从近几年我带的学生的就业情况来看，大数据和人工智能方向的同学大部分都会选择去互联网大厂发展，今年不少同学还拿到了大厂的算法岗，整体的薪资待遇还是比较高的。结合同学们的就业情况和互联网发展的基本面来看，未来大数据和人工智能方向的同学，在整体的就业趋势上，会呈现出以下几个特点：其一是算法岗会持续增加，相信在工业互联网发展的大背景下，算法岗的价值将进一步得到体现。
虽然算法岗的数量会增加，但是增加的算法岗会更加倾向于业务算法岗，而不是传统的中台算法岗。从这个角度来看，目前想从事算法岗的同学要更注重工程实践能力和行业场景知识的积累，今年有几名拿到算法岗的同学，就是因为有行业场景积累方面的优势。其二是就业出口进一步多元化。近些年大部分同学会选择去互联网大厂发展，但是目前很多的传统行业企业也表现出了对于算法岗的极大兴趣，尤其是手里握有大量产业数据的企业，迫切希望招募大数据和人工智能方向的人才，从而开辟自身的数据价值空间。
近两年有很多传统行业企业希望能借助与导师开展科研合作，来让同学们了解到传统行业的“美”，确实有一部分同学会考虑到自己的发展规划来选择去传统行业发展，相信未来会有更多的同学走进传统行业企业。其三是高附加值岗位数量依然呈现增长趋势。随着大数据和人工智能技术开始逐渐落地应用，数字孪生、元宇宙等技术必然会为产业领域带来新的创新空间和价值空间，这个过程必然会陆续释放出大量的高附加值岗位。
为什么说人工智能工作前景越来越严峻了？
目前正在从事ai相关工作，从自己的角度讲一下吧。1 现在的人工智能并不是真正的智能，相比人类的大脑来说，连幼儿都比不过。目前的人工智能只能从很多先验知识中学习一些强大且较为通用的规则，从而应用到一些类似场景中解放一些重复性劳动。它并不具备任何学习新知识的能力。2 人工智能门槛降低，从研发角度来说，人工智能=数据 算法 算力，数据主要依赖一些第三方外包标注，算法的话只要学过高等代数就可以入局，对一般的大学生来说没有任何门槛，算力其实就是cpu gpu机器，这部分长期被国外巨头掌控，在国内基本都有就业机会。
因为门槛低，因此涌入的人越来越多，内卷极其严重。3 缺乏业务场景，目前除了搜索，推荐，安防，翻译等领域，基本没有成熟的落地业务，像无人车之类的还在烧钱阶段，最后能不能落地还么有定论，这也是ai四小龙集体哑火的原因。这么多年了，ai投资人的钱也消耗的差不多了，没有资本进入市场，那么职位肯定会减少，不可避免。
人工智能这个专业怎么样，以后就业方向？
人工智能这个专业非常不错。最热门就业方向主要是在IT行业、金融行业。其他的就业方向包括：设备制造（从重型设备到智能家居设备）、通信等等。但是，这个专业的就业近些年也会存在一个问题。为什么说这个专业不错各行各业的发展趋势就是自动化、智能化。这些年随着算力的大幅提升，使得过去数十年积累的一些人工智能理论能够落地实现、并达到成熟商用的程度，从而带动了这一次的人工智能浪潮。
这里面最典型的、当前技术能支撑落地的理论是1943年提出的神经网络模型，产出的最典型的产品是图像识别。而人工智能专业就是因应这个趋势产生的，其最现实的目的是：充分利用现有的理论和技术加速覆盖各个行业的自动化、智能化程度，同时积极探索研究进行进一步的突破。大白话讲：有空白要填补、有不足要突破，所以需要人去干活、所以人力产销两旺。
就业方向的说明说白了自动化、智能化本来就是IT的份内事，所以自然而然人工智能这个专业最适合的就是IT行业。目前主要集中在研发图像识别、语音及语义识别、内容（含商品）推荐等相关产品。而对于金融行业，它本质上是一个非常复杂的非线性系统--比如股市，能够影响到它的因素非常非常多，所以这个行业内一直有一个量化的梦想--即通过数学模型实现最大化规避风险、同时最大化获利，并且这一切还要由计算机来自动完成。
所以也对人工智能有强烈的需求。至于设备制造、通信等领域，都是期望通过人工智能技术提升其自动化、智能化水平。这个容易理解，比如和普通人关系最近的智能家居设备就业存在的问题这部分属于泼冷水。前文已经提到，这一次人工智能的浪潮是因为算力够了，所以去实现N多年前的理论。而这一次成熟的技术实际上很少，主要是：图像识别、语音及语义识别，后者实际上并不算很成熟（语音识别只能识别普通话、语义识别其实不算很成熟），另外还有一些推荐相关的数据分析
