https://venturebeat.com/2018/08/23/indeed-ai-job-listings-are-up-over-99-since-2015/

　　https://www.bloomberg.com/news/articles/2018-08-23/new-york-is-the-capital-of-a-booming-artificial-intelligence-industry

我说的不仅仅是自动驾驶汽车和人工通用智能。我接触过的许多人不仅对主流媒体对人工智能的迷恋持怀疑态度，他们对目前关于机器学习和深度学习的热议的态度也是如此。当然，机器学习和深度学习是已经产生重大应用的强大技术，但是，正如所有的热议话题一样，我们应该保持对这一话题的健康的怀疑。

　　哪个城市AI职业机会最多？纽约！

我们正在接近一个共识，即道德标准需要来自数据科学本身，以及立法者、草根运动和其他利益相关者。这一运动部分涉及重新强调模型的可解释性，而不是黑箱模型。也就是说，我们需要建立可以解释为什么它们做出这一预测的模型。深度学习模型在许多方面都很出色，但它们不可解释。许多研究人员、开发人员和数据科学家正在这方面取得进展，例如Lime，这是一个旨在解释机器学习模型正在做什么的项目。

但这种情况不太可能继续下去了。如今，大量的机器学习和深度学习的自动化程度正在提升，这种快速变化的一个结果是，我的绝大多数交流对象表示，数据科学家的关键技能不是构建和使用深度学习基础架构的能力。

职业招聘信息网站Indeed.com近日发布报告称，自2015年6月到2018年6月，与人工智能或机器学习有关的工作岗位数量增长了99.8％。

　　新智元AI WORLD 2018大会倒计时23天

然而，有时人们不是很理解“数据科学”和“数据科学家”这类词。

　　沟通第一：PPT做得好，可能比懂技术还重要

现任Uber自驾车主管的MikeTamir讨论了与Takt合作，以促进世界500强企业利用数据科学，包括他在星巴克推荐系统方面的工作。目前，一场数据科学革命正跨越多个纵向行业而展开。

Indeed.com的报告显示，今年在人工智能和机器学习相关职位中，平均工资最高的是分析总监，达到14万美元，其次是首席科学家（13.8万美元），机器学习工程师和计算机视觉工程师（均为13.4万美元）。该报告通过分析数万个提供工资信息的公开招聘信息来确定平均工资。

一个经常出现的主题是数据科学可能产生严重、有害和不道德的结果，例如“在全美用于预测未来罪犯”的COMPAS再次犯罪风险评分系统，并且据ProPublica报道，该系统“对黑人有偏见”。

　　数据科学革命：各行各业无所不包

编译：大明、肖琴

据Glassdoor最近的一份报告，在过去四年中，美国薪酬最高的工作岗位都是技术部门。苹果、亚马逊、谷歌、Facebook、Uber等公司长期以来为具备机器学习技能的高技术求职者提供高薪待遇。

据《彭博商业周刊》报道，这些名牌公司可以提供每年超过30万美元的工资和股票期权。现在，包括金融业和医疗保健业在内的其他行业也在努力寻找人才，提供的年薪达6位数。

现代数据科学在科技领域内的应用越来越广，可以优化Google搜索排名和LinkedIn建议，还能影响Buzzfeed上的头条新闻。而现在，数据科学有望改变所有行业，从零售业、电信业、农业到医疗，货运和刑罚制度。

来源：indeed.com、bloomberg

公开发布的主任科学家、机器学习工程师、计算机视觉工程师和数据科学家的薪水也极具竞争力，最低的平均工资水平也在年薪13万美元以上。如果工作地点位于纽约或硅谷，薪水还会额外提升3万美元。

　　AI相关职位薪资排行：数据总监最高，平均年薪14万美元

从数据上来看，如果你想进入人工智能领域工作，那就把目光投向纽约市吧。

在2015年6月至2018年6月期间，美国大城市的职位列表的描述中，纽约市有11.6％的职位描述与AI或机器学习有关，比例最高。其次是旧金山（9.6％），圣何塞（9.2％），华盛顿特区（7.9％）和波士顿（6.1％）。

人工智能和机器学习职位分布最集中的大城市排名。按城市计算，纽约市发布的AI相关职位数站比例最高，但硅谷地区的总职位仍占全国的五分之一。资料来源：Indeed.com

Indeed.com分析了2015年6月至2018年6月期间在美国发布的数百万份公开招聘信息。其中20%以上的职位描述或工作地点及薪资待遇的相关信息中都包括“人工智能”或“机器学习”。

过去三年中对人工智能和机器学习相关职业的搜索或查询量增长了182％。但更多的搜索次数并不代表有更多合格的申请人，实际上，企业很难找到具备足够熟练技能的求职者。

另一个反复出现的主题是，如今必要的这些技能可能会在相对较短的时间内发生变化。随着数据科学工具的开源生态系统和商业化，数据科学工具实现了快速发展，许多数据科学中的辛苦工作的自动化程度越来越高，比如数据清理和数据准备。一个常见的比喻是，数据科学家80％的宝贵时间用于查找，清理和组织数据，只有20％用于实际执行分析。

几乎所有人都明白，工作数据科学家通过数据收集和数据清理，来制作日常工作的原料，通过图表和报告、数据可视化、统计结论等方式将结果传达给主要利益相关方，并努力让决策者相信他们的结果。

数据科学家是做什么的。我们现在至少在科技行业内，了解数据科学的运行方式。首先，数据科学家要奠定坚实的数据基础，以便执行可靠的分析。然后使用在线实验以及其他方法来实现可持续增长。最后，他们构建机器学习流程，打造个性化的数据产品，以更好地了解他们的业务和客户，并做出更好的决策。

从硅谷到华尔街，人工智能和机器学习对高技术工人的需求不断增加。但是，符合需求的人才数量极其有限，企业的求贤若渴让少数符合条件的薪水越来越高。

　　数据科学专业化是大趋势，道德问题是最大挑战

而在同一时间段内，更多的求职者也在寻找与人工智能有关的职位。对AI或机器学习有关职位的搜索或查询次数更是增长了182％。

数据科学在科技之外的行业也在取得重大进展。我与Convoy的数据科学家Ben Skrainka谈到了该公司如何利用数据科学彻底改变北美卡车运输业的现状。 Flatiron Health的Sandy Griffith表示，数据科学已经开始助力对癌症的研究。 Drew Conway和我讨论了他的公司Alluvium“使用机器学习和人工智能将工业运营产生的大量数据流转化为观点。”

　　【新智元导读】过去三年，美国与AI和机器学习相关的岗位需求数量几乎翻了一番。薪资方面，数据总监平均薪资最高，年薪达到14万美元。DataCamp人员调查了35位一线数据科学家，专家强调PPT做的好可能比懂深度学习更重要。

在2017年6月至2018年6月的十大职位列表中，10个常见的AI相关职位中有7个的平均年薪超过10万美元，如下图所示：

今年在人工智能和机器学习相关职位中，数据科学家的招聘信息量排第二。

与AI和机器学习相关的高薪职位排名。分析总监的平均薪资最高，年薪达到近14.4万美元。资料来源：Indeed.com

道德是该领域面临的最大挑战之一。你可能会认为这个职业为其从业者提供了很大的不确定性。当我询问Hilary Mason，问她数据科学界是否还面临其他重大挑战，她说：“你认为不明确的道德规范、缺乏实践标准、缺乏一致的术语这些挑战，对我们来说还不够重大吗？”

这三点都非常重要，尤其是前两点，这是几乎所有数据科学家最关心的问题。在这个时代，我们与世界的这么多互动都是由数据科学家开发的算法决定的，这其中伦理扮演了一个什么角色呢？正如GitHub高级机器学习数据科学家Omoju Miller在我们的采访中所说：

DataCamp的数据科学家Hugo Bowne-Anderson博士接触了35位一线数据科学家，描述了他们的日常工作内容。