最高年収は約56万! 2023年の最新のAIGC雇用動向レポートが発表されました

最高年収は約56万! 2023年の最新のAIGC雇用動向レポートが発表されました

言うまでもなく、ChatGPT が過去 6 か月間でどれほど人気が​​あったかは誰もが知っています。

ChatGPT が世界的に人気を博したことで、AIGC はテクノロジーの分野から抜け出し、あらゆる分野で全国的な話題となりました。

AIGC によるグラフィック、テキスト、ビデオ作成の破壊的変化は関連業界に大きな影響を与え、さまざまな予測が生まれています。

多様な議論が交わされる中、コンピューター・AI関連やその他関連専攻も大学入試選択のホットな話題となっている。

つい最近、リーピンビッグデータ研究所は最新の「AIGC雇用動向ビッグデータレポート2023」を発表しました。

このレポートでは、AIGC 分野における雇用機会、給与条件、人材プール、納品状況を包括的に分析し、関連する専門家へのインタビューと組み合わせて、AIGC 分野に参入するために必要なスキルと資質を明らかにしています。

1. AIGCの人材需要の分析

1. 2023年第1四半期のAIGC人材の需要は3年前の同時期の5.6倍であるのに対し、AIは2倍未満である。

リーピンビッグデータ研究所は、2020年第1四半期のAIGCとAIの新規求人数を基準とし、同四半期から2023年第1四半期までの各四半期の両分野の新規求人数をそれぞれの基準で割り、人材需要の成長傾向を観察している。

比較すると、2020 年第 1 四半期から 2021 年第 1 四半期にかけて、AIGC と AI の雇用増加は同程度であったことがわかります。

それ以来、AIGCは全体的に継続的な成長傾向にあり、2023年第1四半期に創出された新規雇用数は2020年第1四半期の5.63倍となっています。

対照的に、新たに創出されたAI関連の仕事の成長率は相対的に鈍化し、2020年第1四半期の1.95倍となった。

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2. 過去1年間、AIGCの新規募集職種は前年比43%以上増加し、採用時の平均年収は40万人民元を超えました。

過去1年間(2022年6月~2023年5月)、AIGCで新たに創出された雇用数は大幅に増加し、前年(2021年6月~2022年5月)比43.66%増加しました。

AIGCの過去1年間の新規求人の平均年収は401,200元で、同時期のAI採用の平均年収(320,300元)より80,900元高かった。

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3. AIGCの雇用機会の分析

1) AIGCの職種の約50%はインターネット業界に属し、平均年収は43万元である。

過去1年間でAIGCのポジションが最も多かった3つの業界は、IT/インターネット/ゲーム、自動車、電子/通信/半導体で、それぞれ49.13%、17.59%、6.63%を占め、平均年間給与はそれぞれ432,300、346,500、428,300でした。

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2) AIGCの科学研究・技術/ビジネスサービス産業におけるポジションは前年比で最も急成長し、成長率は200%を超えました。

過去 1 年間に新たに創出された AIGC 雇用の前年比成長率が最も高かった 3 つの業界を見ると、科学研究および技術/ビジネス サービス業界の AIGC 雇用成長率が 211.86% と最も高くなりました。

科学研究技術/ビジネスサービスの基盤は研究開発とサービスの質にあり、AIGCはそれらに対してより効果的で便利な道を提供します。

AIGCのエネルギー/化学/環境保護およびIT/インターネット/ゲーム業界におけるポジションの前年比成長率はそれぞれ120.99%と61.88%で第2位と第3位にランクされました。

これら 3 つの業界における AIGC の求人の平均年収は、それぞれ 503,500、337,600、432,300 と比較的高くなっています。

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3) AIGC分野で最も需要が高いのはアルゴリズムエンジニアで、平均年収は45万元である。

過去 1 年間に AIGC で新たに募集されたポジションの第 3 レベルの人気職種トップ 10 を見ると、上位 3 つはアルゴリズム エンジニア、自然言語処理 (NLP)、製品マネージャーで、それぞれ 14.67%、7.37%、5.40% を占めています。

上位10の職種のうち、画像アルゴリズムの平均年収は556,200元で最も高く、ディープラーニング、自然言語処理(NLP)、マシンビジョン、機械学習の平均年収はいずれも500,000元を超えています。アルゴリズムエンジニアは450,500元で6位にランクされています。

これら 10 の主要機能の採用給与は一般的に高く、特に技術機能に関しては高くなっています。これは、AIGC が現在脚光を浴びており、参入障壁が高く、人材が不足しているという事実と密接に関係しています。

4) AIGCの職位が最も多いのは北京と上海で、北京は平均年収が47万元を超え、第1位となっている。

過去1年間に新たに発表されたAIGCの求人件数上位10都市のうち、北京と上海の求人件数が最も多く、それぞれ22.21%と20.37%で第1位と第2位にランクされています。

深センと杭州はそれぞれ11.75%と10.15%を占め、3位と4位となった。広州と蘇州はそれぞれ3.90%と3.84%のシェアで5位と6位にランクされました。

これらトップ10都市の平均年収では、北京、深セン、南京、上海がそれぞれ471,900、463,500、430,600、427,400でトップ4にランクインした。

杭州と広州は、平均年間給与がそれぞれ394,400ポンドと375,000ポンドで5位と6位にランクされました。

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Mobvoiの創設者兼CEOであり、元Googleの科学者でもある同氏は、AIGCツールの特性が知識創造コンテンツのワークフローを再構築し、AI業界に新たな可能性とビジネスモデルをもたらしたと語りました。コンテンツ制作のコスト削減と効率向上により、大規模制作の市場成長が生まれるでしょう。

2. AIGC採用基準の分析

1. 3~5年の経験を必要とする職種が36%以上を占め、5~10年の経験を持つ人材の需要は前年比70%を超える

過去 1 年間に AIGC が募集した新規ポジションの職務経験要件の分布から判断すると、3 ~ 5 年の職務経験を必要とするポジションが最も多く、36.23% を占めています。次に多いのは、5 ~ 10 年の職務経験を必要とするポジションで、23.29% を占めています。

5〜10年の経験を持つAIGC人材の需要は最も急速に伸び、過去1年間で前年比70.75%増加しました。3〜5年の経験を持つAIGC人材の需要は前年比57.61%増加し、2位となりました。

AIGC の採用担当者は、一定の職務経験を持つ実務者を好むことがわかります。

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2. AIGCは高学歴の人材をより強く求めており、博士号取得者に対する需要は前年比100%以上増加している。

過去1年間、AIGCとAIで新たに創出されたポジションにおける学部生の人材の需要は、それぞれ70.80%と70.43%を占めました。

高等教育の需要に関しては、AIGC は AI よりも大幅に高く、前者の修士号と博士号の需要は合わせて 21.56% を占め、後者は 14.24% です。

AIGCは博士号取得者人材の獲得に熱心であり、博士号取得者人材の需要はすべての学歴の中で最も急速に伸びており、過去1年間で前年比108.11%の増加を記録しました。

3. AIGC企業が関心を持つ人材の分析

1) AIGC企業で最も人気のある職種:アルゴリズムエンジニア

AIGC関連企業が過去1年間に積極的に交流した人材の第3レベル機能分布上位10人のうち、アルゴリズムエンジニアが10.83%のシェアでトップを占めた。

プロダクトマネージャーは3.37%で2位にランクインし、自然言語処理(NLP)エンジニアとインテリジェントネットワークエンジニアはそれぞれ2.38%と2.16%で3位と4位にランクインしました。

AIGC 企業ではアルゴリズム エンジニアが最も好まれていることがわかります。

2) AIGC 企業は大手テクノロジー企業の人材に最も関心を持っており、リーチした人数では Huawei 出身者が第 1 位となっています。

AIGC企業が過去1年間に積極的にコミュニケーションをとった人材ソース企業トップ5を見ると、Huaweiが1位にランクされています。

2位から5位は、Baidu、Tencent、ByteDance、Meituanです。

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4. AIGCに入学するために必要なハードスキルとソフトスキル

Li Zhifei 氏によると、AIGC に入社するために必要なハードスキルは次のとおりです。

- 機械学習とディープラーニングの基本原理とアルゴリズムに精通している。

- テキスト分析、テキスト生成などを含む自然言語処理の基本的な概念と技術を理解する。

- データクリーニング、特徴量エンジニアリングなど、優れたデータ処理およびデータ分析能力を有する。

- 優れたプログラミングスキルを持ち、Python、Java、C++ などのプログラミング言語に精通しているほか、バージョン管理、コード標準、テスト、デバッグなどの優れたソフトウェアエンジニアリングスキルも備えている。

- 新しい技術やアプリケーションを継続的に探求できる革新的な思考。

- 問題解決能力、コミュニケーション能力、チームワーク能力。

3. AIGC人材リザーブの分析

1. 過去1年間で、AIGC分野における25歳未満の人材の数は前年比で最も増加し、60%を超えました。

過去 1 年間で、AIGC の全体的な人材プールは前年比 19.53% 増加しました。

年齢層別に見ると、30歳以下の人材の割合が31.64%から35.61%に増加し、前年比31.70%増加した。

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そのうち、25歳以下の人材数は前年比61.90%増加し、全年齢層の中で最も増加率が高く、25~30歳の人材数は前年比27.62%増加した。 AIGCの人材の中に若い人材が明らかに増加している傾向が見られます。

それにもかかわらず、30〜35歳の人材が35.77%と依然として最大の割合を占めています。

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2. AIGCの人材はAIよりも優れた学歴を持ち、約45%が修士号や博士号を取得している。

過去1年間のAIGC人材の教育レベルの分布では、学士号取得者が48.49%と最も多くを占めました。修士と博士はそれぞれ42.20%と2.79%を占め、合計44.99%を占めています。

AI人材のうち、学部生は54.09%、修士と博士を合わせると23.90%(修士22.32%、博士1.58%)で、AIGCよりはるかに低い。

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3. 北京と上海にはAIGCの人材が最も多く、合計で約50%を占めている。

過去1年間のAIGC人材分布の上位10都市のうち、北京と上海がそれぞれ26.01%と23.34%で1位と2位となり、合計49.35%を占めた。

深センは11.90%を占めて第3位となった。杭州と広州はそれぞれ5.78%と5.27%のシェアで第4位と5位にランクされました。

杭州は重要なインターネット都市であり、いくつかの大手インターネット企業の本社があります。また、多くのAI関連企業もあるため、AIGCの人材が比較的豊富に蓄積されています。

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4. AIGCの人材は高学歴であり、上級実務家は給与も高い

1) AIGCの人材の平均年収は40万人民元を超え、博士号取得者の平均年収は75万人民元を超える

昨年、AIGCの人材の平均年収は401,200元で、AI(279,300元)より121,900元高かった。

AIGC の人材の給与は教育レベルに比例します。大学、学士、修士、博士の学位を持つ人の平均年収は徐々に増加し、それぞれ 251,100、358,200、443,300、758,600 に達します。

2) 15年間の経験を積んだAIGCの人材は、平均年収が67万ドル以上と、大幅な給与上昇が見込まれます。

AIGCの人材の給与と職務経験は上昇しています。経験5年未満のAIGC人材の平均年収は26万未満です。

5~8年の経験を持つAIGC人材の平均年収は30万を超え、327,700円に達した。10~15年の経験を持つAIGC人材の平均年収は50万に迫り、490,300円となった。

15年以上の経験を持つAIGCの人材の平均年収は674,100元にも達します。この意味で、経験は財産です。

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5. AIGCの人材源の分析

1) インターネット業界出身の人材が最も多く、大手インターネット企業出身の人材の割合が比較的高い

過去1年間にAIGCの人材が就職した上位10の二次産業を見ると、最も多くの人材がインターネット産業から来ており、12.67%を占めています。2位と3位はコンピューターソフトウェアと自動車製造で、それぞれ9.78%と9.47%を占めています。

AIGCの人材が過去に勤務していた上位5社は、ByteDance、Huawei、Alibaba、Baidu、Tencentです。上位5社のうち、AIGC企業と積極的に交流している企業は4社が重複しており、大手ハイテク企業での勤務経験を持つ人材がAIGC分野に参入しやすいことがさらに裏付けられています。

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2) ほとんどの人は前職でプロダクトマネージャーやアルゴリズムエンジニアとして働いていた

過去1年間のAIGC人材の職位のTOP10の3段階機能分布を見ると、プロダクトマネージャーとアルゴリズムエンジニアがそれぞれ6.91%と5.35%で1位と2位にランクされました。その他の機能の割合は5%未満です。

この点について、李志飛氏はAIGCの人材需要はますます多様化していると述べた。 AIGC では、従来のコンピューターサイエンスやデータサイエンスの人材に加えて、AI モデルの最適化、自然言語処理、ロボット オペレーティング システムなどの知識と経験を持つ専門家も必要としています。

4. AIGCに応募する人材の求職行動の分析

1. 過去1年間にAIGCに応募した人材の数は前年比270%以上増加しており、これはAIに応募した人数の増加率の13倍です。

AIGCが世界的に盛り上がるにつれ、この分野に応募する人材の数は劇的に増加し、応募者数の増加率はAIのそれをはるかに上回っています。

リーピンのビッグデータによると、過去1年間にAIGCに応募した人材の数は前年比274.73%増加しており、これは同期間のAI応募者数の増加率(21.09%)の13倍です。

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2. AIGCの応募者の中で最も多いのは自然言語処理と製品マネージャーで、全体の約20%を占めています。

過去 1 年間に AIGC が最も多くの応募を受けた上位 10 の第 3 レベルの機能を見てみると、上位 3 つの機能は自然言語処理 (NLP)、製品マネージャー、アルゴリズム エンジニアで、それぞれ 9.35%、9.30%、8.15% を占めています。

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コンテンツ運用や新メディア運用もトップ10にランクインしている点も注目に値する。

明確な影響の観点から見ると、AIGC はコンテンツと新しいメディアで大きな支援を提供するため、関連する職種は求職者にとってより魅力的です。

たとえば、Xinzhiyuan では現在、編集者のポジションを募集しています。

3. AIGCの求職者が応募する企業:インターネットと人工知能関連企業が大多数を占める

過去1年間にAIGCのポジションに最も多くの従業員を輩出した上位10社のうち4社は大手インターネット企業で、Baidu、Alibaba、ByteDance、Tencentがそれぞれ2位、5位、6位、8位にランクインした。

そのうち、コンピューターハードウェア企業であるHony Technologyが1位、AI企業であるSenseTime、Lingxin Intelligence、AI機構である広東・香港・マカオ大湾区デジタル経済研究所(Futian)が3位、7位、10位、インターネット企業であるKunlun Wanweiが4位となった。

製造業の三一集団は9位にランクインした。 AIGC の職種に応募する求職者の数は、インターネットおよび人工知能関連の企業に集中していることがわかります。

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AIGC の強力な技術力に直面して、職場の多くの人々は、どうすれば仕事を維持できるかについて深い懸念を抱いています。

李志飛氏は、AIGCに最も代替されやすい職業は2種類あると指摘した。1つは、基本的な美術・デザインなど、コンピューター上で閉ループの作業を完了でき、仕事内容に反復的なリンクが多い職業。もう1つは、固定されたスクリプトを使用するカスタマーサービスやマーケティングコピーライティングなど、標準化しやすい職業である。

最も代替される可能性が低いのは、左官、電気技師、機械工などの職人や、美容師、シェフ、医師、看護師などのサービス労働者など、対面でのやり取りが必要で身体的なスキルに依存する職業です。

李志飛氏は、革新的な思考、複雑な問題を解決する能力、対人スキルなど、AIGCでは代替が難しいスキルを職場の人々が意識的に養うべきだと提案した。

ChatGPTは人気があるが、学校で教えられていることとはあまり関係がない

偶然にも、少し前に Zhihu で話題になっていた質問も、AIGC 分野における学術的要件のさらなる増加を反映しています。ビッグモデルは非常に人気があるのに、なぜ AI を研究する人々は仕事を見つけられないのでしょうか?

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この点に関して、友人はその理由を一言で指摘しました。「私は手織りを習ったのですが、今はジェニー織機が人気なんです...」

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ChatGPTのコア技術「Transformer」は2017年に論文で発表されており、今年卒業した人工知能を専攻する学部生は2019年に入学した。

国内の大学における人工知能専攻とコンピュータサイエンス専攻のカリキュラムは非常に似ています。

人工知能を専攻する学生のほとんどは、1年生のときに基本的なプログラミング言語を学び、2年生になるとWebデザイン、フロントエンド、データ構造などのコースを受講し始めます。

ニューラルネットワーク、ディープラーニング、インテリジェント音声、画像認識など、人工知能専攻の「ブランド」となったコースを受講し始めたのは、大学3年生になってからでした。

「トランスフォーマー」に関することを学ぶ機会がない可能性が高いです。

したがって、AIを専攻する学部生の就職に影響を与える最大の問題は、学校で学んだことと業界で実際に求められるスキルとの間に深刻な乖離があることです。

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さらに、この断絶は、人工知能企業が優秀な従業員を採用できないという事実にも反映されています。

教育の遅れは拡大し、産業界と学界の深刻な乖離につながっています。

最近の多くの職種では、プログラミング、データ構造とアルゴリズム、高度な線形代数と確率論、コンパイラの原理、機械学習、ディープラーニングなどに精通した人材が必要とされており、総合的な品質要件は極めて高くなっています。

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一方、今年の人工知能産業の爆発的な発展は、一群のハイエンド技術人材によってもたらされた。

業界自体の発展の現段階では、高度な技術を持つ人材が緊急に必要とされています。

学部生の持つ知識と実務経験は、業界の人材要件を満たす可能性は低い。

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業界のテクノロジーは急速に発展しており、学部生が学習にほとんどの時間を費やしたものは、理解する前に役に立たなくなる可能性があります。

さらに、人工知能はインターネットとは異なります。勝者総取りモデルでは、より高度な技術と才能が求められますが、基本的なポジションではそれほど労力は必要としません。

その結果、学業面で優位性を持たない学部卒業生は、「高レベルでも低レベルでもない」という厄介な立場に立たされることになった。

有能な AI エンジニアになるにはどうすればいいですか?

知乎では、インターネット上場企業の上級人事であるホウホウ姉さんが、人工知能業界への参入に興味のある人たちにいくつかの提案をしました。

編集者は、これは非常に適切だと考え、次のように言い換えています。

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現在人工知能業界を勉強している場合でも、参入する準備をしている場合でも、修士号を取得するために勉強する必要があるようです。

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