身价。

六、AI & 大数据人才流动

1、行业净流入:互联网、制药医疗行业最能留住人

由于 AI & 大数据从业者遍布各大行业,其流动也是在各大行业中都有所不同。从 2017 年一季度到 2019 年二季度,互联网、制药医疗行业的 AI & 大数据人才处于净流入状态,其人才净流入率分别为 4.89%、1.75%,表明这两个行业能够留住 AI & 大数据人才。其他行业人才净流入为负值,均存在不同程度的人才净流出现象。其中,电子通信行业的 AI & 大数据人才流

失最为严重,其人才净流入率为 – 13.48%,为行业倒数第一。

互联网行业与 AI、大数据的发展密切相关,在互联网的迭代升级中,需要 AI、大数据提高其智能化,而且互联网本身对 AI & 大数据人才也有着全行业最高的人才需求,超过了全行业半壁江山。AI、大数据对于制药医疗行业实现智慧医疗具有巨大的促进作用,智慧医疗应用于患者上传化验及病情报告、电子病历、远程诊断、手术直播、智慧就医、智慧物联、垮区域医疗合作等方面,能够更方便、快捷、低成本地解决人民的医疗健康方面的问题,同时也能缓解目前医疗资源分配不均、看病难、看病贵的社会痛点。在现代人生活水平具有重大提升的前提下,人们越来越关心自身及亲人的健康状况,更看重生活质量,因而对制药医疗行业的发展提出了更高的要求。

电子通信行业在 AI & 大数据人才的需求和供给方面位居全行业第二,其相关人才流失最严重, 是因为这个行业薪资相对较低。相比之下,互联网庞大的人才需求和较高的薪资,灵活的工 作方式,多元化、年轻化、自由的企业文化,更吸引 AI & 大数据人才加入。

2、城市净流入:杭州拔得头筹,合肥西安进入前三

从 2017 年一季度到 2019 年二季度,在全国 AI & 大数据人才净流入率排名最高的 20 个重点城市中,杭州排名最高,与合肥、西安位列第一梯队,分别为 14.94%、11.92%、10.03%。

深圳、成都、武汉、佛山、长沙、重庆为第二梯队,人才净流入率区间为 5.88%~7.52%。上海、宁波、北京、东莞、南京、无锡、广州为第三梯队,人才净流率区间为 0.77%~4.89%。苏州、厦门、青岛、天津为第四梯队,人才净流入率区间为 – 3.55%~-0.25%,出现了人才流失现象。

人才对城市的选择不仅考虑城市的行业发展情况,还考虑一个城市的生活成本和工作状态。AI & 大数据人才净流入率排名前三的城市均是非一线城市。比起一线城市,杭州、合肥、西安房价及生活成本相对较低,这三市在 AI & 大数据领域都有在全国知名的代表性公司,如杭州的阿里、海康威视、合肥的科大讯飞、西安的抖音。

相比之下,一线城市的人才净流率排名相对靠后,深圳、上海、北京、广州位居第 4、10、12、16,对应的人才净流入率为 7.52%、4.89%、3.85%、0.77%。非一线城市在 2017 年以来席卷全国的城市抢人大战中表现突出,尤其是杭州和西安数次升级人才新政,向国内外人才伸出橄榄枝。杭州市政府出台了《杭州市 2018 年度未来产业(人工智能、生物技术和生命科学)紧缺专业人才需求目录》,人工智能行业中位居期中,其紧缺专业人才集中于计算机科学与技术、软件工程、信息与计算科学、数学与应用数学、电子信息化、信息管理与信息新系统等专业,为紧缺岗位人才提供的年薪高达 170 万。杭州在引进人才方面政策和待遇双管齐下,在城市发展方面行业优势与区位优势突出,因而对于 AI & 大数据人才具有强大的吸引力。

随着 “互联网 +”“智能 +” 以及数字经济的进一步普及,AI & 大数据领域的发展将会给各个产业以及地域带来更多日新月异的变化,在传统产业提质增效、培育引导新业态新模式、发展平台经济、共享经济、创造灵活就业机会、推动产业转型升级方面赋予重要的革新力量。

猎聘高级招聘顾问建议,企业在发展业务的时候需要有意识地结合自身具体情况,尽早布局 AI、大数据人才的招募,以便紧随新科技的步伐,主动借助科技为自身赋能,开拓业务发展的新模式与新路径。作为职场人,无论自己的工作是否与 AI、大数据相关,都应紧密关注时代科技发展的新趋势、相关就业的新动向,积极了解新事物,增强自身知识与技能,延伸自己的能力范围,为自身打造更广阔的职业发展空间。

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