機器學習和AI專業現在越來越火，不少人寧可中途轉行，甚至改行也要學AI，為的是更好的就業機會。越來越多的大學也在招收更多的機器學習相關的學生。在欣喜之余，很多人也產生了對這個專業可能出現泡沫的憂慮。
如果你愿意降低一點期望，那么幾乎現在就可以立即拿到offer。我那會兒還沒畢業時，就經常能在垃圾郵件里翻出企業用招聘機器學習工程師的大量郵件。不過這些郵件主要都是一些“可疑”的初創公司發來的，不過我還是發現了一點點別的東西， 比如研究類職位，這類職位要求你不能僅僅會目前的研究方法，所以研究類職位的offer更難獲得。當然也不是難到沒邊，就是相對而言更困難了。
樓上說的沒錯！工作絕對是有的，只是可能并非你夢寐以求的工作而已。 我想補充一點，你這個說法在2018年是正確的，當時對機器學習畢業生的需求量非常大，尤其是在研究領域；但那之后，機器學習畢業生人數正以驚人的速度增長。所以，降低期望值是我能給的最好建議。
我知道有家創業公司，很明顯是一群來自當地大學的碩士生辦的，他們知道什么是神經網絡；他們一直在求我申請，我一直都在拒絕。我認為最糟糕的是，人們在不明狀況的情況下給這些創業公司投資。他們聲稱能利用“三維數據體”來尋找油氣田。我猜他們就是建了個卷積層和兩個隱藏層而已，大忽悠。
首先，如果你是另一個僅僅是因為想在Facebook、Amazon、Google工作而攻讀博士學位的人，那么你說的沒錯，純商業人工智能研究的工作崗位數量正在下降。如果我沒記錯的話，FAIR已經不再直接招聘，Google Brain也是如此。 如果你讀博是因為對所研究的課題感興趣，那就不必擔心了。有很多“應用性”人工智能的崗位，這種情況下，你應該從事專有工作而不是純粹的研究工作。
再說了，并不是說除了谷歌、Facebook和Deepmind這種名企，其他的工作就不叫工作了。我個人更喜歡Adobe Research或Disney Research。一般來說，優秀的機器學習博士在找工作時不會有什么困難。 我知道有幾個物理學畢業生在他們的特定領域做過機器學習方面的研究，最后在機器學習/計算機視覺領域找到了不錯的產業界工作（其中一個甚至在對沖基金工作，他掙到的錢比在谷歌還要多）。
我猜是因為企業已經花錢雇傭了大量的博士，現在是時候從這項投資中獲利了。我在最近的會議上與不同的招聘人員交談過，他們明確告訴我，研究型科學家的門檻很高，而應用型工程師的門檻較低；FAIR也還在招聘。
如果對Google“機器學習研究科學家”這個職位感興趣，可以在此申請： https://careers.google.com/jobs/results/112893191134290630/ https://careers.google.com/jobs/results/105249386297991878-research-scientist-google-ai/ 對了，我在谷歌大腦研究團隊工作。
參考鏈接：
IEEE Spectrum
《科技縱覽》
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