it招聘，it招聘优先考虑什么意思

1、招聘会地址：（汉口）武汉国际会展中心【8000平方米场馆】（中山公园对面）

10月9日-10日 周六、周日 华中人才市场“金秋十月”大型综合人才交流会

10月15日-16日 周五、周六 华中人才市场第110届大型综合类第十届医疗器械、生物保健品、美容、医药行业暨营销人才专场招聘会

10月29日-30日 周五、周六 华中人才市场第111届大型综合类第43届营销、企划、管理、文秘、人事行政、财务人才专场招聘会

参会费用：以上招聘会普通展区展位费800元/套，封闭展区展位1400元/套.

2、招聘会地址：华中科技大学光谷体育馆

10月24日 周 日 湖北省2010年秋季公益性人才招聘会

参会费用：以上招聘会普通展区展位费800元/套,封闭展区展位1400元/套.

3、招聘会地址：（武昌）湖北省人才市场【武昌中南路发展大厦三楼】

10月9日 周 六 湖北省2010年第四届IT电子行业人才专场招聘会

10月13日 周 三 湖北省2010年第三十一届综合人才例会

10月16日 周 六 湖北省2010年第八届营销人才专场招聘会

10月20日 周 三 湖北省2010年第三十二届综合人才例会

10月27日 周 三 湖北省2010年第三十三届综合人才例会

10月30日 周 六 湖北省2010年第三届医疗卫生行业专场招聘会

参会费用：以上省人才市场招聘会，周三每场300元，周六每场400元。

以上招聘会均提供3m×2m国际标准展位一个、一张桌、三把椅、两名工作人员参会证及两天商务套餐、文具等；如需增加工作人员，请按50元/人另交费，参会企业名称楣板由大会统一制作。

4、招聘会地址：天安假日酒店【循礼门站】（另见专函）

10月23日 周 六 华中第52届中高级技术及管理人才封闭洽谈会

参会费用:1800元/单位（含展位费、标准间一间、餐饮广告宣传、需求信息发布、喷绘制作等）；若需增加工作人员，则需另收费。

5、招聘会地址：洪山人力资源市场（洪山区珞狮南路198号，马房山中学对面，中百仓储旁）

10月15日 周 五 华中人才洪山区人力资源市场秋季公益性招聘会

参会费用：以上洪山人力资源市场标准展区展位费200元/套。

就目前来看，国内 AI 人才缺乏且经验不足，为争抢优秀人才，企业背后的暗战早已打响。作为正在谋求一份好工作的你们，又该如何抉择？

人工智能的发展日新月异，将行业人才的薪酬推高到了令人咋舌的地步，当很多大学毕业生还在为 10 万元年薪欢呼时，炙手可热的 AI 专业应届生年薪已高达 25 万~50 万元，三五年后很有可能涨至 80 万元。

然而，火热的 AI 人才需求大潮下，面临着的却是上百万量级的人才缺口。可以说，为争抢优秀人才，企业背后的暗战早已打响。

以下，将根据腾讯研究院联合 Boss 直聘发布的《2017 全球人工智能人才白皮书》为大家解析一二。

一、 供应飙升，缺人现象却更加严重

数据显示，2017 年前 10 个月内，AI 人才需求量已经达到 2016 年的近两倍，2015 年的 5.3 倍，人才需求直线上升，年复合增长率超过 200%。

调研发现，中国 592 家公司中约有 39200 位员工，而中国对于 AI 人才的需求数量已经突破百万，但国内 AI 领域人才供应量却很少，人才严重短缺，中小企业招聘更加困难。

而实际上，据保守估计，截止到 2017 年 10 月，我国人工智能人才缺口至少 100 万以上。而且，由于合格 AI 人才培养所需时间远高于一般 IT 人才，人才缺口很难在短期内得到有效填补。

二、谁有优势？学历、专业不容忽视

由于 AI 公司技术密集程度高，对人才学历要求显著高于其他互联网公司。数据显示，AI 企业招聘的职位中，有 52.8%的只为要求求职者最低学历至少为硕士，比互联网行业均值高出 40 个百分点。

从学历上看，AI 领域的求职者，有 55.4%的人学历在硕士及以上，远高于其他行业。博士学历高达 7.6%，是互联网行业均值的 3 倍，高学历成为进入 AI 领域的先决条件。

同时，该报告也指出，也有 1.1%的人虽然仅有大专学历，却凭借过硬的技术能力挤入 AI 公司，这部分求职者多是有 5 年以上工作经验的自身技术人员，且技能覆盖广泛，多数人集中在 100 人以下规模的 AI 创业公司。

从专业上看，从事 AI 的人才中，理工科背景的占到 85%以上。除了计算机专业外，多为理学专业，其中数学物理相关专业占据前四。近两年，随着大数据价值的凸显以及其在 AI 行业中的重要作用，拥有数据背景已经成为应聘很多岗位的必要条件。

三、分布集中化，AI 人才未“逃离北上广”

在 AI 人才需求分布方面，北京占比 44.7%，接近一半，上海、广东省分列二三位，占比分别为 14.8%和 14.6%。近些年互联网发展极为活跃的浙江省，在 AI 发展上也丝毫不差，人才需求占到全国的 10.9%，仅落后于广东省。

我国共有 67 个城市拥有基本符合企业要求的 AI 人才，以 80 后作为主力军，分布上呈现明显的长尾态势。2017 年，有 48.3%的 AI 人才聚集在北上深。其中，北京以 27.87%的占比遥遥领先。二线城市中，行中排名第一，占比 6.48%。

值得一提的是， 在全球共有 367 所具有人工智能研究方向的高校，AI 领域的人才数量约有 10 万人。这 367 所高校中，美国拥有 168 所，占据全球的 45.7%，独占鳌头，加拿大、中国、印度、英国位于第二梯队。

四、中国企业如何争抢 AI 人才？

过去 3 年中，AI 相关岗位平均招聘薪资正以每年近 8%的速度增长。到 2017 年，人工智能岗位平均招聘薪资已达 2.58 万元，远高于一般技术类岗位。

从薪资分布上看，近八成岗位招聘薪资超过 2 万元，五成职位招聘薪资突破 3 万元，还有 1.9%的企业更是开出 5 万元以上月薪吸引顶级人才，而标注的月薪还只是薪酬福利的一部分。

几乎 50% 人工智能岗位的职位描述上会提到为员工提供股票期权，部分巨头更是会将解决户口作为吸引牛人的重要手段。

可以说，为争抢优秀人才倾其所有已成为所有 AI 公司正在做的同一件事情。

此外，AI 人才需求激增，合适牛人数量稀少，也迫使企业不断降低工作经验门槛，甚至不惜从零培养人才。

数据显示，近 2 年，企业对 AI 人才工作经验要求不断下降。2017 年，有 30.4%的 AI 职位工作经验要求为三年或以下，较 2016 年增长 9.5 个百分点，其中一年以内的实习生占比已达 6.0%。较 2016 年提升 4 个百分点。

特别是创业公司，由于在抢人竞争中往往处于明显劣势，更倾向降低门槛来增加应聘该岗位的人才数量。

五、AI 人才如何胜出？掌握复合技能

数据显示，AI 人才掌握的技能宽度和深度均在逐渐提高。2017 年求职的人工智能人才中，有 68%的人掌握至少 3 种技能，较 2015 年增加了 10 个百分点。越来越多的求职者正通过拓展全面技能提高自身竞争力，简历中与 AI 有关的技能，覆盖面正明显提升，其中应用层技能占比提高尤为明显。

目前简历中最常出现的技能包括 Spark、深度学习、算法研究、Hadoop、Python 等。

能吃能喝会忽悠就行

编者按：大家已经日益意识到编程的重要性。但是不是科班出身的应该如何走上开发者这条道路呢？一位自学成才的开发者提供了他的经验建议——内容从找组织、找资源到找工作机会，虽然有些在国内不一定适用，但是套路可以借鉴。

我叫Roger，我是一名自学的开发者。大学的时候我打算去读法学院的，可是最终却成立了一家初创企业。那家公司失败了，但我被迫学习前端编码（基本上是HTML/CSS）来帮助我们交付某些产品。

我开始担任一些数字化营销的角色，那些工作都需要web开发、数据分析等技能，要用Python开发和利用分析系统，用Ruby、HTML和CSS折腾网站。作为作为一家数据科学与机器学习教育公司的发展部门负责人，我曾经帮助几位同样是自学成才的人找到了理想工作。

我还刚刚完成了一份80页的如何在没有学位的情况表拿到一份编程工作的指南。

在此过程中，我将自己经常去看的一些有用的资源筛选出来分享给不同的学生。我的经历的确帮助我了解有哪些有用的资源可以帮助大家的职业生涯，而哪些是没有用的。

我曾经是营销人员。我能够知道哪些资源几乎没有用而哪些特别有价值。对于特别有价值的那些，我准备在这篇文章中告诉你们。不妨把它当作内幕提示吧。

那么，言归正传，以下就是我发现对我和不同的学生真心有用的资源列表。

从找到你的社区开始

就我个人而言，为我带来价值最大的东西之一是强烈关注学习的社区。在办公环境下，80%的学习发生在师傅与徒弟之间。你希望自己被一个支持性的社区包围，每当你学习新东西时都能够从这样的环境中获益。

以下是我发现特别有用的一些社区：

Reddit社区里面的一个子版块，learnprogramming subreddit，这是专门给变成资源和编程学习者准备的。这是一个很棒额度资源集散地，在这里你可以给自己认为对学习编程特别有帮助的资源点赞。我之所以能找到这个是因为我是reddit的常客，这个地方是我寻求咨询的顶级优选资源之一。

然后我还会去无所不在的 Stack Overflow。在这里你会看到各种各样的变成挑战以及来自不同编程社区专家提供的答案。我到这儿一方面是想看领域专家汇编的答案，同时自己也会去提出问题。

然后我开始浏览Haceker News。这是人工策划的最有价值最相关的技术和编程新闻聚合器，每天都会更新。社会成员负责对文章和评论顶或者踩，确保优质的内容能显示在最前面。我经常能在这里找到经过很好审查的非常高质量的文章。

在这里我接触过不同公司的员工，其中包括Google、Facebook等，我是通过他们的Hacker News账号和邮箱联系的。对于建立职业联系以及获得出色的学习资源来说这是价值不可估量的资源。

接着，我又发现了Quora编程社区。这个网站的很多初始用户都是硅谷的，所以成为了接触聪明懂行技术人的热点。我在这里咨询了无数学习编程相关的问题。

最后我还发现了Slashdot，这是一个大型的变成社区，里面有很多IT专业人士。其中有不少是使用SourceForge的人。尽管这个社区似乎关注的更多是老一点的闭源解决方案，但仍然不失为非常有用的知识库，我偶尔也会来这里看看。

这些编程社区真正酷的是它们都是非常丰富非常有用的职业资源库。我在这里找到了许多对我很有帮助的导致，咨询了很多线索，并且从技术业同行来学到了许多经验。

接着看看实际代码，建立你的资源组合

现在你已经了解过不同的可以帮助你走上编程之旅的社区了，接下来就可以转过来做我做过的事情了。去找代码库，开始做贡献！

GitHub是全球最大最活跃的代码库。这里的代码几乎每小时都会有不同的贡献者进行更新，里面包括了用各种不同的编程语言编写的基础建构块。看看不同的代码块，对其中一些代码做出你的贡献，或者在Github上托管项目寻求协作。你还可以查找“出色”的代码库获得不同编程主题的编译资源列表。我就是这么发现编程资源超级列表的威力的。

Bitbucket是另一个Git代码库，更适合分布式团队的需求。你可以用它来上传代码，也可以看看其他的代码库。它跟GitHub主要的不同在于你可以有无限制的私有代码库，而GitHub这里代码库变成私有是要钱的。尽管这使得Bitbucket对于私有团队变得有吸引力许多，但也意味着大多数开源项目是托管在GitHub上面的。对于想要寻找开源项目的人来说，这里会更有吸引力，其开发者社区也更大。

到Wikis寻找咨询并参与

当我完成了将代码库与编程社区融入到我的日常工作当中之后，我又转到了Wikis——这里有不断更新的海量知识，以及大量用户更新的信息。我在这里寻求给这座知识宝库添砖加瓦，接触其他的知识贡献者，并且尽可能地吸收知识。

以下这些Wiki特别有用：

前面提到的learnprogramming subreddit社区是很好的资源。这个子版块还有一个Learnprogramming Wiki，这是该社区成员共同努力建立起来的一个有价值资源，可以帮助掌握非常基本的编码技术，包括格式化问题到如何调试等。

Wikibooks是一个活跃的不同用户贡献的书库。其中很多都是编程方面的话题，比如这本 Wikibook on C++ programming，我在学习这门语言的时候就会到这个资源去寻找东西。

最后，Kaggle Wiki 是一个聚焦数据科学的Wiki，里面有各种本领域的不同资源。这是数据科学及机器学习模型竞赛社区Kaggle做出来的。这个Wiki里面一定会有很多对你学习编程和数据科学非常有用的资源。我经常向学习数据科学的人推荐这个。

最后，找到找工作的不同途径

我知道找工作的滋味是什么样的。你需要动用一切能找到的资源。我就曾经是这样，所以我在找技术工作的时候开始汇编一份最有效的工作布告栏和地方清单。

以下是不同的工作布告栏清单，这些地方对于没有学位但又想寻找编程工作的人特别有帮助。而且这些地方已经经过了我的实战检验，是切实可行的途径。可以把它们当作寻找应得工作的有用、补充性资源的终极答案。

LinkedIn

有时候最明显的地方往往是好的起点。LinkedIn上面有大量技术工作，你很容易就能找到。你可以注册高级版免费试用，然后在此期间迅速浏览上面发布的各种工作机会。

LinkedIn也是研究招聘经理提前感受一下想去的公司到底怎么样的一个很好的途径。通过了解一个个人的简历，你会看到他们的组织架构情况——也可以了解到这家公司强调什么样的技能，办法可以是利用试用的高级账号看看他们雇的人的简历，或者看看他们的职位发布和公司网页。

然后你会去思考如何优化自己的LinkedIn简历，以便能够最大程度地利用好这个面向职场的社交网络。我在自己的LinkedIn档案上下了很大的功夫，现在我会突现收到很多招聘者/猎头的联系。

Hacker News

Hacker News除了是很棒的技术文章集散地以及尖端技术大牛集中营以外，还是Y Combinator孵化器旗下公司工作发布的门户。这里会有年轻到只有2个人的初创企业，也会有一些已经开始完全成熟的公司（比如Dropbox、Airbnb以及Quora等都是Y Combinator孵化出来的）

网站的工作板块会发布不同的YC公司情况及其招聘需求。Hacker News的机器人每月还会发布一个叫做Ask HN: Who is hiring?的话题。里面讨论的都是一些需求非常急迫的工作机会，这个在别的地方是很难找到的。比方说这里就有一个2017年5月的话题讨论情况。

你可以到不同的文章下面发表评论，然后接机接触到Hacker News社区的各种人，这些人里面有很多都是创业界的资深人物。这样你就可以找到不同的导师，而有的说不定还能成为你的引荐人。

AngelList

这是一个这嗯对不同初创企业的在线库。这里发布的工作一般是从事尖端技术研究的较早期阶段公司。这里的一个好处是创业者更愿意接受非传统背景的人共事——尤其是如果你愿意接受甚至拥抱在初创企业工作的风险的话。

我就是设法在AngelList上找到一份工作的，整个申请流程简单到就点击了一下按钮。这也是看看哪些初创企业在招聘的很好办法——强烈推荐你去看看！

原文链接：网页链接

编译组出品。编辑：郝鹏程。

人工智能的人才到底有多么稀缺？导致企业把严肃的学术会议作为了招聘人才的战场，顶级研究员的薪水高达7位数。Element AI通过搜集Linkeln的数据和整理全球人工智能各大会议的专家数据，为大家展示了全球AI人才分布和流动，对中、美、加拿大、德国、日本等主流国家的AI人才数量做了排名。这让我们对各国AI实力有一个全面的了解，同时根据人才的流动趋势来捕捉人工智能的发展动向。

近日，南京大学成立人工智能研究院引起各界关注，除了南京大学，此前上海交大、同济大学等多所高校也纷纷成立了AI研究院，这是AI热引起人才热的典型。AI人才的需求在过去几年里呈指数增长，各大企业对经验丰富、技术娴熟，特别是拥有博士学位的人才有着强烈的需求。根据2018年就业市场的一项调查结果，AI方向的应届硕博毕业生，最高年薪可达50万元—70万元。

ElementAI 通过Linkeln的搜索数据和搜集整理全球人工智能各大会议的专家数据，为大家展示了全球AI人才分布和流动。还对中、美、加拿大、德国、日本等主流国家的AI人才做了翔实的分析。根据Linkeln的相关数据分析，全世界大约有22,000名拥有博士学位的AI从业人员和研究人员，目前只有3074名候选人正在寻找工作。另外，全球大约有5,400位AI专家，他们常在全球领先的人工智能大会发表演讲，并将他们的技术应用到行业中去。

美国AI人才年薪总共6.5亿美元

在22,000份LinkedIn简历中，几乎一半的候选人（9,010）都在美国生活和工作。大多数专家的研究领域为计算机科学（12,856）或计算机工程（3,879）。还有包括数学（2,592），物理学（2,157）和IT（1,175）等领域。这些专家中有相当一部分曾为谷歌（756），微软（357）或IBM（265）工作，并且有3到10年的工作经验。

在最近对AI人才进行的研究中发现，美国一年预计约有6.5亿美元用于与人工智能有关的薪水上，同时还与几家巨头公司一起筹集额外10亿美元以推动人工智能的发展，这使得小国难以与美国竞争。

根据LinkedIn候选人和AI专家两项数据综合来看，加拿大排在第三位。其拥有1,154个AI方面的人才，考虑到加拿大的人口和GDP和美国不是一个体量，拥有1154个AI人才和277位AI专家也可以算是美国的竞争对手了。加拿大出现人工智能领域的学生和研究人员回流现象，其中蒙特利尔人才最领先（Facebook，谷歌，优步，三星，DeepMind等也都在那里设立了实验室，），多伦多，埃德蒙顿和温哥华紧随其后。

英国学术界被掏空，德国却愁人才多

英国有1,861名AI人才候选人以及269名专家人才，居总榜第二名。英国一直较为重视工业的发展，这导致了AI人才的流失。“卫报”指出，由于英国工业所需要的人才供不应求，AI教授都纷纷进入了工业界。

而德国则面临着与英国相反的问题，由于有276位AI专家这样强大的学术存在，德国一直在考虑如何将AI技术商业化，建立新兴的技术中心。比如德国南部的硅谷，正在寻求给工业界和学术界一个共同的成长空间。

其他的欧洲国家也拥有较多的AI人才：法国拥有797位候选人和237位专家，西班牙拥有606位候选人和27位专家。总体而言，近年来，欧洲已经成为AI人才的竞争地点。

中国AI领域学术有进步，但人才储备仍不足

中国人工智能市场增长惊人，美中经济与安全评估委员会在其2017年年度报告中表示，“中国政府已承诺提供超过70亿美元的人工智能资金，深圳等城市准备为人工智能创业提供100万美元。”

中国科技公司百度，阿里巴巴和腾讯已成为“人工智能的全球领导者”，这一趋势还得到中国政府的强化，使人工智能成为国家重点。就在去年7月，中国国务院计划在未来几年内建设一个价值1500亿美元的人工智能产业。

国家的大力推动下，中国在AI领域的学术界取得了很大的飞跃。尽管从LinkedIn提取了413位AI候选人，以及206个AI专家，这样的数量在人才总榜中排名仅第七，但中国最近人工智能相关论文发表数却领先于美国。传统上认为，论文发表数量是研究活动的标志，是该地区人才成长的良好指标。

中国的人工智能教育也一直在快速增长，但人工智能教师仍然很难找到。中国的许多AI从业人员是从电气工程或计算机科学的其他一些分支领域过渡而来。总体来说，中国的AI人才市场有很大的增长，但是要和美国媲美还有很长的道路。

东南亚AI高级人才实力不可小觑

新加坡也在加速建立人工智能研究中心，国家研究基金会将投资1.1亿美元，用于“旨在提升新加坡未来五年人工智能能力的新国家计划。”

报告指出，新加坡有291个高素质AI人才，以及21位在顶会上发表论文的专家。据估计，目前在新加坡和整个东南亚约有1500名合格的AI高级人才。

韩国计划创造55万个AI相关新岗位

谷歌DeepMind计划“AlphaGo”在2016年击败韩国围棋冠军李世石之后，韩国政府宣布将在未来五年投资8.63亿美元用于人工智能研究。

数据表明，目前在韩国工作的大约有147名AI人才，以及21位是该领域的专家。虽然韩国是电子产业的强国，在人工智能方面有一定的行业影响力，但韩国在人工智能方面的学术研究论文数量排名第七，不及中国和日本。

2018年韩国智能知识学会理事会的目标是在人工智能上花费2440亿韩元（约合2260万美元）。总计将从2018年到2022年在13个创新增长领域花费7.96万亿韩元。韩国目前的计划是到2025年创造55万个AI相关的新职位。

日本AI发展历史悠久，非洲刚刚起步

日本在机器人和人工智能领域的研究有着悠久的历史，他们的研究更偏向于学术。据统计，日本拥有大约117位专家与204位AI候选人。日本的AI人才短缺体现在“在先进信息技术研究生招收的15,659名学生中，有619名学生与AI紧密相关，其中有123人预计完成博士学位。”

不过，去年8月，日本政府宣布计划投资数十亿日元推进下一代半导体和其他对人工智能发展至关重要的技术。预计，2018年的资金相较于2017年增加517亿日元（4.87亿美元），预计超过1000亿日元（9.42亿元）的融资方案。这些资金投入已经取得了一些成果：创业公司PreferredNetworks Inc获得来自于丰田的9500万美元融资，致力于自动驾驶技术的开发。

虽然非洲的发展不如亚洲、北美和欧洲，但是2017年仍然有显著的增长。非洲致力于在农业和移动领域实施人工智能应用。非洲机器智能研究所（MIIA）主席Jacques Ludik估计，他的协会约有1,500名成员，其中70％是来自各自领域的专家。

亚洲和欧洲AI人才流动几乎不存在

“入境”表示研究人员移民到该国的数量，“出境”表示在该国获得博士学位，然后去他国就业的人数。

研究组也对这些AI人才的流动做了一些研究，从候选人母校的位置与他们当前工作地点的差异可以看出，更多的AI人才可能会选择前往美国接受教育，然后再到其他国家工作。

根据图中显示，在加拿大，英国，德国，法国或中国接受教育的候选人更有可能移居美国从事专业工作。此外，途中关联的国家拥有最多的人才交流。

这些弧线表明，美国充当着人工智能研究和教育的“中心”，跨国和全球合作是工业界和学术界共享AI知识的关键。

有趣的是，亚洲和欧洲之间的这种人才流动几乎不存在。

学术界和工业界：人才比1：2

LinkedIn的数据与AI专家数据相互作用使我们能够做出一些有趣的观察。假设专家人才也在LinkedIn的数据中，那么大概有三分之一人才来自学术界。通常，出席学术会议的人都是来自学术界，但从2017年NIPS的与会人员数据开看，有88％来自学术界，12％的来自工业界。虽然三分之一的比例看起来很高，但我们发现一个很明显的特征：一些国家，如以色列和日本，AI领域有更高比例的学术人才。

德国从学术界转入工业界的专家，有将近44％的AI人才可能曾经出席过学术会议。而英国则较低，只有14％的AI人才出席过学术会议。这些趋势反映了我们上文所述的新闻发现：在德国，AI的发展更多得益学术界的推动，而在英国，则更多来自行业驱动，促使更多人从学术界转向工业界。

学术界人才占比最高的是以色列（75％）和日本（57％），这意味着他们的AI工作主要由学术界推动。尽管如此，工业界仍是全球人工智能发展的重要推动力。