人工智慧求職

㈠ 求職迷茫時，我該如何選擇工作

首先，讓自己徹底靜下來。

因為此時的自己內心已亂，四處奔波碰壁，已經讓自己迷茫失落，這個時候自己最需要的是冷靜，此時已不適合再繼續四處奔波應聘。讓自己再勞累中解脫出來，讓自己徹底冷靜下來。只有靜下來，才能思考自身到底適合做什麼，自己真正熟悉的是什麼，之前自己奔波的得與失，以後如何杜絕失敗的發生，找到自己真正的優勢。有個同學曾經告訴我，他去年剛剛下崗的時候，就是這樣迷茫過，剛剛失去了工作，家裡上有老下有小，經濟壓力山大，不允許自己沒有了收入，於是他天天早起晚睡的奔波於人才市場、各招聘公司，流連於各大招聘網站，不斷的投遞著簡歷，然而，越著急應聘的幾率反而更低了。本來感覺能勝任的工作，最後都沒有應聘成功，白白浪費了近一個月的時間，最後他冷靜的分析了現狀，分析自身的行業優勢，精準聚焦於自己熟悉的業務，聚焦於自己的專長崗位，最後確定兩家公司，並針對這兩家公司細心市調，精心准備，准備充分後應聘，居然一次性成功，並獲得了不錯的職位，至今發展的非常不錯。

其次，確定目標方向。

只有確定自己的目標方向，你才能讓自己從迷茫無助的狀態中，徹底擺脫負面情緒的影響，方向不對努力白費，這句話還是非常有道理的，花一定的時間分析研究自身當前狀態，確定目標發展方向是非常有必要的。

再次，一定要懂得堅持。

通過冷靜分析思考，確定自己的方向後，就要堅持苦幹，切忌三天打魚兩天曬網，方向選對就要認真的去執行，相信自己一定會取得成功。所以的成功人士誰也離不開長期的努力與堅持，相信自己黑暗的後面一定是勝利的曙光。

總之，做任何事情必須要次自己熟悉的行業入手，這樣自己才能避免過多的走彎路，才能讓自己快速的走向成功。

㈡ Python編程有哪些求職攻略

1、WEB開發

Python編程擁有很多免費數據函數庫、免費web網頁模板系統、以及與web伺服器進行交互的庫，可以實現web開發，搭建web框架，目前比較有名氣的Python web框架為Django。從事該領域應從數據、組件、安全等多領域進行學習，從底層了解其工作原理並可駕馭任何業內主流的Web框架。

2. 桌面軟體

Python編程在圖形界面開發上很強大，可以用tkinter/PyQT框架開發各種桌面軟體!

3. 網路編程

網路編程是Python編程學習的另一方向，網路編程在生活和開發中無處不在，哪裡有通訊就有網路，它可以稱為是一切開發的“基石”。對於所有編程開發人員必須要知其然並知其所以然，所以網路部分將從協議、封包、解包等底層進行深入剖析。

4. 爬蟲開發

在爬蟲領域，Python編程幾乎是霸主地位，將網路一切數據作為資源，通過自動化程序進行有針對性的數據採集以及處理。從事該領域應學習爬蟲策略、高性能非同步IO、分布式爬蟲等，並針對Scrapy框架源碼進行深入剖析，從而理解其原理並實現自定義爬蟲框架。

5. 雲計算開發

Python編程是從事雲計算工作需要掌握的一門編程語言，目前很火的雲計算框架OpenStack就是由Python開發的，如果想要深入學習並進行二次開發，就需要具備Python的技能。

6. 人工智慧

MASA和Google早期大量使用Python，為Python積累了豐富的科學運算庫，當AI時代來臨後，Python從眾多編程語言中脫穎而出，各種人工智慧演算法都基於Python編寫，尤其PyTorch之後，Python作為AI時代頭牌語言的位置基本確定。

7. 自動化運維

Python是一門綜合性的語言，能滿足絕大部分自動化運維需求，前端和後端都可以做，從事該領域，應從設計層面、框架選擇、靈活性、擴展性、故障處理、以及如何優化等層面進行學習。

8. 金融分析

金融分析包含金融知識和Python相關模塊的學習，學習內容囊括NumpyPandasScipy數據分析模塊等，以及常見金融分析策略如“雙均線”、“周規則交易”、“羊駝策略”、“Dual Thrust 交易策略”等。

9. 科學運算

Python是一門很適合做科學計算的編程語言，97年開始，NASA就大量使用Python進行各種復雜的科學運算，隨著NumPy、SciPy、Matplotlib、Enthought librarys等眾多程序庫的開發，使得Python越來越適合做科學計算、繪制高質量的2D和3D圖像。

更多關於Python編程的技巧，干貨，資訊等內容，小編會持續更新。

㈢ python學完以後可以做人工智慧嗎，好不好找工作

Python是一門高級編程語言，也是一門應用非常廣泛的編程語言，從業機會、就業崗位非常多，薪資待遇也是非常不錯的，學習完之後可以選擇以下工作崗位：
1、Linux運維：Python是Linux運維中必須要掌握的一門語言，Python是現在非常流行的編程語言，可以很好地滿足Linux運維工程師提升效率的需求，同時還能夠提升自己的能力。
2、web網站工程師：在這個互聯網的時代之中，我們離不開網路，自然就離不開web了，我們可以利用Python的框架做網站，還可以做一些比較精美的前端界面。
3、Python自動化測試：Python在測試中具有非常大的幫助，而且在自動化測試之中Python的用途也是非常廣泛的，而且就目前情況來說，我了解的Python是使用最多的自動化測試。
4、數據分析：Python是數據分析領域中第一語言，最合適的選擇，面對大數據的時代，Python可以將我們的工作效率提高，帶來了非常大的幫助。
5、人工智慧：Python也是人工智慧領域之中首要的語言，具有非常好的發展前景，也是人工智慧最合適的選擇了。
6、網路爬蟲工程師：網路爬蟲作為數據採集的利器，在大數據時代作為數據的源頭，十分有用武之地。利用Python可以更快的提升對數據抓取的精準程度和速度，是數據分析師的福祉，通過網路爬蟲，讓BOSS再也不用擔心你沒有數據。做爬蟲工程師的的薪資為20K起，當然，因為大數據，薪資也將一路上揚。

㈣ 中專可以應聘人工智慧這方面的工作嗎

這邊有人工智慧專業，初中起步可以入學的

㈤ 人工智慧的專業學生如何規劃未來的求職工作

人工智慧專業的學生規劃自己未來的方向還是比較明確，如果學習成績比較好的話，就可以進入一些高精尖企業，成為企業的中流砥柱，做一些編程的工作，但如果成績不是很好的話，就可以在工廠做一些流水線的智能機器製造，一般來說，這個專業現在還是比較吃香的，因為現在人工智慧發展也比較迅速，這個行業也需要一些人才來補充。

當然，進入一些跟專業對口的企業還是比較好的，這樣你會讓自己發揮更大的用處，起碼你自己覺得自己這幾年學的東西能夠學以致用，我覺得最好的還是能夠先把文化知識學好，同時專業知識也得過關，這樣以後再著急的時候就能找到自己合適的職位，其實更大的可能可能就是做人工智慧相關的工作，在編程以及製造方面可能會多一點，現在人工智慧已經成為了很多單位以及企業的趨向之一，人工智慧已經開始遍布，我相信在不久的將來，這個行業只要你好好發展下去，一定會成為社會的上流人士。

㈥ 應屆求職AI領域工作面試哪些內容

1．為什麼所有人都需要AI？
切記，一定要給出一個引人注目的答案。很多人工智慧公司都是先尋找希望解決的問題，而後提供解決方案。從技術到市場的逆向工程幾乎從未奏效過。
2．如何看待AI公司里的「人」？
人工智慧出現前的手動解決方案是否足夠出色？這個問題的常見答案是：（人類不夠出色）我們將用AI取代人類員工。這種答案不足以打動考官，因為通常情況下，「以人為本」是一種值得稱道的做法。人類員工擁有人工智慧不具備的優良品質，例如做事認真負責，思維敏捷，追求完美。由於利潤結構，較少的人類員工仍是可以接受的。只是需要意識到，人工智慧公司的目標是提供以前無法做到的產品，或者以同樣的成本做出性能提升10倍的產品，再或者以十分之一的價格做出與過去不相上下的產品。
3．你在和用戶的交流中學到了什麼？
所有創始人都會與一些用戶交流，但很少有創始人與足夠多的用戶進行交流。很多時候，創始人往往根據有限的數據點，便認定人們渴望他們的解決方案。最優秀的創始人始終會與他們的客戶交流溝通。對於客戶面臨的深層次問題，他們擁有豐富的相關知識，而不是關於現有產品所提供的特定解決方案的一大堆奇聞軼事。在研發隨機指標的產品時，這種經驗至關重要。
4．如何帶來盈利？
切勿給出「多級火箭」式的答案，例如：「現在，我們正在做X。但我們的大計劃是做Y，Y能夠帶來豐厚利潤。」這樣的答案往往會毀掉你的面試。
5．如何促進增長，擴大知名度？
錯誤答案：靠口碑。每個人都希望擁有一個積極的K因子，但這個因素只是有時候奏效，例如Facebook的早期發展階段。打造一款病毒式產品需要你擁有「發現金礦」的能力，包括挖掘豐富的信息和財源，或者擁有不可思議的藝術靈感和技巧，能夠給消費者留下深刻印象。除非你擁有其中一項本領，否則的話，還是老老實實地選擇經過時間考驗的方式——付費營銷。令人滿意的答案要涵蓋諸多細節，例如獲取一名客戶的成本，客戶終身價值以及營銷渠道。
6．市場規模多大？
錯誤的做法是只給出一個龐大數字，例如4000億美元。理想的做法是進行粗略計算，一步步描繪出整幅圖畫。例如：「我們每月從每名客戶身上賺取10美元。我們認為這個市場大致有1.5億用戶。也就是說，每年的營收可達到180億美元。」
7．你的業務有何壁壘？
當考官問你這個問題時，是想知道你的業務不可復制性有多大。千萬不要回答：我的演算法很強。即便一開始的網頁排名技術上獨占頭籌的谷歌，後來也要藉助網路效應才能保住位置。在軟體演算法領域，任何壁壘往往都不會堅持太久。

㈦ 人工智慧時代求職的挑戰

這個框比較大而遠，可度娘「類人哲學」！

㈧ 求職人工智慧的年齡

可以啊
試想一下，在一個招聘競賽中，如果告訴來自北美最頂級的8位獵頭，要專招產品屬經理、系統管理員（System Administrator）、地勤人員（Ground Service Agent）這三種完全不同崗位需求的人，給出5500份真實的簡歷，讓你找出在這些簡歷中，誰最匹配這些公司的職位，成為最後這些公司需要招的人。

同時，第9位參賽者是一台能夠進行人工智慧匹配候選人的機器比賽，誰會贏？

是機器嗎？

嗯，錯了，第一名還是人。

不過，機器的准確度排到了第三。重點是，這個叫Brilent的機器，只花了3.2秒，就把合適的候選人篩選出來了。而第一名，花了25個小時。其他團隊分別也花了4－9個小時等。

這是一個真實的案例，是今年3月由北美著名獵頭公司SourceCon舉辦的一年一度的行業競賽。如果機器已經如此快實現人與崗位的匹配，要是准確度再高一點，那豈不是未來HR們都要失業了？



今天，我們就來問問Brilent的創始團隊，到底人工智慧會不會讓HR們面臨失業了。

號外，Brilent聯合創始人廖宜華將在矽谷Live為大家傳授「」的獨家秘籍。感興趣的朋友，可直接至文末獲取報名方式。

㈨ 人工智慧面試如何能有效的識別應聘者的回答問題的正確性

主要看其是作為面試的哪一部分了，如果是針對價值觀這類內心及精神層面的考量，那可用性並不大。如果是針對技術能力的考核，是否能完成問題的解決這類面試是可引入的。