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虽然软件工程师的平均工资大约在100,000美元到150,000美元之间，但是如果你想要赚"大钱"，你必须成为一名AI或机器学习专家/科学家/工程师。
人工智能高薪水得益于一份"完美配方"：一个热门的领域和对稀缺人才的高需求。这是永远可靠的供需法则，而且现在，任何与人工智能相关的需求都非常高。
据Indeed.com的数据称，在旧金山地区，IT工程师的平均年薪（关键词是"人工智能工程师"）从"软件工程师"每年大约134,135美元到"机器学习工程师"每年169,930美元不等。
但是，如果你拥有公司需要的资质证书，薪资还可以更高。一位终身教授被邀请以18万美元的年薪的三倍加入谷歌，但他拒绝接受不同的教学职位。
然而，到目前为止，这一记录是在4月份创下的，当时这家经营时尚购物网站Zozotown的日本公司Start Today发布了七位"天才"AI技术专家的新招聘信息，年薪高达1亿日元，略低于100万美元。
人工智能薪资的关键领域
获得最高的人工智能薪水意味着在"合适"的领域工作。尽管人工智能的就业机会虽然很多，但主要只在少数几个部门——即技术部门——并且仅限于几个发达的城市。另一个受欢迎的求职网站Glassdoor指出，其网站上列出的所有人工智能职位中，有67％位于湾区，西雅图，洛杉矶和纽约市。
它还将Facebook、英伟达（NVIDIA）、Adobe、微软（Microsoft）、优步（Uber）和埃森哲（Accenture）列为2018年最适合为之工作的五家AI公司，占据人工智能职位空缺的近19％。 Glassdoor上列出的一份AI工作的年平均基本薪资为每年111,118美元。
Glassdoor还发现，金融服务、咨询和政府机构正在积极招聘AI工程和数据科学专业人士。这包括像Capital One，富达（Fidelity），高盛（Goldman Sachs），博思艾伦（Booz Allen Hamilton0，安永（EY）和麦肯锡公司（McKinsey & Company），NASA喷气推进实验室，美国陆军和联邦储备银行等顶级公司。
但是，预计在不久的将来，这一就业和领域的数量将大幅增加。 Gartner最近的一份报告称，人工智能将扼杀180万个工作岗位，主要是琐碎的劳动力，但该领域到2020年将创造230万个新工作岗位，Capgemini最近的一份报告强调了这一说法，该报告发现83％使用AI的公司表示由于AI，他们正在增加必需的就业人数。
人工智能薪资的最佳工作
"人工智能"一词涉及面相当广泛，涵盖了许多学科和任务，包括自然语言生成和理解、语音识别、聊天机器人、机器学习、决策管理、深度学习、生物识别、文本分析和处理。鉴于每个学科所要求的专业化水平，没有多少专业人员可以掌握多个学科。
简而言之，找到最好的AI薪资需要积极培养正确的职业道路。
虽然AI程序员的平均工资大约在100,000美元到150,000美元之间，但这取决于该国的地区，所有这些都在开发者/编码器领域。根据另一个求职网站Paysa显示，一名人工智能工程师的平均收入为171,715美元，从第25百分位数的124,542美元到第75百分位数的201,853美元，收入超过257,530美元。
为什么这么高？因为许多人没有编程背景。IEEE指出，拥有生物学和物理学等科学博士学位的人们正在返校学习人工智能并将其应用到自己的领域。他们需要跨越技术，了解多种语言和硬件架构，并了解所涉及的数据。后者使工程师数量稀少，因而成本昂贵。
人工智能薪资为何如此之高？
事实上，人工智能并不是一门你可以像许多开发人员那样自学的学科。Stack Overflow的一项调查发现，86.7％的开发人员实际上是自学成才。然而，这适用于Java，Python和PHP等语言，而不是人工智能的深奥艺术。
它需要计算机科学的高级学位，通常是博士学位。在一份报告中，Paysa发现35％的AI职位需要博士学位，26％需要硕士学位。为什么？因为人工智能是一个快速发展的领域，当你攻读博士学位并参与学术项目时，他们往往是创新的，最前沿的，这给学生提供了他们在工作环境中所需的经验。
此外，它需要多个学科，包括C ++、STL、Perl、Perforce和OpenGL和PhysX等API。此外，由于人工智能正在进行重要的计算，因此物理学或某种生命科学的背景是必要的。
因此，要成为一名高效且受欢迎的AI开发人员，你需要很多技能，而不仅仅是一两个技能。下面列出了人工智能需要了解的十大技能：
正如你所看到的，这是一系列广泛的技能，其中没有一个是在一夜之间能学会的。据《纽约时报》报道，世界上只有不到10,000名合格的人工智能专家。蒙特利尔一家从事咨询机器学习系统的公司Element AI，今年早些时候发布了一份报告，称世界上有22,000名博士级计算机科学家能够建立人工智能系统。不管怎样，这对机器学习新闻报道的需求来说太少了(https://mldaily.news/)。
竞争的雇主会提高工资
由于可用的人工智能专家很少，科技公司正在大举进军学术界。在华盛顿大学，20名人工智能教授中有6名正在休假或部分休假，并为外部公司工作。在这个过程中，他们限制了可以教授技术的教授的数量，导致恶性循环。
"美国新闻与世界报道"列出了人工智能教育的前20所学校（https://www.usnews.com/best-graduate-schools/top-science-schools/artificial-intelligence-rankings）。前五名是：
1.宾夕法尼亚州匹兹堡的卡内基梅隆大学
2.麻省理工学院，马萨诸塞州剑桥市
3.斯坦福大学，斯坦福，加利福尼亚
4.加州大学伯克利分
5.华盛顿大学西雅图分校
随着学术界对人才的突袭，替代方案层出不穷。谷歌正在招聘任何它能找到的可以开发的人工智能开发人员，它通过其谷歌云平台网站提供深度学习和机器学习工具的课程，同时也深入人工智能的Facebook主持了一系列关于基础知识的视频（https://ai.google/education/）。AI等算法。如果你想在线上课，有Coursera（https://www.coursera.org/specializations/deep-learning?siteID=TnL5HPStwNw-5P3tyMsWfcwZn7YNYuUUSg&utm_content=10&utm_medium=partners&utm_source=linkshare&utm_campaign=TnL5HPStwNw&siteID=je6NUbpObpQ-Zuq6ILfDX.90ZcMOvQez1g&utm_content=10&utm_medium=partners&utm_source=linkshare&utm_campaign=je6NUbpObpQ）和Udacity（https://insights.dice.com/2016/10/25/udacity-new-ai-nanodegree/）可供参考。
基本的计算机技术和数学背景是大多数人工智能程序的核心。线性代数作为一种编程语言是必要的，因为机器学习对矩阵内的数据进行分析，而线性代数则是关于矩阵的运算。根据计算机科学学位中心（https://www.computersciencedegreehub.com/faq/skills-job-artificial-intelligence/）表示，AI的课程包括高级数学，贝叶斯网络或图形建模的研究，包括神经网络，物理学，工程和机器人学，计算机科学和认知科学理论。
有些事情无法教授。使用人工智能并不意味着你可以放下在电脑上的工作。它需要分析的思维过程，技术创新的先见之明，设计的技术技能，维护和修复技术和软件程序的技能以及算法。因此，很容易理解为什么技术人员如此罕见——这只会是人工智能的薪资更高。
作者——Kimberly Cook
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