猎上网发布《人工智能领域人才报告》

"人工智能"一词最初是在1956年，以麦卡塞、明斯基、罗切斯特和申农为首的一批科学家聚会时，探讨用机器模拟智能的一系列有关问题时提出的。从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展应用开来。人工智能是研究开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

 

据了解，自2016年起，我国的人工智能领域建设已上升至国家战略层面，相关政策也进入了全面爆发期。2016年5月，发改委在《"互联网+"人工智能三年行动实施方案》中明确提出，未来几年内，人工智能产业有望持续获得国家大力支持，预计更多细化政策将陆续出台，加速人工智能需求落地。据清华大学发布的《中国人工智能发展报告2018》统计，我国已成为全球人工智能投融资规模最大的国家，我国人工智能企业在人脸识别、语音识别、安防监控、智能音箱、智能家居等人工智能应用领域处于国际前列。可以说，我国人工智能领域的创新创业、教育科研活动非常活跃。

 

2019年我国31省市中已有19个省市发布了人工智能规划，其中有16个制定了具体的产业规模发展目标，以北上广深为代表的城市积极地制定了行之有效的政策，对人工智能产业的落地和发展产生了较大的推动作用，成为中国人工智能行业的重要实践者和领头羊。尤其是2019年下半年以来，上海市获批成为我国首批人工智能创新应用先导区，为我国人工智能产业应用发展带来新契机。

 

近日，猎上网发布了《人工智能领域人才报告》，立足上海，对国内人工智能领域的人才进行了深入的洞察与分析，通过本次洞察，来助力政府、人工智能相关企业及人才更好地了解人工智能领域的人才特征、地域分布情况、任职情况及未来人才的发展趋势。

 

在过去的几年里，猎上网业务覆盖数以万计的猎企，服务猎头用户超过20W+，业务触达上百个城市。仅在过去的2019年，平台新增职位发布的雇主就有上千家，新增注册猎头数更是有5W+之多。无论是猎企数量、雇主岗位，还是技术层面，猎上网都沉淀了大量的数据资源。与此同时，猎上网在AI算法领域也不断加大研发力度，层层完善产品的服务功能，优化用户体验，利用AI、大数据等技术实现「人岗匹配智能化」。在人岗匹配过程中，猎上网应用平台多年沉淀的行业知识图谱数据、人才及岗位画像等AI组件，打造出了猎上网独家的「匹配引擎」，并将其商业化运营。

 

本报告基于猎上网多年来在招聘行业领域的数据沉淀，依托猎上网百万级人才数据库，以及互联网行业百万以上人才推荐流动招聘数，体现其权威性。以猎上网专有的人才推荐报告数据、猎头市场研究以及一系列业内人士访谈等内容为基础依据，从人工智能领域的人才地域分布、领域细分、薪酬、岗位层次、求职动机、求职细化需求、求职过程、跨（国、省、市）区域流动特征、学历、年龄、是否有高校或研究所任职经历等方面的数据入手，从总体上、动态上和区域上了解上海各区之间、上海与国内其它省市之间人工智能人才的流动情况，为市有关部门和各区政府在培育发展相关产业过程中，把握人才的流动趋势和集聚方向。

 

在本次研究过程中，所选人工智能人才总体样本数为82133人，其中上海市内各区间流动采样19712人。目前，全球人工智能专业人才缺口正不断增大，对人工智能专家的要求也不断提高。越来越多的高科技公司设立人工智能业务部，人工智能应用类专业人才正变得炙手可热。

 

从《人工智能领域人才报告》中看，人工智能领域人才的各方面特点如下--

 

一、从人才地域分布和地域流动分析

 

1、猎上网从省、市两个维度入手进行分析，北上深三市汇集了全国近8成的人工智能人才。

 

2、从求职过程、跨（国、省、市）区域流动特征来看，上海本地人才近8成选择在本地就业，其余2成中的96.3%流出到杭州、北京和深圳。上海本地岗位需求中7成人才来自于本地，其余3成中的60%来自于北京、杭州和深圳。

 

具体数据如下：

从上图中，我们可以看到，以省为单位的数据表现出，我国人工智能领域人才分布前三分别是北京、上海以及广东省，分别占比41%、24.2%、17.4%，其余各省占比17.4%。

上图数据显示，上海人才中78.9%选择在本地就业，其他流出人才到省占比前三的分别是：浙江省、北京以及广东省，分别在流出人才中占比43.6%、29.3%、25.6%。而在流出人才中，流出人才到市所占前三的城市分别是：杭州、北京和深圳，分别占比44.8%、29.8%、21.7%。

 

而上海招募人才数据如上所示，上海招募到的人才中73.6%来源于本地，其余人才中，来源占比最高的省份分别是浙江、北京、广东、江西，分别占比26.4%、25.1%、14%、13.8%，其余各省占比较低。人才来源占比最高的市分别是：北京、杭州、深圳、南京，分别占比24.9%、24.5%、10.8%、7.6%，其余各市占比相对较低。

 

二、从人工智能人才分布领域分析

 

人才分布领域主要集中在人工智能算法、数据挖掘和分析、计算机视觉技术、自然语言处理四个职能。

 

具体数据如下：

上图显示，人工智能人才所在领域细分排名靠前的分别是：人工智能算法、数据挖掘和分析、计算机视觉技术、自然语言处理，分别占比57.1%、19.1%、12.4%、5.6%，其余各领域包括应用及系统集成技术、智能驾驶技术和系统研发、语音识别技术等在内，共占比5.8%。

 

三、从薪酬数额和学历的角度分析

 

1、从薪酬数额来看近3/4的人工智能人才年薪在30万以上。

 

2、从学历、年龄、是否有高校或研究所任职经历几个维度来看，由于人工智能行业对专业能力要求很高，所以硕士及以上学位的比例很高占近8成。

 

具体数据如下：

从数据中，我们可以看出，人工智能领域人才薪酬大多数在30-50万之间，约占比41.2%，其次是50W及以上，约占比32.8%，薪酬在20-30万之间的人工智能领域人才占比17.3%，10-20万之间的占比6%，而薪酬在10万以下的占比仅为2.6%。

从年龄来看，占比靠前的年龄区间分别是：29-32岁、33-35岁、36-40岁。26-28岁，比例分别是：42.5%、24.6%、15.4%、13.1%。

从学历来看，硕士比例占比最高，占比65.1%，其次是本科学历，占比22.4%，博士占比11.7%，博士后占比0.6%，MBA占比0.2%。

 

从是否有高校或研究所任职经历的角度来看，仅4.7%人工智能领域人才有此类经历，其余95.3%的人才则无此经历。

 

四、从求职动机和跳槽频率角度分析

 

1、从求职动机来看，由于人工智能对计算资源、数据量、应用场景都有比较高的要求，显然大公司在这方面对人才更有吸引力。

 

2、从求职过程（时间、频度）的数据来看，因为人工智能项目需要长时间的知识积累、算法优化、机器学习等，所以跳槽频率相对比较低。

上图显示，在求职动机的分析中，求职动机做占比例最高的是寻求更大平台发展，约占比56.4%，其次是离家近或避免异地，占比25.5%，期望更合适的专业方向占比8.8%，期望更高的待遇占比4.7%，喜欢雇主公司文化占比4.2%，不想加班占比0.4%。

 

人工智能领域人才每3年及3年以上求职一次的占比25%，每1年求职一次的占比24.8%，2年求职一次的占比17.7%，每1.67年求职一次的占比12.3%，每2.5年求职一次的占比11.6%，每1.5年求职一次的占比8.7%。

 

该行业报告还显示出，影响人工智能领域人才求职的关键因素主要有以下两点：第一是薪酬--科技公司不断用高薪吸引高校和研究生教师和学生加入；第二是资源--头部科技公司提供两种特别诱人的东西：强大的计算能力和巨大的数据库。以此来吸引优秀人才的加入。

 

在分析过程中，猎上网还观察到：美国是AI回流国内第一大国，占比超4成，其后是日本和印度；中国拥有海外工作经验的人工智能从业者占比约9%；有高校或研究所经历的人工智能人才中，有一半人会流入科技公司。

 

以上，就是猎上网此次研究报告的所有数据。作为一家以科技驱动发展的「社会化猎头招聘服务平台」，猎上网有责任也愿意把自身多年来沉淀的数据贡献给全国各地有需要的政府单位、企业以及人才，为社会健康稳定的就业环境做出自身的努力。