2024年及以后的机器学习薪资和就业市场分析
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人们谈论最多的技术领域之一是机器学习 (ML)，因为该领域的进展预计将对 IT 和其他行业产生重大影响。该领域以惊人的速度发展，一路革新了多个行业。随着公司越来越多地将人工智能驱动的解决方案整合到其运营中，对熟练的 ML 专业人员的需求呈指数级增长。如果您是正在规划职业生涯的有抱负的或经验丰富的 ML 专业人员，了解薪资趋势和就业市场动态至关重要。
机器学习是一个快速发展的职业，**年职位发布量增长 74%，年薪资增长 7%**。与 IT 行业其他领域相比，中级机器学习工程师的年薪增长 7% 是一个显着的提升。
本文将深入探讨 2024 年 ML 工作和薪资的现状，提供有关收入潜力、热门技能和新兴机会的见解。无论您是刚进入该领域还是寻求职业发展，这份全面的分析都将帮助您为未来做好规划。
什么是机器学习工程师？
在讨论薪资范围之前，让我们先审视一下 ML 角色及其在当前科技行业中的重要性。**机器学习工程师** (MLE) 在机器学习系统的开发和部署中发挥着至关重要的作用。它结合了软件工程和数据科学，以创建允许计算机从数据中学习并做出预测或决策的算法。
MLE 可以独立工作，也可以作为更大 ML 或数据科学团队的一部分工作。他们拥有数学技能，并具备统计学、概率论、编程、计算机体系结构、算法和数据结构方面的专业知识。
机器学习工程师、软件工程师、数据科学家角色通过维恩图展示了重叠。
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下面是对该角色涉及内容的更全面概述
- 设计和构建模型：MLE 设计机器学习模型来解决特定的问题，例如分类、回归或聚类任务。他们通常从理解问题开始，收集相关数据，并选择合适的模型架构（例如决策树、神经网络等）。
- 数据处理和特征工程：MLE 与原始数据密切合作。他们清理、预处理并将其转换为适合机器学习算法的格式。这可能涉及处理缺失数据、缩放、归一化以及执行特征提取。
- 模型训练和评估：模型设计完成后，MLE 会使用历史数据来训练模型，并使用准确率、精确率、召回率和 F1 分数等指标来评估其性能。这通常包括调整超参数并进行迭代以改进模型。
- 可扩展性和部署：MLE 专注于确保机器学习模型能够有效地处理大型数据集和实时用例。训练完成后，他们会将模型部署到生产环境中，以便能够进行实时预测或分析新数据。
- 与跨职能团队协作：MLE 与数据科学家、软件工程师和其他利益相关者合作，以了解业务需求并优化模型性能。他们还确保模型能够有效地集成到公司的系统或产品中。
- 监控和维护：部署后，MLE 会监控模型在生产环境中的性能，确保其长期保持准确性。他们会根据需要进行调整，并使用新数据重新训练模型以跟上不断变化的模式。
就业市场概述
2024 年，机器学习就业市场持续蓬勃发展，企业优先采用人工智能以保持竞争力。根据行业报告，全球人工智能市场预计在 **2023 年至 2030 年的复合年增长率 (CAGR) 为 37.3%**，这为 ML 人才提供了强劲的需求。
Indeed 报告称，在美国，平均薪酬范围为每年 141,000 美元至 250,000 美元，仅在过去一年，ML 工程师的职位发布量就激增了 35%。
2024 年机器学习工程师薪资
MLE 的薪资范围取决于多种因素，包括**行业、地区（国家）、经验水平**等。首先，让我们看看不同国家机器学习工程师的薪资。
按国家/地区划分的薪资
薪资水平仍然很大程度上受地点影响，硅谷、旧金山和西雅图等科技热点地区的薪资高于其他地区。在 Indeed 的帮助下，我们获得了不同国家的薪资范围和薪资信息，以及全球预期的收入。
| # | 国家/地区 | 薪资范围 |
|---|---|---|
| 1 | 美国 | 每年 116,387 美元至 160,568 美元 |
| 2 | 加拿大 | 90,000 加元至 196,000 加元 |
| 3 | 印度 | 810,462 卢起到 12,00,000 卢比 |
| 4 | 英国 | 每年 51,528 英镑至 95,247 英镑 |
| 5 | 澳大利亚 | 每年 83,757 澳元至 135,623 澳元 |
| 6 | 德国 | 每年 65,000 欧元至 98,003 欧元 |
| 7 | 日本 | 每年 7,451,098 日元至 13,223,533 日元 |
| 8 | 法国 | 每年 48,726 欧元至 82,922 欧元 |
| 9 | 巴西 | 每年 162,000 雷亚尔至 184,000 雷亚尔 |
| 10 | 南非 | 每年 531,156 兰特至 1,020,006 兰特 |
| 11 | 西班牙 | 每年 27,252 欧元至 62,094 欧元 |
| 12 | 意大利 | 每年 46,848 欧元至 83,141 欧元 |
| 13 | 墨西哥 | 每年 342,000 墨西哥比索至 441,000 墨西哥比索 |
按经验水平划分的薪资
入门级经验是各种经验水平之一；这代表了 MLE 职业生涯的开端以及相应的学习曲线。拥有几年经验并展示出价值并扩展专业知识的 MLE 被认为是中级。拥有多年经验并展示出高级技能和领导能力的则被认为是高级。
这是一张根据经验水平展示机器学习工程师薪资范围的表格。
| # | 经验水平 | 薪资范围 |
|---|---|---|
| 1 | 入门级 ML 工程师 | 每年 28,000 美元至 59,999 美元 |
| 2 | 中级 ML 工程师 | 每年 99,000 美元至 180,000 美元 |
| 3 | 高级 ML 工程师 | 每年 155,211 美元至 240,000 美元 |
按行业划分的薪资
在查看机器学习工程师的薪资时，一些行业比其他行业支付的薪资更高，这并不令人意外。**Glassdoor.com** 上发布的每行业前五名机器学习工程师薪资在此细分。
| # | 行业 | 中位薪资 |
|---|---|---|
| 1 | 房地产 | \$187,938 |
| 2 | 信息技术 | \$181,863 |
| 3 | 媒体与传播 | \$161,520 |
| 4 | 零售与批发 | \$157,766 |
| 5 | 医疗保健 | \$148,971 |
作为额外福利，**大型科技公司**的 MLE 的收入远高于市场平均水平。这些公司通常被称为**科技巨头**，由五家最知名的科技公司组成：Facebook、Amazon、Apple、Netflix 和 Google，即 **FAANG**。
| # | 公司 | 薪资 |
|---|---|---|
| 1 | Meta | 根据 Glassdoor 的数据，Meta 机器学习工程师的平均基本工资为**每年 122,619 美元**。加上奖金和额外佣金，这个数字增加到每年 151,989 美元的总估计薪资。 |
| 2 | 亚马逊 | 亚马逊的机器学习工程师比 Facebook 的工程师薪酬更高。该公司的平均基本工资约为**每年 155,000 美元**，包括奖金、股票和额外佣金后，可达约 235,000 美元。 |
| 3 | 苹果 | 苹果公司向机器学习工程师支付约**193,000 美元**的基本工资，高于 Facebook 和亚马逊的薪资。加上奖金等福利后，这个数字可达 300,000 美元。 |
| 4 | Netflix | Netflix 的机器学习工程师的起薪为**每年 186,000 美元**，即使在其他 FAANG 公司中也属于较高水平。除了基本工资外，他们每年还能获得 58,679 美元，并享受灵活的工作时间、拼车服务和带薪育儿假等福利。 |
| 5 | 谷歌 | 谷歌支付其机器学习工程师的年薪约为**177,000 美元**。加上奖金和股票佣金等额外福利，年总收入可达 281,000 美元。 |
驱动需求的重点行业
- 技术：Google、Microsoft 和 Amazon 等公司处于领先地位，不断推出人工智能驱动的工具。
- 金融：银行和金融科技公司利用 ML 进行欺诈检测、算法交易和客户个性化。
- 医疗保健：ML 有助于预测诊断、药物发现和个性化医疗。
- 零售与电子商务：企业利用 ML 进行推荐引擎、库存管理和动态定价。
全球 ML 工作热点
- 美国：硅谷仍然是创新的中心，但奥斯汀、波士顿和西雅图等城市正在迅速获得关注。
- 欧洲：英国、德国和法国在稳健的人工智能计划方面处于领先地位。
- 亚太地区：印度和中国在人工智能研究和开发投资的推动下占据主导地位。
提高薪资的技能和认证
为了保持竞争力，ML 专业人员必须不断提升技能。雇主会寻找精通技术工具和框架的候选人，并具备互补技术专长的软技能。
热门技术技能
- 编程语言：Python、R 和 Java 是 ML 开发的基石。
- 框架和库：TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn 和 Hugging Face。
- 数据工程：SQL、Spark 和 Hadoop 用于处理大型数据集。
- 云平台：AWS、Google Cloud 或 Azure 的经验。
软技能
- 沟通能力，用于向非技术利益相关者解释复杂概念。
- 协作能力，用于与多学科团队合作。
有价值的认证
机器学习领域的新兴职位
随着人工智能技术的不断发展，新的职位正在涌现以满足专业需求。
- MLOps 工程师：专注于在生产环境中部署和监控 ML 模型。
- 负责任的 AI 专家：确保 AI 解决方案符合道德和法律标准。
- 生成式 AI 工程师：使用 GPT 和 DALL-E 等模型创建创新解决方案。
- 量子 ML 研究员：将量子计算和 ML 相结合以解决复杂问题。
这些利基职位通常由于其专业性和日益增长的重要性而提供更高的薪资。
驾驭 ML 就业市场的技巧
- 建立强大的作品集：在 GitHub 或 Kaggle 等平台上展示真实世界的项目。突出多样化的应用，例如 NLP、计算机视觉或强化学习。
- 有策略地建立人脉：利用 LinkedIn，参加 AI 会议并加入 ML Meetups 或在线论坛等社区。
- 保持更新：关注行业博客，参加在线课程，并尝试最新的工具和框架。
- 定制申请：为每个职位量身定制您的简历和求职信，重点突出与职位描述一致的技能。
结论
在审视了机器学习薪资的图景后，我们应该考察职业前景。值得进入这个领域吗？是的，答案是肯定的！薪酬丰厚，但先决条件和要求很高，需要大量的教育和培训。
此外，NASDAQ 预测，人工智能和机器学习行业是未来的颠覆性技术，并正进入高速发展阶段，到 2025 年有望增长到 200 亿美元。因此，总而言之，是的，机器学习工程师的前景看起来一片光明！
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