人工智慧的興起重塑了許多行業的格局，並催生了一個充滿光明前景的動態就業市場。隨著美國站在科技創新的前沿，瞭解美國人工智慧工作的市場格局對於那些渴望在這個領域有所建樹的人來說至關重要。讓我們深入探討。
瞭解美國人工智慧工作市場
美國人工智慧工作的型別
美國的人工智慧職位範圍很廣，反映了這項技術的各個方面。以下是部分突出職位名稱的快照
研究員：通常出現在學術或企業研發機構，人工智慧研究人員參與人工智慧的理論和基礎方面，推動著可能的界限。
工程師：人工智慧工程師是架構師，設計和構建人工智慧系統。他們的工作彌合了理論人工智慧模型和現實世界應用之間的差距。
資料科學家：資料是人工智慧運作的核心。資料科學家會處理海量資訊，尋找模式和見解，這些模式和見解可用於訓練人工智慧模型。
機器學習專家：這些專業人員專注於建立允許機器從資料中學習和做出決策的演算法。這是人工智慧的一個子集，但其重要性足以成為自己的專業領域。
底線：雖然這些職位展示了人工智慧領域的一瞥，但人工智慧倫理學家、商業智慧開發人員和機器人流程自動化顧問等許多其他職位正在湧現，突出了該領域的深度和廣度。
採用人工智慧的行業
人工智慧的變革潛力並非侷限於一個部門。許多行業都在利用其力量來徹底改變運營。
醫療保健：從預測性診斷到機器人手術，人工智慧正在重新定義患者護理和醫學研究。
金融：人工智慧驅動的演算法現在已成為股市預測、欺詐檢測和個性化銀行體驗不可或缺的一部分。
汽車：自動駕駛汽車的夢想取決於人工智慧。除此之外，人工智慧還增強了車輛安全、導航和製造流程。
科技：科技行業既是人工智慧解決方案的生產者也是消費者，從 Siri 和 Alexa 等智慧助手到先進的網路安全系統，無所不包。
清單遠不止此。零售、娛樂、房地產和許多其他行業都積極地將人工智慧整合到其框架中。
美國主要的人工智慧中心
美國人工智慧人才分佈：主要亮點
從上圖推斷出以下人工智慧人才對映。
紅色圖釘：頂級人工智慧大學課程。
圓圈大小：一個地區人工智慧人才的比例。
圓圈顏色：人工智慧人才的增長率。
大學課程
美國東部：擁有53%的頂級人工智慧大學。
美國西部：擁有27%的頂級人工智慧大學。
人工智慧就業分佈
西海岸：41%的人工智慧就業。
東海岸：23%的人工智慧就業。
主要人工智慧就業中心
舊金山：27%（增長率最低，為 18%）。
紐約：13%。
西雅圖：9%。
洛杉磯、波士頓、華盛頓-巴爾的摩：每個約5%。
人才流動
西海岸：從美國東部大學吸引大量人才。
舊金山：26% 的人才來自東部。
西雅圖、洛杉磯、聖地亞哥：來自東部的約20% 的人才。
東海岸中心：他們只有約5% 的人才來自西海岸。
底線：美國的 AI 市場廣闊而多樣，提供了無限的機會。無論您是剛起步的 AI 愛好者還是經驗豐富的專業人士，瞭解這個市場都是在美國打造成功 AI 職業的第一步。
所需的資格和技能
隨著人工智慧繼續在各個領域普及，對多才多藝技能的需求呈指數級增長。
讓我們分解在美國 AI 工作市場中脫穎而出所需的條件。
教育背景
相關學位：雖然計算機科學、數學或相關領域的學士學位可以幫助您入門，但許多人工智慧職位，尤其是以研究為主導的職位，更青睞擁有碩士甚至博士學位的候選人。人工智慧、機器學習或資料科學專業的學位尤其受到追捧。
線上課程：數字時代使教育民主化。像 OpenCV 大學、Coursera、Udemy 和 edX 等平臺提供由頂級大學和領先科技公司的專家教授的人工智慧和機器學習課程。對於那些希望從其他領域轉向人工智慧的人來說，這些課程非常寶貴。
認證：獲得 來自知名機構或科技巨頭（如谷歌的 TensorFlow 開發者認證或 IBM 的 AI 工程師專業證書）的認證 可以透過展示您的承諾和專業知識，顯著提升您的簡歷。
技術技能
人工智慧的技術領域很廣闊，但某些技能受到普遍認可
程式語言：精通 Python、R 和 Java 等語言通常必不可少。特別是 Python，由於其簡潔性和 TensorFlow 和 PyTorch 等強大的庫，已成為 AI 社群的最愛。
框架和工具：熟悉 TensorFlow、Keras 和 Scikit-learn 等機器學習框架至關重要。此外，瞭解 Jupyter 筆記本等工具以及 AWS 或 Azure 等平臺可以讓您脫穎而出。
數學和演算法：牢固掌握線性代數、微積分、統計學和機率論是必不可少的。人工智慧通常涉及設計或調整演算法，因此瞭解這些領域很重要。
打造具有競爭力的簡歷
在擁擠而競爭激烈的 AI 工作申請領域，您的簡歷必須從人群中脫穎而出。製作一份引人注目的簡歷，突出您的資格、經驗和獨特性，這可能是您脫穎而出的關鍵。讓我們深入瞭解構建一份出色的 AI 簡歷的必要組成部分。
突出相關經驗
專案：展示您進行過的人工智慧或機器學習專案，特別是那些具有現實世界影響的專案。無論是為初創公司開發預測模型，還是構建 神經網路 用於影像識別，詳細說明問題、您的方法和結果都是有效的。
實習：在知名 AI 實驗室、科技巨頭或初創公司實習可以提供實踐經驗和行業洞察力。突出實習期間的主要職責和任何值得注意的成就。
就業：如果您曾在 AI 領域擔任過其他職位，請概述您的職責、您使用過的技術以及您產生的影響。具體的指標（例如將演算法效率提高一定百分比）可能特別有用。
為 AI 領域量身定製
不要製作一份通用的簡歷，而是專門針對 AI 量身定製。
目標陳述：以一份明確陳述開頭，強調您的 AI 願望、專業知識以及您在潛在職位中尋求的東西。
領域特定知識：突出您在深度學習、自然語言處理或強化學習等 AI 子領域的專長。具體說明您擅長的工具、庫和框架。
技術棧：除了通用的程式語言之外，還要強調您熟悉的 AI 特定工具和技術，例如 TensorFlow、CUDA 或 OpenCV。
持續學習
AI 市場在不斷發展。展示您對學習的承諾可以使您脫穎而出。
最近的課程和認證：列出您最近完成的任何 AI 或機器學習課程，特別是來自知名機構或平臺的課程。這證明了您致力於保持最新狀態。
會議和研討會：提及您參加過、在其中做過演講或甚至組織過的任何 AI 會議、研討會或講座。這些不僅可以提高您的知識，還可以擴充套件您的網路。
部落格與出版物：如果你撰寫有關人工智慧趨勢的部落格，在知名的人工智慧期刊上發表論文，甚至為像LearnOpenCV 或 Towards Data Science 這樣的論壇貢獻內容，都值得一提。這展示了你的熱情和專業知識。
在人工智慧領域，創新不斷湧現，你的簡歷不僅應該反映你過去在哪裡，更應該反映你未來的方向。
關於追求人工智慧職業的常見問題
問：沒有經驗可以進入人工智慧領域嗎？
答：雖然人工智慧是一個實踐領域，但人工智慧專家的本質在於執行專案。因此，切實的經驗至關重要。這並不總是意味著正式的工作經驗；現實世界的專案，例如 Springboard 的資料科學職業發展軌道中的那些專案，可以讓你在將人工智慧應用於商業問題方面獲得所需的熟練程度。
問：入門級人工智慧職位所需的必要技能是什麼？
答：人工智慧職位多種多樣，需求也不盡相同。但是，大多數入門級職位通常會尋找
計算機科學、數學或統計學等領域的碩士學位。
熟練掌握 Python 和 SQL。
精通資料分析、處理和視覺化。
熟悉雲平臺。
掌握商業動態，包括行業洞察力和競爭格局。
問：人工智慧職業是否必須要有學位？
答：雖然許多職位列表強調需要學士學位，但不斷擴大的技能差距正在迫使公司重新考慮。擁有可證明的人工智慧專業知識和技能的候選人可能比傳統的學位要求更重要。然而，獨立獲得這種深度知識可能具有挑戰性！
在美國哪裡可以找到人工智慧職位列表
招聘平臺
LinkedIn：LinkedIn 不僅僅是一個專業社交網站，它已經成為求職者和招聘人員的首選平臺。透過設定人工智慧特定警報，你可以收到最新職位列表的通知。此外，藉助其社交功能，你還可以與行業內部人士聯絡，以獲取潛在的推薦機會。
最近在 LinkedIn 上搜索“人工智慧”職位列表，結果顯示了大量不同公司提供的機會。以下是我們發現的一些職位型別。
Glassdoor：Glassdoor 以其對公司評價和薪資資料的見解而聞名，它擁有大量職位列表。以人工智慧為重點的職位通常會提供有關公司環境和麵試經歷的寶貴細節。
Indeed：Indeed 是招聘列表領域的巨頭，它彙總了來自各個網站的列表，全面展示了可用的 AI 職位機會。
美國專業人工智慧職位入口網站
這些利基平臺專門面向人工智慧和科技界，確保更具針對性的求職體驗。
AI-Jobs.net：該入口網站完全致力於人工智慧領域，提供從機器學習專家到人工智慧研究科學家的職位列表，滿足初級和資深專業人士的需求。
Ladders：Ladders 成立於 2003 年，被稱為“10 萬美元職業的樂園”，專門提供年薪至少 10 萬美元的職位列表。如今，它已成為一個招聘入口網站、職業新聞來源和社交平臺，提供人工智慧、軟體工程和資料科學等領域的職位。
Flexjobs:FlexJobs 由 Sara Sutton 於 2007 年創立，旨在解決尋找真正遠端工作的挑戰，現已發展成為首屈一指的經過驗證的遠端職位平臺。該平臺擁有來自近 6000 家全球公司的 30000 多個職位列表，其對遠端職位的強烈關注使其成為尋求人工智慧相關遠端工作的最佳選擇之一。
社交網路
有時，最好的機會並非列出，而是透過口碑和社交網路發現的。
人工智慧會議：NeurIPS、ICML 或 AI World 等活動具有雙重優勢。你不僅可以從最聰明的人那裡學習，而且這些會議通常會舉辦專門的職業生涯展或社交活動。
聚會：可以在 Meetup.com 等平臺上找到的當地人工智慧和科技聚會，是與專業人士建立聯絡、分享見解和了解潛在職位空缺的絕佳場所。
研討會：動手的人工智慧研討會不僅可以提高你的技能，還可以讓你與講師和與會者互動，擴大你的專業人脈。
論壇：像Stack Overflow、AI Alignment 或Reddit 的 r/MachineLearning 這樣的線上論壇和社群是偶爾分享職位列表的地方，你也可以在其中與人工智慧愛好者進行有意義的討論。
美國人工智慧職位的申請流程
獲得人工智慧職位不僅僅是找到合適的機會，還需要把自己展現為理想的候選人。
製作一份量身定製的求職信
你的簡歷展示了你做過什麼，而你的求職信則說明了你是誰。
喜歡這份工作：談談你為什麼喜歡人工智慧。也許你做了一個很酷的學校專案，或者讀到了關於人工智慧的驚人內容。這有助於招聘人員瞭解你的興奮點。
你的技能和工作：這是重點。談談招聘廣告中他們想要的東西和你能做的事情如何一致。
保持簡潔：興奮是好事，但要保持簡潔。寫一個簡單的故事，說明你為什麼適合這份工作以及你為什麼對此感到興奮。
線上評估
許多人工智慧職位，尤其是在知名公司，都涉及初步的線上評估。
編碼測試：像HackerRank 或Codility 這樣的平臺可能被用來評估你的程式設計能力。定期練習、熟悉演算法和了解常見的資料結構可以讓你更有優勢。
人工智慧特定挑戰：除了基本的編碼之外，你可能會遇到與機器學習或資料分析相關的挑戰。這些測試通常模擬現實世界的問題，評估你設計和實施人工智慧解決方案的能力。
準備：利用像LeetCode、Kaggle 或CodeSignal 這樣的平臺進行練習。考慮時間限制，並專注於最佳化你的解決方案。
人工智慧作品集
在人工智慧領域，展示往往勝過講述。
展示專案：一份記錄完備的作品集可以充分說明你的技能。詳細說明你所參與的專案，闡明問題、你的方法、使用的工具以及結果。
GitHub：GitHub 是人工智慧專業人士的寶貴工具。你不僅可以在其中託管程式碼，還可以獲得反饋、進行版本控制並展示你在社群專案中的參與度。
持續更新：定期更新它，新增新的專案、貢獻或對現有工作的改進，可以展示你對該領域的承諾。
透過製作一份引人注目的求職信、為評估做好準備以及透過一個活躍的作品集展示你的工作，你可以在人工智慧就業市場中脫穎而出，為在美國開創一個有回報的職業生涯鋪平道路。
在美國準備人工智慧面試
鑑於人工智慧職位具有技術性和多方面性，準備工作至關重要。無論你是經驗豐富的專業人士還是應屆畢業生，瞭解人工智慧面試流程的細節都可能決定你是否能獲得工作機會。讓我們探討在準備人工智慧面試時需要考慮的關鍵要素。
瞭解人工智慧面試形式
人工智慧面試可以是多方面的，既評估你的技術專長，也評估你是否適合公司文化。
技術環節：這些環節深入探討你的 AI 知識。你可能會被要求在白板上編寫程式碼、討論複雜演算法或現場解決現實世界的人工智慧挑戰。
行為類問題：這些問題衡量你的軟技能、團隊合作能力和文化適應性。可能會問你這樣的問題：“描述你曾經在專案中遇到的挑戰”或“你如何處理團隊中的分歧？”
案例分析：一些面試可能會提出假設或真實的商業挑戰，評估你會如何利用人工智慧來尋找解決方案。這考驗了你的技術能力和戰略思維能力。
人工智慧面試中常見問題
演算法：準備好討論並可能實施演算法，尤其是與機器學習相關的演算法，例如決策樹、神經網路或聚類技術。
概念：你可能會被問及人工智慧的基礎概念，例如偏差-方差權衡、過擬合、梯度下降或正則化技術。
解決問題情景：這些問題評估你實際操作的能力。問題可能圍繞解決資料不平衡、最佳化模型效能或在特定約束條件下實施特定的人工智慧功能展開。
倫理問題：隨著人工智慧的日益普及，關於其倫理影響的問題，例如模型中的偏差或隱私問題，變得越來越普遍。
面試前研究
瞭解你面試的公司可以讓你在面試中獲得明顯的優勢。
公司的 AI 計劃：熟悉公司過去和現在的 AI 專案。這不僅展示了你的主動性，還可以幫助你調整你的回答，使其與公司的目標相一致。
文化和價值觀：公司，尤其是在科技領域，往往強調文化適應性。瞭解公司的價值觀、工作環境和精神可以幫助你在行為類環節中更好地引起共鳴。
最新訊息：隨時瞭解與公司相關的最新的人工智慧突破或新聞。這展示了你對該領域的濃厚興趣，也可以作為面試中的談話話題。
總之，雖然人工智慧面試流程可能很嚴格，但充分準備可以簡化它。通過了解面試形式、練習常見問題並進行全面的面試前研究，你將有充分的準備給面試官留下深刻印象，並獲得美國珍貴的人工智慧職位。
在美國協商人工智慧職位的工作機會
協商，如果技巧得當，可以達成對雙方都有利的協議。以下是一些指南，可以幫助你順利度過美國人工智慧職位工作機會協商這一往往充滿挑戰的過程。
瞭解市場行情
為了有效地協商，你首先必須瞭解自己的價值。
平均薪資：像 Glassdoor、Payscale 和 Salary.com 這樣的平臺提供了美國不同城市人工智慧職位平均薪資的洞察。經驗、資格和地點等因素在決定薪資水平方面起著重要作用。
福利：除了基本工資之外，健康保險、退休計劃和帶薪休假等福利也會極大地影響你的整體薪酬待遇。研究人工智慧領域的標準福利，以確保你獲得了公平的待遇。
討論股票期權、獎金和其他福利
在科技和人工智慧職位中，股權和獎金可能佔薪酬的很大一部分。
股票期權：尤其是在初創公司或科技巨頭中，可能會提供股票期權或限制性股票單位（RSU）。瞭解這些期權的歸屬計劃、潛在價值以及影響。
獎金：一些公司提供年度或績效獎金。明確這些獎金的標準、平均價值以及任何上限。
其他福利：現代公司通常會提供諸如遠端工作靈活性、健身房會員資格、會議補貼，甚至餐飲等福利。確保你瞭解這些福利，並在評估你的整體薪酬待遇時考慮它們的價值。
發展機會的重要性
雖然即時薪酬很重要，但不要忽視長期的發展前景。
職業發展：詢問公司內部潛在的職業發展路徑。晉升、角色擴充套件或橫向調動機會會極大地影響你的長期工作滿意度和財務增長。
學習機會：人工智慧領域一直在不斷發展。公司是否支援持續學習？尋找贊助課程、研討會，甚至內部培訓等機會。
人脈拓展和曝光度：檢視公司是否經常參加會議、研討會或行業活動。這些平臺對於人脈拓展和緊跟行業趨勢至關重要。
在協商offer時，記住不僅僅是最大化數字，而是要獲得一個能滿足你的職業和個人需求的完整方案。通過了解市場價格、權衡offer的所有組成部分並強調發展機會，你可以協商出一個為你在美國開啟成功的、充實的人工智慧職業生涯奠定基礎的協議。
保持更新和持續成長
無論你是初入職場還是經驗豐富的專家，培養一種成長和不斷學習的心態都是至關重要的。以下是如何確保在美國人工智慧工作環境中持續成長。
訂閱人工智慧新聞和部落格
瞭解最新的趨勢、研究成果和突破是基礎。
新聞：訂閱《麻省理工科技評論》、《AI Weekly》或 The Next Web 的《The Algorithm》，瞭解人工智慧領域的最新動態。
部落格：谷歌的人工智慧部落格、OpenCV 大學、LearnOpencv、OpenAI 的研究出版物，或者斯坦福大學或麻省理工學院等大學的部落格都是寶貴的資源。
播客：隨著播客的普及，許多以人工智慧為主題的播客也應運而生。例如，《AI 播客》或《TWiML & AI》等節目對於聽覺學習者來說非常棒。
持續學習機會
人工智慧領域需要不斷提升技能和完善知識。
網路研討會：行業專家經常會針對特定主題進行 人工智慧網路研討會，深入探討人工智慧的特定領域。主要人工智慧研究機構或科技公司的網站通常會列出即將舉行的網路研討會。
研討會：動手實踐研討會，通常在大型會議期間或獨立舉行，讓你能夠將理論知識應用到實踐場景中。它們還提供與講師和參會者交流的機會，豐富你的學習體驗。
透過獲取最新內容、積極參與人工智慧社群並不斷尋求學習機會，你可以站在人工智慧進步的前沿，確保自己擁有一條充滿活力、回報豐厚的人工智慧職業道路。
法律和移民注意事項（針對非美國公民）
對於希望在美國人工智慧領域工作的非美國公民來說，瞭解該國移民法律和政策的細節至關重要。雖然美國仍然是全球科技人才的熱門目的地，但要理清其簽證和移民途徑可能很複雜。以下指南旨在幫助國際人工智慧專業人士瞭解和應對美國的移民環境。
簽證型別
不同的簽證類別根據專業人士的資格、經驗和工作機會來提供服務。
H-1B 簽證：這是外國專業人士在專門職業中工作最常見的簽證。H-1B 簽證有年度上限，但對於由高等教育機構、非營利性研究機構或政府研究機構贊助的申請人除外。
O-1 簽證：此簽證適用於在其領域具有非凡能力或成就的個人。對於人工智慧專業人士來說，證明其做出了重大貢獻、獲得了認可或擁有高水平的專業知識可以使其有資格獲得此簽證。
L-1 簽證：適用於在同一公司內從外國辦事處調任到美國辦事處的專業人士。有兩個子類別：L-1A（適用於經理或主管）和 L-1B（適用於擁有專門知識的人員）。
TN 簽證：根據 USMCA（前身為北美自由貿易協定），此簽證專門針對加拿大和墨西哥公民，允許在特定領域（包括計算機系統分析師和軟體工程師）工作的專業人士在美國工作。
綠卡途徑
對於尋求永久居留權的人來說
EB-2 類別：適用於擁有高階學位或在其領域擁有非凡能力的個人。鑑於人工智慧職位具有專業性，許多專業人士可能符合此類別的資格。
EB-3 類別：涵蓋技術工人、專業人士或其他工人。標準通常是學士學位或相關工作經驗。
國家利益豁免 (NIW)：如果 EB-2 類別下的某些專業人士能夠證明他們的工作對美國有重大益處，則可以免除僱主擔保要求。
挑戰和策略
美國的移民環境可能很棘手，但只要採取正確的策略，你就可以有效地應對。
與移民律師合作：鑑於其複雜性，擁有一位經驗豐富的移民律師非常寶貴。他們可以指導你完成申請流程、檔案準備和潛在挑戰。
隨時關注政策變化：美國的移民政策會根據政治環境和行政決策而發生變化。定期檢視 USCIS 網站的更新資訊或訂閱移民新聞通訊可以讓你瞭解最新的情況。
制定備用方案：鑑於某些簽證類別有上限，或簽證抽籤結果不可預測，最好考慮其他途徑。例如，在美國以 F-1 簽證學習有時可以更順利地過渡到工作簽證。
結論
對於那些渴望深入人工智慧領域的人來說，這段旅程可能看起來很艱難，但回報是巨大的。從舊金山的熱門職位到東海岸的新興中心，人工智慧專業人士擁有大量選擇。但請記住，雖然人工智慧正在改變行業和就業市場，但你的獨特視角、創造力和熱情——這些人類因素是不可替代的。用正確的知識武裝自己，有效地建立人脈，並以勤勉的態度來應對申請流程。美國的人工智慧未來一片光明，只要採取正確的步驟，你就可以成為塑造未來的一部分。
