2021百萬年薪AI職位趨勢：數據科學、Python、自動駕駛、AIOps你關注了么？
年尾了！2021馬上到來，雖然疫情讓這一年慢了下來，但AI的發展卻沒有停下腳步。人工智能網站VentureBeat總結了過去一年AI圈兒發生的重大事件與新領域展望，新的一年，如果你想進行一些職位調整，或正在瞻望新的發展機遇，不妨一看。
毫無疑問，今年，人工智能一直是個流行語。它已被確立為新興技術（例如大數據，機器人技術和物聯網）的主要驅動力。
那么，未來12個月的AI將會如何？
如果2021年的你想進行一些職位調整，或正在瞻望新的發展機遇，不妨一看。
技術類人才需求仍在上漲，2020年收購體現人才爭奪戰
未來，IT相關招聘將在許多方面進行，而且會更加細化。
讓我們先來看一組數據。在美國等發達國家，截至2020年第三季度，技術專業人員的失業率（3.5％）低于平均水平，許多大型組織都希望填補更多的技術職位。
據權威機構Dice稱，在排名前50位的技術雇主中，超過三分之二（68％）的職位發布數量超過第二季度 。
另外除了網絡安全和云之外，一些更專門的角色變得越來越有價值。數據科學家和Python開發人員在2020年后期看到了需求的增長（流行前增長最快的兩個行業），這表明公司可能會像往常一樣恢復業務，并重新關注數據分析和軟件構建，這對整體業務戰略至關重要。
可以說，技術人才不僅沒有出現飽和，反而，科技企業對其需求增加了。這一點，我們從2020年幾大重要并購案中可以窺見。
自動駕駛領域人工智能專家
自動駕駛汽車是許多大型科技公司關注的主要領域。除了該領域的龍頭，谷歌的姊妹公司Waymo，蘋果也正在加大其無人駕駛汽車計劃；亞馬遜此前也已經投資了自動駕駛汽車初創公司Aurora以及電動卡車公司Rivian。
美國自動駕駛領域的人才數量基本是中國的 10 倍左右。在美國大型科技公司或者是車廠，一個自動駕駛部門有 1000-2000 人很常見。
目前，中國也在此領域加大力度發展，因此，2021年，自動駕駛領域的人才力度將會加大。
具有戰略意識的軟件開發人員和管理人員
AI 專家在領英統計的美國排名前 15 位的新興職位中，年招聘增長率為 74%。
AI 專家被需要的原因包括：AI 在推動數據驅動決策、降低風險方面的作用；企業需要一種有效的方式擴展其 AI 實踐；組織面臨工作流程優化的壓力，因此越來越多的企業要求 BI 團隊開發和管理 AI/ML 模型。
但與此同時，軟件開發人員和管理人員也正逐漸成為數字時代的MVP。Robert Half Technology的《 2021年薪資指南》指出：「公司正在尋求各種類型的開發人員來創建新的應用程序和軟件服務，以支持業務，進而提供競爭優勢 。」
根據Dice對工作清單的分析，隨著2020年即將結束，Python開發人員，軟件開發經理，后端和前端開發人員以及數據倉庫開發人員的需求都更高。
鑒于這些角色以及其他類似的開發人員和經理角色背后的勢頭，雇主似乎很可能會在2021年之前繼續招聘這些角色。
新一代具有戰略眼光的開發人員正在涌現，這些開發人員將推動創新并成為公司技術部門中最具影響力的人。
專注于業務的數據科學家，年薪百萬的最佳實踐者
越來越多的公司意識到，扎實地掌握其數據和洞察力是生存的關鍵。
招聘人員正在尋找可以收集，清理，存儲和分析重要數據集的分析師和科學家。隨著數據生態系統的復雜性增加以及公司擴展其智能自動化的實施，對數據科學，數據分析和報告技能的需求可能仍然很重要。
但是，IT領導者將看到，雖然統計理論和諸如AI之類的技術的科學技能至關重要，但業務敏銳度也很重要。
Google作為科技領域的老大哥，其對數據的嗅覺還是十分敏感的。
早在一月份，Google宣布將購買無代碼應用開發平臺AppSheet，該平臺可幫助企業創建與其核心業務數據相關的應用。
AppSheet還附帶了許多AI智能設備，包括光學字符識別（OCR），預測建模和自然語言處理（NLP），以加快數據輸入并找出用戶想要構建哪種類型的應用程序。
谷歌表示，仍可作為獨立產品使用的AppSheet將「補充其重新構想應用程序開發空間的戰略」，并將集成到Google Cloud中。
該職位將需要通過對大型，高維數據集進行探索性數據分析來開發創新解決方案，以解決業務問題；在相關數據挖掘算法的幫助下，根據實際和測試數據集創建復雜的實際分析數據模型；并運用統計知識，機器學習，數據建模和模擬知識來識別模式，識別機會，提出業務問題并產生見解。
數據工程師是個人，他們捕獲原始數據，有時對其進行清理，分類，然后將其提供給數據科學家，然后再構建AI模型。
全球各國數據科學家薪資中位數
確實，數據工程師在LinkedIn的新興職位列表中名列第八，自2015年以來，其每年的雇用增長率為35％。LinkedIn指出，從零售到汽車的行業正在「搶奪這一難以招聘的人才。」
數據科學家職級的薪水對比
AIOps分析師，工程師和架構師
AIOps優化將是2021年的首要任務 。
更多的IT部門正在探索用于IT運營（AIOps）的人工智能，以管理對其基礎架構團隊不斷增長的需求。
AIOps工程師們的薪資發展趨勢：
機器人流程自動化（RPA）領域
機器人流程自動化（Robotic process automation）簡稱RPA，是以軟件機器人及人工智能（AI）為基礎的業務過程自動化科技。
2020年，微軟拋出了一個訊號：收購Softomotive，一家2005年在倫敦成立的RPA公司。
嚴格來說，Softomotive不是一家AI公司，但是RPA與AI緊密相關，因為它可以幫助企業自動化重復流程，盡管具有結構化的輸入和邏輯。
RPA是一個價值20億美元的行業，微軟已經在其Power Automate平臺中提供了一些RPA工具和技術，這就是為什么它在今年早些時候以未公開的價格收購了倫敦的Softomotive的原因。
微軟表示，將在Power Automate中添加Softomotive的桌面自動化工具，并以「價格合理的價格」向企業客戶提供該工具。目前，Softomotive仍可作為獨立產品使用。
該領域職級與薪資對比：
NLP智能語音領域
今年，蘋果公司收購語音助手Voysis，一家2012年成立于都柏林的公司，該公司建立了可以直接在移動設備上運行的自然語言和對話界面，并且特別著重于支持「品牌與用戶之間豐富的自然語言互動」。
新的一年，NLP也將成為AI中最強勁的發展領域。
多年來，Big Tech一直通過產品和收購來培養頂級技術人才，這已不是什么秘密，但這或許會給我們帶來明年的求職啟示。
