人工智能是否能够找到工作，关键之处并不在于“人才智能”这几个字，而在于你是否可以把模型真正地运用起来。
有一些人学习了几门课程之后，会调用好几个工具。他们的简历上写着机器学习，数据分析，自然语言的处理，投递出去之后却没有任何回音。
问题往往并不在于行业没有机会，而在于能力停留在一个名词上。
人工智能的岗位对于技术深度以及实践能力的要求并不低，仅仅有兴趣，一般是无法支撑起一份稳定工作的。
可以读懂数据，可以训练与调整模型，可不可以把技术放到真实业务中，才是招聘人真正关心的。
人工智能的专业就业方向也不是一成不变的，机器学习的工程师，数据科学家，自然语言的处理，都是比较常见的选择。
有的人偏向于算法，将目光聚焦在模型的效果以及数据的质量上；有些人偏于应用，将人工智能的技术应用到具体行业中的业务流程之中。
方向看上去很多，底层的要求却很实际：技术基础，解决问题能力，持续学习与创新能力。
行业的应用越是深入，岗位的需求就越是细致，企业所需要的也不仅仅只是会背诵概念的人员。
政策的支持以及产业的发展为这个领域提供了更为广阔的空间，而技术方面的创新也在不断地推动岗位的变化。
这并不意味着拿到相关的学历或者证书，就可以自动换取一份高薪的工作。
证书能够证明你完成了某种学习，而不能代表你展示代码，项目，处理问题能力。
人工智能工资确实是不低的，但是网上那种人人高薪的说法，很容易把人给带偏。
现有统计，工资集中于10001 ~ 15000元的40%，15001－20000元的30%，20001－25000元的20%。
剩下10%为高精尖人才,收入无固定上限,少数人工资甚至达10万以上。
在北上广这个地方，优秀的毕业生相关的岗位年薪能够达到30万元到60万元，而资深的人员收入可能会更高一些，达到百万的年薪也不是没有可能的。
只不过这些数字代表的是能力，学历，项目以及岗位层级，而不是“学习过人工智能"这件事情本身。
倘若你愿意将基础技术学得扎实，然后用项目来证明自己，那么人工智能是值得去选择的；要是仅仅看中高薪以及热门的标签，最好是先冷静一下。
这条道路是有机会的，但是却没有捷径可走，真正能够留下来的，始终是能够把技术做出成果的人。
