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上位5%の人材をめぐる争い

著者 | 魏林華

カバー出典 | 映画「シリコンバレー」

「ゴールド・スリー・シルバー・フォー」の採用シーズンには、ソーシャルメディア上で求人情報を共有する「ヘルプ投稿」が数多く投稿されます。投稿では通常、会社名と給与範囲のみが公開され、行く価値があるかどうかの判断基準となる具体的なポジションはぼかされています。

2024年卒業予定の985修士課程学生、バイ・ディンさん（仮名）は、秋と春の採用で受け取ったアルゴリズム関連の求人15件を投稿した。 「大型モデルのトレンドに追いつき、さまざまな企業が非常に寛大なオファーを出してくれた」とバイ・ディン氏は投稿で、彼がこれまで想像もできなかった給料を受け取ったと書いた。最高額の年収は80万だった。

コメント欄では、彼の経験がでっち上げではないかと疑問を呈する人もいた。あるコメント者は博士号を取得しており、他のコメント者と比べて自分の給料が「逆転している」と感じ、インターンシップのヒントを求めた。

ある投稿のタイトルには、「2024 年は大規模モデル アルゴリズムの地位に参入するのに最適な年である」とあります。以下の数人は同意したが、大多数は「不安を煽る」と非難した。

成功の波に乗っている人の話の中には、複数の内定を獲得して卒業直後に年収100万近くをもらえる人もいるし、1週間で400通以上の履歴書を提出しても面接は散々しか受けられない人もいる。招待状。

二極化した就職活動の世界は、人々に理想とは言えない側面を見せています。

「豚はモデルの通気口に向かって飛び立つ」

今年卒業したばかりのバイ・ディンさんは、学校の採用活動でのさまざまな経験を振り返り、自分は「モデルのトレンドに乗り出した豚だ」と冗談を飛ばし、多くのオファーを受けた理由の1つを挙げた。運。

Bai Ding 氏の当初のキャリア選択は、検索レコメンデーションなどの従来のアルゴリズム アプリケーションの職でした。 Bai Ding 氏はまだ大学院に在籍していましたが、自分の研究分野が比較的ニッチであり、相応の仕事を見つけるのが難しいことをはっきりと認識していました。

ChatGPT の人気が彼の就職経路を書き換えました。

今年はどの企業もAIに注目しているようだが、「どの企業も大きなモデルを構築する人材が不足している」という。

学校を卒業した新卒者は、大企業をめぐる競争の始まりだ。一部の大手企業は、百度の「AIDU計画」や美団の「北斗計画」など、AI技術人材向けに別の採用チャネルを以前から開設してきた。今年、テンセントの「清雲プロジェクト」も別のAI大規模モデル採用を開始し、採用を50％以上拡大すると主張し、バイトの豆宝大規模モデルチームは、博士課程の新入生を対象とした「トップシード」シードプログラムを設立した。

大規模工場でアルゴリズムエンジニアとして働く羅興さん（仮名）も、今年転職を決意した。 「転職を余儀なくされた」一昨年に比べ、今回は明らかに雇用環境が良くなっていると実感したという。

ポジションの数に関して言えば、配達可能なポジションは明らかにさらに多くあります。 Luo Xing は Snow Leopard Finance and Economy に対し、これらの新しい仕事のほとんどは大規模なモデル関連のポジションから来ていると語った。 Luo Xing の後輩の学生の 1 人は、今年博士課程に進学したばかりで、大手工場の人材計画を通じて、すでに年収 100 万近くのオファーを受けています。

2022年末にChatGPTの人気が引き起こしたAI旋風は、多くの新たな雇用を生み出しました。

Liepin Big Data Research Instituteが発表した「2024年第1四半期の雇用ビッグデータ洞察レポート」によると、同四半期、国内の生成人工知能関連の求人数は前年同期比321.7％増加した。このうち、給与50万元以上の高所得層の成長率が最も高く、500％を超えている。

AI分野の新規採用職種の分布を見ると、技術職が主流を占めています。アルゴリズム エンジニアが 19.30% の割合でリストのトップとなり、プロダクト マネージャーと自然言語処理が 2 位と 3 位に続きました。

狭く混雑した道は新たな機会によって拡大され、バイディンは雇用の方向性を調整し、大型モデルへの攻撃に全力を尽くした。

チャンスは無限にあります。 Bai Ding さんは卒業までに、Baidu、Byte、Alibaba などの大手企業から 15 件のオファーを受け、年収は 50 万から 80 万の範囲でした。同じ大規模な工場内では、バイディン氏が反選する余地は十分にあり、複数の異なる部門からのオファーもあった。

Luo Xing は、2 週間の継続的な面接の結果、大手メーカー 6 社から年間 70 万から 80 万個のパッケージのオファーを受けました。結局、彼は南に行って杭州の大企業で働くことを選択した。

「他の人が買えるものは、私たちにも買えます。」

大企業には数百万ドルの年収の裏に、一連の厳しい選考基準がある。特別採用計画では、修士号と博士号がほとんどの企業の基本基準であり、「スーパーアカデミック」や「コンペティションマスター」はボーナスポイントとなる。

「大企業のアルゴリズムは大学院生の上位 5% しか採用していないように感じます」とマンチェスター大学大学院生のシマン (仮名) は Snow Leopard Finance に語った。 」

実際、バイトの「トップシード」採用計画のプロモーションビデオの中で、あるビジネスリーダーは「95％の人が達成できないことを達成するには、上位5％の人が必要だ」と明言している。

「私たちが興味を持っている人は、上位 5% の人でなければなりません。」 出典: 「Doubao Big Model Team」ビデオ アカウント

今年9月に卒業予定のシマンさんは秋の採用に向けて準備を進めている。彼女はソーシャルプラットフォームで、大きな工場に入るのは難しすぎると不満を漏らした。コメントセクションには、まったく異なる2つの声が寄せられました。ある声は、今年の秋の採用がアルゴリズム業界に参入するのに最も簡単な年になるだろうと彼女に言いました、また別の声は、優れた条件がなければ、今年大きな工場に入るのは不可能だろうと言いました。

後者はまた、大規模工場の採用基準は少なくとも「985度の2倍であり、トップレベルの論文が必要である」と付け加え、これによりシマン氏は、トップレベルの論文を発表できる人は基本的に「博士号を取得している」と嘆いた。 D.も落とされますよ」と焦る優等生たち。

Bai Ding 氏は、自分と同じバッチで面接を受けたより優れた候補者が多数いたと回想し、彼らは 7 ～ 8 件の優秀な論文を持っているかもしれないが、「彼らが審査に合格することを保証するには十分ではない」と語った。

あるヘッドハンターがSnow Leopard Financeに語ったところによると、大規模モデルのアルゴリズムエンジニア向けのキャンパス採用職の場合、大企業が提示する月給は3万～6万ドルだが、ソーシャル採用職の場合は基本的に40％～50％程度の増額が可能だという。

学歴、インターンシップ/実務経験、科学研究成果、プロジェクト経験に基づいて、企業からのオファーは明確に階層化されています。

最高レベルのオファーは、大手メーカーが設立したトップ人材プログラムから提供されます。ファーウェイの「Genius Youth」プログラムを例に挙げると、最低レベルは約80万人、上位レベルは2倍の約150万人、最高レベルは年間200万人に達する。

スクールの採用に関しては、同じポジションでもSSP（スーパースペシャルオファー）、SP（スペシャルオファー）、そして「バイカイオファー」の3段階に分かれています。

等級間の給与には大きな差があります。バイディングが受けたオファーの多くはSSPで、年収は約70万だった。先輩の一人は同じ大工場への入社を選んだが、年収はわずか40万元と半分近くの差だった。 「アリババを例に挙げます。アルゴリズム投稿の価格は約40万です。つまり、26,000円で1か月以内に入手できることになります」とBai Ding氏は付け加えた。

これらのオファーはほとんどが対面で給与を設定するため、正確な範囲を把握することは不可能ですが、「高給与」が昇進の基準となります。美団の「北斗プロジェクト」は、学校の募集ポスターで「他の人が買えるものは、私たちも買える」と高らかに宣言した。

複数のヘッドハンターがSnow Leopard Financeに語ったところによると、優秀な人材は「月に少なくとも7、8件のオファーを獲得できる」という。 Luo Xing さんの経験によると、「他の大企業からオファーがあることを人事担当者が知ると、通常、給与はリセットされます。」

472件の配送で飛沫が発生しなかった

トップクラスの人材は、ピラミッドへの複数のチケットを同時に保持しています。しかし、争いの対象となる人々は常に少数派です。

修士号を取得して卒業を控えているシマンさんは、今年の秋の採用シーズンにすでに寒さを感じていた。わずか 1 週間で合計 472 通の履歴書を提出しましたが、その週に受け取った返信は 30 ～ 40 件にとどまり、受け取った面接の招待状の数はわずか 1 桁でした。

「最初は私の履歴書に何か問題があるのではないかと思ったが、最終的にはその人に何か問題があることが分かった」とシマンは自嘲した。彼女は自分の可能性が低いと感じ、大手企業の人材計画に従う勇気はなかった。

今年卒業を控えた大学院生、チェ・ウェンさん（仮名）は、昨年の秋採用から今年の春採用まで、投資可能な大手インターネット企業と自動車会社をすべて投資した。 「最初は少なくとも中国の工場に入ることができると思っていたが、後でそれはほぼ不可能であることがわかった」とチェ・ウェン氏は語った。

彼が提出した履歴書は、一次審査に落ちたか、少なくとも 3 回の面接で拒否されました。 1年後、彼はアイデアル社とファーウェイ社からのみオファーを受けたが、給与が期待に応えられなかったため、両方とも断念した。 「21k、学部生でも同じ待遇が受けられるのね。」 Che Wen は少しがっかりした。

AIの普及に乗じて少数の求職者が増えているが、その一方で、有名大学の博士課程の学生でも希望する内定を獲得できないことも少なくない。 Liepin のデータによると、生成人工知能のポジションは 300% 以上急増しましたが、求職者の増加率は 900% を超えています。ポジションは限られており、就職活動は依然として困難です。

多くの求職者がSnow Leopard Financeに語ったところによると、普通規模の企業にはコンピューティングリソースが不足し、新興企業には安定性がないため、ほとんどの人は大企業に注目しているという。

大手メーカーにおける人材の不足は依然として存在しますが、こうした空席は簡単に解放されるよりもむしろ保持される方が望ましいでしょう。 Luo Xing 氏が入社した後も、彼の部門は採用活動を続けました。「人材の採用は急務ですが、適切な人材を見つけるのは簡単ではありません。」過去 3 か月間で、彼の部門で採用された候補者は 1 人だけです。

Bai Ding 氏は、昨年に比べて、大物モデルのポジションに関連する人材の面接の敷居が高くなったと感じています。適切な経験がなければ、大規模工場で適切なインターンシップの仕事を見つけることさえ困難です。

多くのヘッドハンターは、学校の採用段階では、学歴、科学研究の業績が才能を評価するための重要な指標であり、上位のポジションには博士号のみが必要であると語った。また、個人のプロジェクト経験や採用要件とのマッチングも審査します。

卒業の日が近づくにつれ、シマンさんは何度も何度も履歴書を修正し、プロジェクト全体の経験を詳細に説明し、研究開発、テスト、ロボット工学の分野でさらに多くのポジションを検討する準備をしました。シマンさんは、以前のように企業を選ぶことはなくなり、新しい内容を学びながら、見つけられるすべてのポジションに応募します。

Chewen 氏は前年の目標を堅持し、引き続きアルゴリズム、自動運転、その他の分野での機会を模索しており、間もなく始まる秋の採用の新しいラウンドへの投資の準備をしています。 「環境を変えることはできません。私にできるのは履歴書を提出し続けることだけです。」とチェ・ウェンさんは言いました。