一年之计在于春，“金三银四”更是招聘市场的黄金时期。然而，似乎去年年尾的“招聘寒潮”还未过去。
面对“互联网寒冬”，不少求职人士想拿到理想offer并不容易。降薪、裁员、缩招，不少公司的一系列措施，都让很多人在寒风中瑟瑟发抖。
就业形势严峻的同时，人工智能方向的岗位却供不应求。据报道深圳某名企AI岗位，近期招聘对应届博士生开出80W年薪的酬劳，甚至招聘负责人玩笑道“有多少，要多少”。
一边是寒冬期，理想offer难拿；一边是AI岗位开出高薪，且HC不设限。双重对比下，小N不禁想，AI岗位的竞争激烈吗？
小N在知乎上，还刷到了高关注度的此类问答——
AI岗位竞争激烈程度，小N找到的一些答案，总结起来有如下三点：
1. AI岗位的招聘市场，人才供应不足；
2. AI专业的就业方向中，近年来发展蓬勃的深度学习，正是机器学习的一个非常接近人工智能的分支；
3. 从事AI方向的工作，需要精通项目经历。
那么，面对“来势汹汹”的AI岗位招聘，想要从事相关工作的你该如何准备呢？
1「岗位空缺」≠「应聘0难度」
从产业及行业趋势来看，中国人工智能企业数量已突破四位数，人工智能人才缺口突破百万。有数据预测，到2020年，中国人工智能产业规模将攀升至1500亿，人才缺口更是突破二百万。
招聘市场上，除BAT一线互联网公司外，其它如医疗、教育、汽车、金融等行业都在招揽AI人才。炙手可热的AI岗位在年薪方面的表现依旧亮眼。
尽管行业人才需求大，但‘’50万没招到人”的梗并非传说。岗位需求大于供给的原因，一方面是由于市场回归理性，招聘方更倾向于有强动手能力的且擅长某方面的候选人；另一方面是人才储备不足，相关领域的硕博培养需要时间和项目的积淀与锤炼。
因此，人才紧缺催生的并不是“来者不拒”而是不设上限的“择优录取”。企业真正的需求，更多聚焦于应聘者清楚业务，如何解决AI问题。
2「背景match」≠「精通项目」
从应聘者个人角度来看，不少背景学历match的求职者被“拒之门外”。
有HR分享过这样一个实例：
-“我曾经发表过xxxx论文”
-“我曾经在xx比赛中拿过奖”
-“我在实验室中做过XX实验”
-“同学很优秀，那么请答一下这道算法题……算法没做出来呀，别紧张，那么这道数学题会回答吗？”
……
没有扎实的功底和项目经历，求职者面试就会被HR“刁难”到。背景match已经在众多求职者领先一步，却并不等同于有极强的工程能力。
总结下来，本身已经背景match的同学首先务必要夯实基础，其次尽可能专注于某个方向、贴近业务需求。
如果有时间的话，不妨多补充下自己的项目能力，保持持续学习能力、培养自己的工程能力，在求职过程中一直“快人一步”。
3顺应技术趋势，抓住人工智能时代的机会
除了学习动力、学习能力外，如何培养自己的工程能力呢？在实际工作中如何解决问题？有编程基础的自己是否也能抓住机遇，从事高薪的AI工作呢？
简言之，对于背景match的学生党，斩获一份高薪AI offer，继续从事前沿技术工作，是一个不错的选择；对于已经工作的技术人员，抓住机遇，培养sense，积累技术，在技术变革中立于不败之地，给自己添加更多筹码。
