随着AI技术的第三次崛起，人工智能在许多领域都有了不同程度的应用随之而来的是人工智能相关人才的紧缺。那么人工智能工资待遇怎么样呢?现在就来看看吧。

人工智能薪资

就国内的大环境而言，人工智能目前正处于急速发展的时期，相关人才稀缺，因此人工智能工程师的就业前景一片大好，工资待遇也让普通技术岗位望尘莫及。所以大家只要愿意学习人工智能技术，并且能够专心深入地钻研下去，未来的职业发展肯定不可限量。

普遍来说，比较常见的人工智能工程师的年薪较低都在20万左右，工作经验在一、两年的样子，这还是白菜价，能力和经验更高的，工资待遇也会高得多。再进一阶的人工智能老师，起码要有两年以上的工作经验，其薪资又会高一些，年薪一般在35万左右。比较级别的人工智能科学家，需要8~10年的经验积累，都是百万年薪的大神。

当然啦，掌握人工智能技术可以选择的就业方向还有很多。现在的就业形势是，无论是科研院所，还是商业巨头和初创企业，各行各业都在大力开发或者引进人工智能，由于储备不足，导致人工智能人才现在出现缺口，而且非常巨大。像是AI数据分析师，就要求3~5年的工作经验，年薪在60万左右。再下一层级的就是python工程师，年薪在15万左右。

除此之外，人工智能还有许多发展前景。比如Linux运维方向，用python实现的测试工具及过程，包含服务器端、客户端、web、andriod、client端的自动化测试，自动化性能测试的执行、监控和分析，常用selenium appium等框架。还有Python Web网站工程师，利用Python的框架可以做网站，而且都是一些精美的前端界面，需要工程师掌握一些数据的应用。另外数据分析也是比较火的就业方向。在大数据的时代，数据可以说明一切问题的原因，现在很多做数据分析的不是原来那么简单，Python语言成为了做数据分析师的第一优选，它同时可以给工作带来很大的效率，其工资待遇也是很高的。

人工智能有哪些职位

1、算法工程师。进行人工智能相关前沿算法的研究，包括机器学习、知识应用、智能决策等技术的应用。以机器学习的过程为例，涉及到数据收集、数据整理、算法设计、算法训练、算法验证、算法应用等步骤，所以算法是机器学习开发的重点。

2、程序开发工程师。一方面程序开发工程师需要完成算法实现，另一方面程序开发工程师需要完成项目的落地，需要完成各个功能模块的整合。

3、人工智能运维工程师。大数据与AI产品相关运营、运维产品研发;相关组件的运维工具系统的开发与建设;提供大数据与AI云产品客户支持。

4、智能机器人研发工程师。研发方向主要从事机器人控制系统开发，高精度器件的设计研发等。工业机器人系统集成方向主要做工作站设计，电气设计，器件选型，机器人调试，编程，维护等。

5、AI硬件老师。AI 领域内另外一种日益增长的蓝领工作是负责创建 AI 硬件(如 GPU 芯片)的工业操作工作。大科技公司目前已经采取了措施，来建立自己的专业芯片。

人工智能工程师一般需要学什么

1、编程语言

众所周知，Python是人工智能的优选语言，因此人工智能工程师一定要掌握 Python基础。比如说Python环境配置、数值运算、字符串操作、数据结构、判断结构、循环结构以及模块与包等等基础语言，而且必须熟练掌握。当然熟练掌握的意思不是看过一遍理论基础就行，还要懂得实践和应用。因此，在学习 Python基础语法的时候就要多敲敲代码，做做相应的练习。

2、数据科学库

科学计算库的学习内容包括Numpy概述、Array数组、数组结构、数组类型、数值运算、排序操作、数组形状操作、数组生成函数、常用生成函数等等。除此之外，数据科学库还涉及数据分析处理库、可视化库Matplotlib和可视化库Seaborn。

3、人工智能核心技术

说到人工智能，就不得不提机器学习、深度学习、自然语言处理等核心技术和实现原理。机器学习有各种算法需要学习，比如线性回归算法、逻辑回归算法、决策树贝叶斯算法、KMEANS聚类、DBSCAN聚类。深度学习又涉及比较化与反向传播、神经网络、卷积神经网络、卷积参数、自然语言处理、网络模型等知识点。还有自然语言处理，也是人工智能工程师必须掌握的知识。

4、数据挖掘

数据挖掘就是从海量数据中“挖掘”隐藏信息。在商业环境中，企业希望让存放在数据库中的数据能“说话”，支持决策。所以，数据挖掘人工智能技术的一项重要应用。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、老师系统和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

5、图像处理

为什么人工智能工程师一般都需要学习图像处理?理由很简单，图像处理是AI技术的一个重要落地应用。在许多应用场景中，都有图像处理的身影。我们谈的无人驾驶、AI助手、人脸识别，都有图像处理的重要应用。因此，对抗生成网络、风格转换、图像补全、超分辨率重构等等都需要学习。