NYT: на рынке технологий ИИ наблюдается дефицит кадров
Крупнейшие технологические компании делают ставку на искусственный интеллект, разрабатывая голосовых помощников и самоуправляемые автомобили. Однако, как пишет New York Times, специалистов в области искусственного интеллекта не хватает. Чтобы заполучить их, IT-гиганты готовы выплачивать даже начинающим разработчикам нейросетей суммы, поражающие воображение. Как ни странно, но это только увеличивает дефицит ИИ-кадров.
По словам девяти сотрудников высокотехнологичных компаний, пожелавших остаться анонимными, даже выпускник аспирантуры в сфере ИИ может рассчитывать на зарплату от $300 000 до $500 000 в год. Это касается в том числе людей с меньшим уровнем образования и незначительным опытом работы. Наиболее известные же эксперты по ИИ получают доли в капитале компаний и заключают миллионные контракты на 4-5 лет — чтобы потом, подобно профессиональным спортсменам, продлить или перезаключить их на новых условиях. Больше всего ценятся руководители с опытом управления ИИ-проектами.
У взрывного роста зарплат ИИ-разработчиков несколько катализаторов. Во-первых, это производство автономных автомобилей, где традиционные автопроизводители конкурируют с Кремниевой долиной. Во-вторых, это инвестиции технологических гигантов, таких как Facebook и Google, в создание голосовых помощников, умных домов и ИИ-модерацию соцсетей. Сфера ИИ все еще полна трудноразрешимыми проблемами, и в мире не существует достаточного числа квалифицированных сотрудников для их решения. По оценкам Element AI, независимой лаборатории в Монреале, во всем мире насчитывается менее 10 тысяч человек, обладающих достаточными навыками для серьезной работы с искусственным интеллектом.
Более того, гиганты индустрии сами провоцируют дефицит кадров. При таком небольшом количестве ИИ-специалистов они охотно нанимают лучших представителей академических кругов; таким образом, число профессоров, которые могут преподавать технологию студентам, падает. За последние годы ради работы в бизнесе свои посты покинули четыре самых известных ИИ-преподавателя Стэнфордского университета. Аналогичная картина наблюдается в Университете штата Вашингтон: шесть из 20 профессоров по искусственному интеллекту предпочли преподаванию работу в коммерческих компаниях. Лишь некоторые ученые находят способ пойти на компромисс и сохранить университетские посты, при этом ряд вузов идет им навстречу, позволяя разделить время между преподаванием и работой в бизнесе.
По мнению экспертов, поведение компаний рационально, хотя оно может отрицательно влиять на общество. Ситуацию иллюстрируют расходы Google на приобретенную ей в 2014 году британскую ИИ-лабораторию DeepMind: по имеющимся данным, в прошлом году на зарплаты персонала из 400 сотрудников тратилось $138 млн, то есть в среднем $345 000 на сотрудника. Небольшим компаниями трудно конкурировать с подобными цифрами. Чтобы выжить, они ищут таланты в неожиданных местах, например, нанимают физиков и астрономов, обладающих необходимыми математическими навыками. Другие стартапы нанимают разработчиков нейросетей из Азии и Восточной Европы, где такие специалисты пока не так сильно востребованы. #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
Крупнейшие технологические компании делают ставку на искусственный интеллект, разрабатывая голосовых помощников и самоуправляемые автомобили. Однако, как пишет New York Times, специалистов в области искусственного интеллекта не хватает. Чтобы заполучить их, IT-гиганты готовы выплачивать даже начинающим разработчикам нейросетей суммы, поражающие воображение. Как ни странно, но это только увеличивает дефицит ИИ-кадров.
По словам девяти сотрудников высокотехнологичных компаний, пожелавших остаться анонимными, даже выпускник аспирантуры в сфере ИИ может рассчитывать на зарплату от $300 000 до $500 000 в год. Это касается в том числе людей с меньшим уровнем образования и незначительным опытом работы. Наиболее известные же эксперты по ИИ получают доли в капитале компаний и заключают миллионные контракты на 4-5 лет — чтобы потом, подобно профессиональным спортсменам, продлить или перезаключить их на новых условиях. Больше всего ценятся руководители с опытом управления ИИ-проектами.
У взрывного роста зарплат ИИ-разработчиков несколько катализаторов. Во-первых, это производство автономных автомобилей, где традиционные автопроизводители конкурируют с Кремниевой долиной. Во-вторых, это инвестиции технологических гигантов, таких как Facebook и Google, в создание голосовых помощников, умных домов и ИИ-модерацию соцсетей. Сфера ИИ все еще полна трудноразрешимыми проблемами, и в мире не существует достаточного числа квалифицированных сотрудников для их решения. По оценкам Element AI, независимой лаборатории в Монреале, во всем мире насчитывается менее 10 тысяч человек, обладающих достаточными навыками для серьезной работы с искусственным интеллектом.
Более того, гиганты индустрии сами провоцируют дефицит кадров. При таком небольшом количестве ИИ-специалистов они охотно нанимают лучших представителей академических кругов; таким образом, число профессоров, которые могут преподавать технологию студентам, падает. За последние годы ради работы в бизнесе свои посты покинули четыре самых известных ИИ-преподавателя Стэнфордского университета. Аналогичная картина наблюдается в Университете штата Вашингтон: шесть из 20 профессоров по искусственному интеллекту предпочли преподаванию работу в коммерческих компаниях. Лишь некоторые ученые находят способ пойти на компромисс и сохранить университетские посты, при этом ряд вузов идет им навстречу, позволяя разделить время между преподаванием и работой в бизнесе.
По мнению экспертов, поведение компаний рационально, хотя оно может отрицательно влиять на общество. Ситуацию иллюстрируют расходы Google на приобретенную ей в 2014 году британскую ИИ-лабораторию DeepMind: по имеющимся данным, в прошлом году на зарплаты персонала из 400 сотрудников тратилось $138 млн, то есть в среднем $345 000 на сотрудника. Небольшим компаниями трудно конкурировать с подобными цифрами. Чтобы выжить, они ищут таланты в неожиданных местах, например, нанимают физиков и астрономов, обладающих необходимыми математическими навыками. Другие стартапы нанимают разработчиков нейросетей из Азии и Восточной Европы, где такие специалисты пока не так сильно востребованы. #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python