猎聘 单艺 - 人工智能和人的职业发展

范姜敏丽

2017/12/28 发布于 技术 分类

CDAS 2017第4届中国数据分析师行业峰会定于2017年7月22日在北京中国大饭店举行。本次峰会分论坛众多,涉及大数据可视化、VR/AR、大数据金融等热点话题,深层剖析前沿技术和发展趋势;同时设立数十个优质展位,全方位展示企业发展成果,展现企业风采,扩大行业影响。并将吸引2000多名数据分析人士参会,为数据分析从业人员、互联网人士及行业相关人士提供具有价值的交流平台。

文字内容
1. 人工智能和人的职业发展 Artificial Intelligence and Career Development 猎聘大数据研究院 单艺 第四届中国数据分析师行业峰会 CHINA DATA ANALYST SUMMIT 北京 中国大饭店 2017.07
2. 第四届中国数据分析师行业峰会 CHINA DATA ANALYST SUMMIT •现任猎聘首席数据官,兼职职业顾问 •曾就职于美国Altera、Yahoo、奥美 •曾经从事:搜索、广告、商业数据分析 •兴趣:数据挖掘和商业分析 •毕业于清华大学和美国亚利桑那大学
3. 第四届中国数据分析师行业峰会 CHINA DATA ANALYST SUMMIT 主要内容 1. 猎聘简介 2. AI在求职招聘业务中的应用 3. 人才大数据分析案例 4. AI和大数据人才需求 5. AI时代的职业未来
5. 猎聘:中高端招聘 猎头 人才 企业 3500万+用户; 50万+企业; 75万+职位; 1亿+ 事件/日
6. AI在招聘中的运用
7. 什么是人工智能? •AI: an agent which can perceive its environment and takes actions that maximize its chance of success at some goal. (From Wikipedia) •Strong AI (AGI) vs Weak AI •具体的研究问题:学习、推理、知识、规划、识别、自然 语言处理、预测、推荐…..
8. 职位推荐
9. 求职招聘推荐的难点 • 需求不同于大多数推荐应用: • 准确性要求高 • B和C的需求又不同 • 1200个细分行业 • 近万个细分职能 • 语义理解和知识图谱的挑战 • 职位和简历的数据质量问题多
10. 职位画像 公司画像 职位推荐 人才画像 基本条件策略 技能策略 行为策略 ………. 融合
11. 职位画像 公司模型 猎聘伯乐 用户模型 基本条件策略 技能策略 行为策略 ………. 融合
12. 人脉推荐 用户画像 社交分析 公司信息 行业策略 职能策略 社交图策略 行为策略 融合 效果:人均好友邀请量 4X;转化率 1.5X
13. 健壮的机器学习系统 模型训练和校验 反馈 输出监测 模型更新 请求 数据 试验 管理 特征 数据 处理 生产 模 型 模型输出 结果 后处 理 输入监测
14. 人才大数据分析案例
15. 人才大数据分析方法 职位描述 挖掘 职位画像 用户简历 挖掘 用户画像 公司信息 挖掘 公司画像 用户行为 融合 数据清理 分类/聚类/降维 统计分析
16. 中高端人才供不应求,但紧缺度远低于去年同期 2015-2016年上半年人力资源稀缺指数对比图 注:图中比例为TSI,人力资源稀缺指数 数据来源:猎聘大数据研究院
17. 跨行业流动有效缓解新兴产业人才缺口 流出行业 互联网和相 软件和信息 关服务业 技术服务 金融业 流入行业 租赁和商务服务 消费品制造业 机械制造业 文化、体育 和娱乐业 批发和零售业 教育业 互联网和相关 服务业 69.8% 7.0% 6.2% 4.3% 2.3% 1.9% 2.5% 1.2% 1.9% 软件和信息技 术服务 金融业 租赁和商务服 务业 消费品制造业 20.1% 9.3% 13.2% 10.9% 57.4% 2.1% 3.3% 2.6% 4.7% 73.6% 12.0% 4.8% 3.1% 5.4% 49.0% 5.6% 1.5% 7.8% 0.7% 1.1% 1.1% 1.1% 1.6% 1.2% 0.8% 1.5% 3.7% 3.9% 3.9% 2.1% 2.8% 55.6% 4.9% 2.1% 5.4% 2.1% 机械制造业 6.9% 7.3% 4.2% 4.1% 3.3% 65.8% 0.9% 2.0% 1.3% 文化、体育和 娱乐业 15.1% 2.2% 4.6% 8.7% 3.0% 2.0% 53.5% 1.3% 4.1% 批发和零售业 教育业 建筑业 住宿和餐饮业 房地产业 13.1% 11.4% 4.4% 8.8% 6.1% 3.9% 3.7% 1.6% 2.0% 1.7% 6.5% 7.3% 10.4% 5.7% 2.2% 39.4% 7.1% 4.5% 7.3% 3.0% 3.2% 3.1% 5.1% 2.6% 1.5% 2.3% 1.0% 1.2% 6.4% 6.5% 5.3% 2.9% 3.4% 2.8% 4.9% 3.7% 2.2% 2.1% 1.9% 1.4% 2016年上半年中国重点行业间人力资源流动情况(横向100%) 3.0% 50.7% 1.2% 3.7% 1.7% 建筑业 住宿和餐饮业 房地产业 0.9% 1.0% 1.0% 1.0% 1.5% 2.5% 2.1% 2.2% 2.0% 3.5% 1.6% 69.9% 2.9% 17.7% 0.5% 0.8% 1.7% 1.9% 0.9% 1.9% 2.4% 2.0% 1.0% 52.1% 1.5% 1.0% 1.2% 2.1% 2.1% 1.3% 1.6% 2.8% 2.1% 8.4% 3.2% 55.2%
18. 传统实体行业人才积累深厚
19. 区域间人才质量存在较大差距
20. AI/大数据人才需求
21. 10% 5% 0% 大数据和AI工程师需求快速上升 大数据工程师与算法工程师职位占比 大数据工程师 201401 201403 201405 201407 201409 201411 201501 201503 201505 201507 201509 201511 201601 201603 201605 201607 201609 201611 201701 201703 算法工程师 28.6 17.9 全部工程师 职位年薪上下限(万元) 33.1 19.7 大数据工程师 33.5 19.6 算法工程师
22. 1.3% 1.1% 0.9% 0.7% 0.5% 数据分析师需求旺盛 数据分析师职位占比 201401 201403 201405 201407 201409 201411 201501 201503 201505 201507 201509 201511 201601 201603 201605 201607 201609 201611 201701 201703 数据分析师行业分布
23. 职业发展:技能 高薪分析师职位的技能要求
24. AI时代的职业未来
25. 算法吃人?
26. 人 vs AI 人 计算 弱 记忆 弱 识别 强 学习 强 预测 弱 推理 强 规划 强 语言 强 情感 强 协作 强 创造 强 AI 非常强 非常强 较强 较强 强 弱(除部分领域) 弱(除部分领域) 弱 无 无 弱
27. AI能替代的工作
28. AI对未来工作的影响 • 强AI能否实现仍然是一个未知数。 • 自动化!自动化!自动化! • 重复性工作 • 危险的工作 • 过程自动化 • 对就业的影响: • 替代:司机、农场工人、客服、销售、助理… • 增强:智能助理、智能技术支持、人脑接口… • 创造:AI工程师、机器人工程师、知识工程师… • 对经济和社会保障的冲击
29. 人机智能协作
30. 做大数据/AI时代的主人翁 •做机器的主人:学好编程 •理解数据: • 学好数学 • 学会分析数据 • 用数据讲故事 •掌握AI: • 学习机器学习 • 了解智能技术 •加强协作和组织能力 •想象!创造!
31. THANKS 第四届中国数据分析师行业峰会 CHINA DATA ANALYST SUMMIT