計算機科學博士進入工業界的出路在哪裡?

計算機專業的博士在工業界無論是薪待遇還是職業發展都很好，最高薪酬預計年薪200萬(基本工資+股票)；但也有人認為，若是不是去頂級機構讀，而且已經聯繫到比較好的公司工作，那還是去搬磚的好。

讀博 or 不讀博，這是一個問題。

對於計算機科學專業來說，這個問題又稍微特殊一些。計算機科學 (Computer Science) 是相對較少的將實驗、工程設計和理論研究結合起來的學科之一。這與數學、物理等大多數的學科都不同，後者往往傾向於將對科學的理解與其在實際工程場景中的應用分開來。

對於計算機科學而言，計算的理論概念與電子和工程技術在實踐的工程進步是緊密結合在一起的，而後者又反過來會有助於促進學科發展。

但是，與所有其他學科一樣，只要你想進入學術界做研究——先拋開當高校教授還是企業研究員不說——要成為「學者」，博士學歷是必須的。

所以，計算機科學專業讀博 or 不讀博，實際上就成了「計算機科學博士進入工業界的出路在哪裡？」

圖源：圖蟲創意

那麼，計算機科學博士進入工業界的出路究竟如何呢？

計算機科學涵蓋計算機體系結構、程式語言、算法、計算和理論。其中，也包括當前火熱的人工智慧與機器人技術。不過，現在有一些討論，認為該將人工智慧設定為一級學科，此處暫且表過不提。總之，計算機科學博士進入工業界所從事的工作都離不開「IT或網際網路」。

2018年8月22日，易觀&脈脈聯合發布了《中國職場人群用戶畫像專題分析2018》的專題分析。目前我國就業人員數量已經超過7.7億，移動端職場人群規模為1.6億，佔比不足20%，網際網路職場經濟有極大的增長空間。

根據今年9月智聯招聘發布的《2018年秋季中國僱主需求與白領人才供給報告》，從不同職業的薪酬水平來看，2018年秋季求職期薪酬水平排名前十的職業中，IT管理、網際網路開發赫然在列。

綜合來說，計算機科學博士在當前背景下去工業界是相對有優勢的：巨頭招聘，起薪和職位都較高。

此前，網上一張關於2018年科技大廠校招薪資圖曾經廣為流傳，新智元也曾對此做過報導。其中，谷歌中國人工智慧崗位的薪資，以年薪56萬人民幣的價格高居榜首。

以及更早之前，大約在2017年底瘋傳的這份數據：

人工智慧博士，最高年薪200萬 (基本工資+股票)

對於新智元的讀者來說，更加關注的，應該還是人工智慧相關崗位的薪酬。

根據德國海德堡大學交叉學科計算中心離散與組合優化實驗室研究員、「運籌OR帷幄」公眾號主編「留德華博士」這位數學與計算機博士，在知乎《人工智慧崗位薪資水平》問題的回答，他根據自己的實際經歷列出了幾個例子 (新智元在取得授權後轉載如下，了解更多請查看知乎原文)：

再具體展開來看：

「運籌OR帷幄」公眾號主編「留德華博士」還拓展了一下學術界的薪資：

據另一位知乎用戶、自然語言處理優秀回答者@吳俁透露，根據其求職經驗，之前媒體報導過的AI博士應屆生年薪80萬起，這對背景優秀的博士來說很簡單，甚至還有更誇張的薪酬數字。

尤其是對於有一定工作經驗的人，根據科銳國際信息庫的最新人才薪酬調查報告，2018年包括人工智慧、大數據、雲計算和新零售、安全等多個熱點 IT 市場的人才薪酬漲幅巨大。

根據報告，在北京、上海、廣州、深圳等一線城市工作3年以上的人，最高年薪可以達到200萬元左右的水平 (基本工資+獎金)。

人工智慧的薪資漲幅已經趨於理性化，但平均增幅也在20%-30%之間，個別同等級別公司之間跳槽增幅低於20%；

物聯網今年薪酬漲幅在10%-20%，跳槽漲幅30%左右，通信及作業系統軟體崗位漲幅比較大，可達40%以上；

智能終端薪酬硬體類漲幅較小，跳槽漲幅20%左右，軟體部分漲幅20%左右，跳槽漲幅30%左右。其中，軟體算法的智能語音、計算機視覺等人工智慧相關的崗位漲幅最大，可達40%以上；

新零售目前發展較快，人員薪酬漲幅比較明顯，跳槽漲幅可達50%以上，且除了基本工資漲幅以外，股票期權也是吸引人才的重要手段；

大數據方向，由於人才稀缺度較高，相同工作年限的情況下，大數據工程師的薪資普遍更高，待遇漲幅也會超過其他崗位。數據挖掘工程師的薪資漲幅可達50%以上甚至更多。

備註：

基本年薪*：以人民幣 1000元為單位，指年度整體的現金收入=年度底薪+年度固定部分獎金

25 分位值：表示有 25%的數據小於此數值，反映科銳國際信息庫的較低端水平

50 分位值（中位值）：表示有 50%的數據小於此數值，反映科銳國際信息庫的中等水平

75 分位值：表示有 75%的數據小於此數值，反映科銳國際信息庫的較高端水平

一線城市*：北京、上海、廣州、深圳

二線城市*：省會及熱點城市，例如天津、蘇州、杭州、重慶、成都

到2019年，人工智慧、大數據、網絡安全、AR/VR、數字營銷等相關科技崗位在經濟各部門將繼續繁榮。《參考消息》還列出一份基於「薪酬表」網站PayScale預測的2019年最熱門職業以及其收入中位數：

雲計算軟體開發工程師（10.8萬美元）

數據專家（9.84萬美元）

人工智慧軟體開發工程師（9.33萬美元）

網絡安全工程師（9.26萬美元）

虛擬實境工程師（8.9萬美元）

移動應用軟體開發工程師（8.8萬美元）

無人機操縱者（5.79萬美元）

數字營銷分析師（4.96萬美元）

在商店或藥房出售大麻的店員（2.56萬美元）

人力派遣工（無）

進入企業研究所：為公司工作還是為自己工作

但是，吳俁也指出了進入工業界的缺點，那就是可能不適應職場。

不過，就像前文所說，計算機科學專業是少有的幾個將實驗、理論與工程緊密結合的學科之一，如果真的不適應職場，更大的可能是個人而非專業的問題。

吳俁也坦承，考慮到目前的計算機研究工作非常拼硬體，而工業界擁有更好的數據和硬體資源，選擇後者也是有很大優勢的。

於是，這裡就延伸出一個特例：進入企業研究院工作。

現在，除了大公司開設研究院，連創業公司也成立研究院，其目的就是為了與純產品開發區分開來，進行更偏向學術的研究。這方面的例子最好也最容易想到的幾個例子，是微軟亞洲中國研究院 (MSRA)、Google AI、Facebook AI Research，以及BAT今日頭條等實驗室。

進入進入企業研究院工作與進入學界做研究有什麼不同？

這裡展開來能說很多，另一位知乎用戶@Bihan Wen給了新智元一個簡潔的回答：最大區別其實是，你的研究到底是 for general interest (學術界研究)，還是for company’s specific interest (工業界研究）；利弊就是收入、personal branding，還有 who you work with。

還有一位知乎用戶 Xiang Wang，他告訴新智元自己是做理論機器學習的。因此，在選擇工作的時候會偏向學術界，「去公司的話很難再繼續從事理論研究。當然去MSR也可以繼續做理論，但是去MSR的難度跟找美國top20學校教職的難度基本差不多」。

至於去工業界，好處還是錢多，但 Xiang Wang 也提到了和吳俁一樣的答案，「去公司之後研究方向會受到公司產品的影響，很難再比較自由地選擇研究課題。」Xiang Wang說：「做理論的話，公司實在是不太需要。去公司基本跟自己做的研究就沒啥關係了。」

除了頂級博士項目，不然還是去搬磚吧

根據在知乎問題《讀計算機博士的未來出路在哪裡》下的回答，吳俁自己讀到博三時認為，博士是一個要不然就去最頂尖機構讀，要不然就別讀的東西。

吳俁表示，有其他答主說，讀博士做的東西即使你去工業界都可以放到產品，不過這些都基於一個前提，就是你博士的成果足夠好。然而在現在這個社會，你不得不承認，好的成果往往出於頂尖的研究機構，你的資源不足，天賦以及努力可能並不能幫你什麼，尤其是在這種實驗科學上。

如果你去了不好的學校讀博士，有以下蛋疼的情況很可能發生：

你老闆經費不足，你做圖像或者語音，你們組買不起GPU，甚至老闆都不願意租GPU，那你博士的成果基本不可能在你工作的時候放到產品。

陷入自我懷疑，焦慮，信心崩潰。博士還是一個特別需要在入門的時候，有老手帶一把的職業。從我這三年的觀察，我發現博士往往會兩級分化，一邊是正向反饋，越發越有自信，即使被拒了也相信明天。另一邊是負向反饋，總是投不中，或是總是無法邁出第一步，導致自己無限的自我懷疑。

你老闆直接把你當勞動力了……這點在中國高校基本總會發生……很多老闆所謂的博一博二做工程鍛鍊對未來的科研有幫助，真是一個善意的謊言，工程能力和科研能力雖然有關係，但是十分微小，甚至於你把實驗做好了和你把論文寫好了仍然道阻且長……

如果你去了好學校讀博士，很有可能發生的是：

老闆給你站臺，工作極為有影響力，甚至在一些單盲的會議，錄取都變得容易。這點不好展開說，不過大家都明白，尤其有了arXiv，雙盲已經很難。

像其他答主說的，你有實習機會，或者工作機會把自己的東西做到工業界系統裡面。

畢業好找工作……學術圈還是比較認學校以及老闆聲譽的，如果想去學術界深造，真的一個好大學博士非常非常好。

總之，吳俁給出的結論就是，如果你可以去CMU，斯坦福讀博士，BAT給你100萬一年的薪水也放棄吧，你的未來遠遠高於這份待遇；反之，如果你只能去一些一般的機構，且你已經可以找到不錯的工作，還是去搬磚吧。

「現在有四個字很流行，終身學習。如果在工作中可以學到比博士更多的，那麼直接工作何樂而不為呢。」