AIブーム下の新卒者のキャリア選択：迷い、戸惑い、そして期待

著者：張子通 編集者：陶李

出典: 21 ファイナンス

画像ソース: Unbounded AI によって生成

卒業シーズンの盛り上がりも落ち着き、2024年の採用シーズンが本格的に始まった。

最近、美団は 2024 年のキャンパス採用の開始を発表し、6,000 人の新卒採用が見込まれています。偶然にも、KuaishouやXiaomiなどのインターネット企業も2024年秋採用計画を開始した。 21世紀ビジネスヘラルドの記者は、上記の採用職種にはすべて、ロボットアルゴリズム、音響学、大型モデル、NLPなどの人工知能関連分野が含まれていることを発見した。

大手工場は人材採用に積極的に取り組んでいますが、就職市場では学歴による差別化が進んでいます。

「当分はAI業界に参入することは考えていません。大学院や教育のせいで選択肢が制限されています。」 普通の大学の同級生は、21世紀ビジネス・ヘラルド紙の記者に自分の無力さとやる気の無さを告白した。 「私は小さな工場にしか入ることができませんが、投資家のお金を燃やして会社がどれくらい存続できるか想像できません。」

**新しいテクノロジーの波の下、雇用市場で浮いている求職者も、自分自身の比較的確実な将来のキャリアと引き換えに、さまざまなトレードオフを行っています。 **

新卒者の進退

Gao Ge は、復旦大学ビッグデータ学部の金融テクノロジー分野の 2022 年度学生です。人工知能と金融という学際的な分野では、革新への移行と伝統への回帰というジレンマに直面しています。 「私は金融を専攻していましたが、今はAIが発達しているので、今後相対する企業は多かれ少なかれAI関連の企業になるでしょう。」

2021 年、大型モデルがまだそれほど注目されていないとき、Gao Ge 氏はプロの人工知能企業に入社することを検討しましたが、** 「テクノロジーに対する敷居の要件は特に高く、一般に博士号が必要であり、比較的高い知識も必要とします」優れた数学またはコンピューターの背景」** そこで、Gao Ge 氏は慎重に検討した結果、伝統的な金融業界に入社することを選択しました。

しかし、彼がインターンシップ中に取り組んでいる仕事は依然として人工知能と強く関連しています。 「就職の方向性はまだ証券会社ですが、仕事はAIに関わることが多いです。」

対照的に、香港中文大学でコンピュータービジョンと人工知能を専攻する大学院生、シャオ・ファンさんの選択は、より焦点を絞ったものだ。同氏は、将来のキャリアプランニングは人工知能と密接に関連している必要があり、現在、取り組みたい分野には 3D コンピュータ ビジョンやマルチモーダル大型モデルなどがあると述べています。 「現在の一般的な環境では、まず大手企業を見つけて、大規模なチームに参加して業界での経歴を向上させるのが良い選択だと思います。」

人工知能のスタートアップに関しては、シャオ・ファン氏は楽観的ではないと語った。 「現在、マルチモーダルな大規模モデルを作成するには、第一に膨大なコンピューティング リソースが必要ですが、一般にスタートアップ企業のコンピューティング リソースでは十分ではありません。第二に、スタートアップ企業は長期的な設備投資を必要としますが、現状ではスタートアップ企業は通常、エンジェルラウンドを調達した後、A ラウンドを待つことしかできません。スタートアップ企業の 95% がこのような状況です。」

したがって、強固な財務力と研究開発への投資に対する決意を備えた大規模工場が、Xiao Fang の第一選択となりました。

中国の985の大学からなるビッグデータスクールの学生募集を担当する教師が21世紀ビジネスヘラルドの記者に語ったところによると、特に人工知能専攻の人気の高い仕事には、アルゴリズムエンジニア、データ処理エンジニア、機械学習エンジニア、自然言語が含まれるという。加工エンジニアは待ってください。

その中でも**アルゴリズムエンジニアは、人工知能分野で最も中核的なポジションの1つです。 **彼らは、AI アルゴリズム モデルの開発と最適化、アルゴリズムのパフォーマンスの向上、および実際的な問題の解決を担当します。関連統計によると、アルゴリズムエンジニアは人工知能卒業生の就職率が最も高い職種の1つで、就職先の約30％を占めている。データ処理エンジニアは、大量のデータの分析、マイニング、モデリングを担当する専門家です。データ マイニング、機械学習、その他のテクノロジーに習熟し、大量のデータを処理して分析し、貴重な情報やパターンを抽出できる必要があります。

機械学習エンジニアは主に、機械学習モデルとシステムの設計、開発、保守、および機械学習アルゴリズムとアプリケーションの最適化を担当します。自然言語処理エンジニアは、自然言語テキストの処理と分析を担当する専門家です。テキスト分析と意味理解に機械学習および深層学習アルゴリズムを適用し、これらのスキルを自然言語処理、音声認識、インテリジェントな質問応答などに応用できます。田畑。

AI レイアウト、大学優先

実際、新しいテクノロジーの波が押し寄せるたびに、大学は常に「最初にカニを食べる」ことに努めます。

今年4月、教育省は2022年の普通大学の学部専攻の申請・承認結果を発表した。全国で合計1,641の新たに登録された専攻が追加された。その中で最も多く追加されたのは人工知能専攻で、第一期生は35名となった。

教育省科学技術局副局長のガオ・ルンシェン氏によると、現在、35の大学が人工知能専攻を新設し、101の大学がロボット工学専攻を新設し、96の大学がロボット工学専攻を新設しているという。知能科学技術専攻を新設、50大学が人工知能専攻を新設 知能分野の人材育成を「ダブルファーストクラス」育成プログラムに組み込む 31大学が独自に設置人工知能大学、および 24 の大学が人工知能研究機関を設立しました。

**人工知能専攻の人気の背景には、我が国における人工知能分野の人材に対する大きな需要が反映されています。 **しかし、大学がこれほど集中的に専攻を開設したにもかかわらず、我が国では AI 人材の供給が依然として不足しています。報告書によると、我が国の人工知能産業における人材不足は500万人に達しており、高度に学際的な人材を基準にすると、この人材不足は長期にわたって続くだろう。

同時に、世界人工知能会議が最近発表した「上海人工知能産業人材育成白書」によると、我が国の人工知能中核産業の現在の規模は4000億元を超え、人材が人工知能競争の鍵となっている。 。

現時点で、上海の人工知能分野の人材の数は23万2,000人であるのに対し、上海の人工知能業界の人材需要は約34万3,000～41万4,000人であり、人材の不均衡の問題も浮き彫りになっている。実際、上海は人工知能産業が直面する人材不足の縮図に過ぎず、高度に学際的な人材が求められる基準の下では、人材不足は長期にわたって存在するだろう。

しかし、2022年の中国の高等教育統計によると、人工知能卒業生の就職率は95％を超えている。さて、今回、才能はどこへ行ったのでしょうか？

関連する統計によると、人材の大部分は依然として消費者向けインターネット業界に流れ込んでいます。このうち、卒業生の60％はテンセント、アリババ、バイドゥなどの有名企業を含むインターネットおよび電子商取引企業に就職し、卒業生の約30％はファーウェイ、寧徳時報などのハイテク企業に就職している。など; 少数の卒業生は高度な研究や公務員試験などに進むことを選択します。

さらに、業界、教育、研究の分離は依然として人材市場のすべての参加者を悩ませています。

復旦大学人工知能イノベーション産業研究所のチー・ユアン所長は、21世紀ビジネス・ヘラルド紙の記者とのインタビューで、人材の実戦能力が大学と企業の間の溝を埋める重要な鍵であると述べた。そしてこの面では現在ハードウェアのサポートを求めています。 「科学技術の急速な発展を背景に、教育も一定の変革を迎えています。そこには2つの課題があります。1つは基礎理論をいかに深めるか、2つ目は学生をより実践的かつ実践的なものにするにはどうするかです。」分析的であり、それを企業のニーズと組み合わせます。」

したがって、あらゆる新しい産業と同様に、人工知能産業の急速な発展には依然として独自の問題があります。固有のデータ問題、プライバシーとセキュリティの問題などに加えて、人材問題という足かせには依然として企業、市場、大学の共同の努力が必要です。