人工智能求职

㈠ 求职迷茫时，我该如何选择工作

首先，让自己彻底静下来。

因为此时的自己内心已乱，四处奔波碰壁，已经让自己迷茫失落，这个时候自己最需要的是冷静，此时已不适合再继续四处奔波应聘。让自己再劳累中解脱出来，让自己彻底冷静下来。只有静下来，才能思考自身到底适合做什么，自己真正熟悉的是什么，之前自己奔波的得与失，以后如何杜绝失败的发生，找到自己真正的优势。有个同学曾经告诉我，他去年刚刚下岗的时候，就是这样迷茫过，刚刚失去了工作，家里上有老下有小，经济压力山大，不允许自己没有了收入，于是他天天早起晚睡的奔波于人才市场、各招聘公司，流连于各大招聘网站，不断的投递着简历，然而，越着急应聘的几率反而更低了。本来感觉能胜任的工作，最后都没有应聘成功，白白浪费了近一个月的时间，最后他冷静的分析了现状，分析自身的行业优势，精准聚焦于自己熟悉的业务，聚焦于自己的专长岗位，最后确定两家公司，并针对这两家公司细心市调，精心准备，准备充分后应聘，居然一次性成功，并获得了不错的职位，至今发展的非常不错。

其次，确定目标方向。

只有确定自己的目标方向，你才能让自己从迷茫无助的状态中，彻底摆脱负面情绪的影响，方向不对努力白费，这句话还是非常有道理的，花一定的时间分析研究自身当前状态，确定目标发展方向是非常有必要的。

再次，一定要懂得坚持。

通过冷静分析思考，确定自己的方向后，就要坚持苦干，切忌三天打鱼两天晒网，方向选对就要认真的去执行，相信自己一定会取得成功。所以的成功人士谁也离不开长期的努力与坚持，相信自己黑暗的后面一定是胜利的曙光。

总之，做任何事情必须要次自己熟悉的行业入手，这样自己才能避免过多的走弯路，才能让自己快速的走向成功。

㈡ Python编程有哪些求职攻略

1、WEB开发

Python编程拥有很多免费数据函数库、免费web网页模板系统、以及与web服务器进行交互的库，可以实现web开发，搭建web框架，目前比较有名气的Python web框架为Django。从事该领域应从数据、组件、安全等多领域进行学习，从底层了解其工作原理并可驾驭任何业内主流的Web框架。

2. 桌面软件

Python编程在图形界面开发上很强大，可以用tkinter/PyQT框架开发各种桌面软件!

3. 网络编程

网络编程是Python编程学习的另一方向，网络编程在生活和开发中无处不在，哪里有通讯就有网络，它可以称为是一切开发的“基石”。对于所有编程开发人员必须要知其然并知其所以然，所以网络部分将从协议、封包、解包等底层进行深入剖析。

4. 爬虫开发

在爬虫领域，Python编程几乎是霸主地位，将网络一切数据作为资源，通过自动化程序进行有针对性的数据采集以及处理。从事该领域应学习爬虫策略、高性能异步IO、分布式爬虫等，并针对Scrapy框架源码进行深入剖析，从而理解其原理并实现自定义爬虫框架。

5. 云计算开发

Python编程是从事云计算工作需要掌握的一门编程语言，目前很火的云计算框架OpenStack就是由Python开发的，如果想要深入学习并进行二次开发，就需要具备Python的技能。

6. 人工智能

MASA和Google早期大量使用Python，为Python积累了丰富的科学运算库，当AI时代来临后，Python从众多编程语言中脱颖而出，各种人工智能算法都基于Python编写，尤其PyTorch之后，Python作为AI时代头牌语言的位置基本确定。

7. 自动化运维

Python是一门综合性的语言，能满足绝大部分自动化运维需求，前端和后端都可以做，从事该领域，应从设计层面、框架选择、灵活性、扩展性、故障处理、以及如何优化等层面进行学习。

8. 金融分析

金融分析包含金融知识和Python相关模块的学习，学习内容囊括NumpyPandasScipy数据分析模块等，以及常见金融分析策略如“双均线”、“周规则交易”、“羊驼策略”、“Dual Thrust 交易策略”等。

9. 科学运算

Python是一门很适合做科学计算的编程语言，97年开始，NASA就大量使用Python进行各种复杂的科学运算，随着NumPy、SciPy、Matplotlib、Enthought librarys等众多程序库的开发，使得Python越来越适合做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。

更多关于Python编程的技巧，干货，资讯等内容，小编会持续更新。

㈢ python学完以后可以做人工智能吗，好不好找工作

Python是一门高级编程语言，也是一门应用非常广泛的编程语言，从业机会、就业岗位非常多，薪资待遇也是非常不错的，学习完之后可以选择以下工作岗位：
1、Linux运维：Python是Linux运维中必须要掌握的一门语言，Python是现在非常流行的编程语言，可以很好地满足Linux运维工程师提升效率的需求，同时还能够提升自己的能力。
2、web网站工程师：在这个互联网的时代之中，我们离不开网络，自然就离不开web了，我们可以利用Python的框架做网站，还可以做一些比较精美的前端界面。
3、Python自动化测试：Python在测试中具有非常大的帮助，而且在自动化测试之中Python的用途也是非常广泛的，而且就目前情况来说，我了解的Python是使用最多的自动化测试。
4、数据分析：Python是数据分析领域中第一语言，最合适的选择，面对大数据的时代，Python可以将我们的工作效率提高，带来了非常大的帮助。
5、人工智能：Python也是人工智能领域之中首要的语言，具有非常好的发展前景，也是人工智能最合适的选择了。
6、网络爬虫工程师：网络爬虫作为数据采集的利器，在大数据时代作为数据的源头，十分有用武之地。利用Python可以更快的提升对数据抓取的精准程度和速度，是数据分析师的福祉，通过网络爬虫，让BOSS再也不用担心你没有数据。做爬虫工程师的的薪资为20K起，当然，因为大数据，薪资也将一路上扬。

㈣ 中专可以应聘人工智能这方面的工作吗

这边有人工智能专业，初中起步可以入学的

㈤ 人工智能的专业学生如何规划未来的求职工作

人工智能专业的学生规划自己未来的方向还是比较明确，如果学习成绩比较好的话，就可以进入一些高精尖企业，成为企业的中流砥柱，做一些编程的工作，但如果成绩不是很好的话，就可以在工厂做一些流水线的智能机器制造，一般来说，这个专业现在还是比较吃香的，因为现在人工智能发展也比较迅速，这个行业也需要一些人才来补充。

当然，进入一些跟专业对口的企业还是比较好的，这样你会让自己发挥更大的用处，起码你自己觉得自己这几年学的东西能够学以致用，我觉得最好的还是能够先把文化知识学好，同时专业知识也得过关，这样以后再着急的时候就能找到自己合适的职位，其实更大的可能可能就是做人工智能相关的工作，在编程以及制造方面可能会多一点，现在人工智能已经成为了很多单位以及企业的趋向之一，人工智能已经开始遍布，我相信在不久的将来，这个行业只要你好好发展下去，一定会成为社会的上流人士。

㈥ 应届求职AI领域工作面试哪些内容

1．为什么所有人都需要AI？
切记，一定要给出一个引人注目的答案。很多人工智能公司都是先寻找希望解决的问题，而后提供解决方案。从技术到市场的逆向工程几乎从未奏效过。
2．如何看待AI公司里的“人”？
人工智能出现前的手动解决方案是否足够出色？这个问题的常见答案是：（人类不够出色）我们将用AI取代人类员工。这种答案不足以打动考官，因为通常情况下，“以人为本”是一种值得称道的做法。人类员工拥有人工智能不具备的优良品质，例如做事认真负责，思维敏捷，追求完美。由于利润结构，较少的人类员工仍是可以接受的。只是需要意识到，人工智能公司的目标是提供以前无法做到的产品，或者以同样的成本做出性能提升10倍的产品，再或者以十分之一的价格做出与过去不相上下的产品。
3．你在和用户的交流中学到了什么？
所有创始人都会与一些用户交流，但很少有创始人与足够多的用户进行交流。很多时候，创始人往往根据有限的数据点，便认定人们渴望他们的解决方案。最优秀的创始人始终会与他们的客户交流沟通。对于客户面临的深层次问题，他们拥有丰富的相关知识，而不是关于现有产品所提供的特定解决方案的一大堆奇闻轶事。在研发随机指标的产品时，这种经验至关重要。
4．如何带来盈利？
切勿给出“多级火箭”式的答案，例如：“现在，我们正在做X。但我们的大计划是做Y，Y能够带来丰厚利润。”这样的答案往往会毁掉你的面试。
5．如何促进增长，扩大知名度？
错误答案：靠口碑。每个人都希望拥有一个积极的K因子，但这个因素只是有时候奏效，例如Facebook的早期发展阶段。打造一款病毒式产品需要你拥有“发现金矿”的能力，包括挖掘丰富的信息和财源，或者拥有不可思议的艺术灵感和技巧，能够给消费者留下深刻印象。除非你拥有其中一项本领，否则的话，还是老老实实地选择经过时间考验的方式——付费营销。令人满意的答案要涵盖诸多细节，例如获取一名客户的成本，客户终身价值以及营销渠道。
6．市场规模多大？
错误的做法是只给出一个庞大数字，例如4000亿美元。理想的做法是进行粗略计算，一步步描绘出整幅图画。例如：“我们每月从每名客户身上赚取10美元。我们认为这个市场大致有1.5亿用户。也就是说，每年的营收可达到180亿美元。”
7．你的业务有何壁垒？
当考官问你这个问题时，是想知道你的业务不可复制性有多大。千万不要回答：我的算法很强。即便一开始的网页排名技术上独占头筹的谷歌，后来也要借助网络效应才能保住位置。在软件算法领域，任何壁垒往往都不会坚持太久。

㈦ 人工智能时代求职的挑战

这个框比较大而远，可度娘“类人哲学”！

㈧ 求职人工智能的年龄

可以啊
试想一下，在一个招聘竞赛中，如果告诉来自北美最顶级的8位猎头，要专招产品属经理、系统管理员（System Administrator）、地勤人员（Ground Service Agent）这三种完全不同岗位需求的人，给出5500份真实的简历，让你找出在这些简历中，谁最匹配这些公司的职位，成为最后这些公司需要招的人。

同时，第9位参赛者是一台能够进行人工智能匹配候选人的机器比赛，谁会赢？

是机器吗？

嗯，错了，第一名还是人。

不过，机器的准确度排到了第三。重点是，这个叫Brilent的机器，只花了3.2秒，就把合适的候选人筛选出来了。而第一名，花了25个小时。其他团队分别也花了4－9个小时等。

这是一个真实的案例，是今年3月由北美著名猎头公司SourceCon举办的一年一度的行业竞赛。如果机器已经如此快实现人与岗位的匹配，要是准确度再高一点，那岂不是未来HR们都要失业了？



今天，我们就来问问Brilent的创始团队，到底人工智能会不会让HR们面临失业了。

号外，Brilent联合创始人廖宜华将在硅谷Live为大家传授“”的独家秘籍。感兴趣的朋友，可直接至文末获取报名方式。

㈨ 人工智能面试如何能有效的识别应聘者的回答问题的正确性

主要看其是作为面试的哪一部分了，如果是针对价值观这类内心及精神层面的考量，那可用性并不大。如果是针对技术能力的考核，是否能完成问题的解决这类面试是可引入的。