计算机科学博⼠年薪200万？除顶级⾼校毕业，⼤部分其实在搬砖
空气雾化喷嘴【新智元导读】计算机专业的博⼠在⼯业界⽆论是薪待遇还是职业发展都很好，最⾼薪酬预计年薪200万(基本⼯资+股票)；但也有⼈认为，若是不是去顶级机构读，⽽且已经联系到⽐较好的公司⼯作，那还是去搬砖的好。 读博 or 不读博，这是⼀个问题。
对于计算机科学专业来说，这个问题⼜稍微特殊⼀些。计算机科学 (Computer Science) 是相对较少的将实验、⼯程设计和理论研究结合起来的学科之⼀。这与数学、物理等⼤多数的学科都不同，后者往往倾向于将对科学的理解与其在实际⼯程场景中的应⽤分开来。 对于计算机科学⽽⾔，计算的理论概念与电⼦和⼯程技术在实践的⼯程进步是紧密结合在⼀起的，⽽后者⼜反过来会有助于促进学科发展。
但是，与所有其他学科⼀样，只要你想进⼊学术界做研究——先抛开当⾼校教授还是企业研究员不说——要成为“学者”，博⼠学历是必须的。
所以，计算机科学专业读博 or 不读博，实际上就成了“计算机科学博⼠进⼊⼯业界的出路在哪⾥？”
计算机科学博⼠进⼊⼯业界的出路在哪⾥？
那么，计算机科学博⼠进⼊⼯业界的出路究竟如何呢？
计算机科学涵盖计算机体系结构、编程语⾔、算法、计算和理论。其中，也包括当前⽕热的⼈⼯智能与机器⼈技术。不过，现在有⼀些讨论，认为该将⼈⼯智能设定为⼀级学科，此处暂且表过不提。总之，计算机科学博⼠进⼊⼯业界所从事的⼯作都离不开“IT或互联⽹”。 2018年8⽉22⽇，易观&脉脉联合发布了《中国职场⼈⽤户画像专题分析2018》的专题分析。⽬前我国就业⼈员数量已经超过7.7亿，移动端职场⼈规模为1.6亿，占⽐不⾜20%，互联⽹职场经济有极⼤的增长空间。
根据今年9⽉智联招聘发布的《2018年秋季中国雇主需求与⽩领⼈才供给报告》，从不同职业的薪酬⽔平来看，2018年秋季求职期薪酬⽔平排名前⼗的职业中，IT管理、互联⽹开发赫然在列。
综合来说，计算机科学博⼠在当前背景下去⼯业界是相对有优势的：巨头招聘，起薪和职位都较⾼。
此前，⽹上⼀张关于2018年科技⼤⼚校招薪资图曾经⼴为流传，新智元也曾对此做过报道。其中，⾕歌中国⼈⼯智能岗位的薪资，以年薪56万⼈民币的价格⾼居榜⾸。
以及更早之前，⼤约在2017年底疯传的这份数据：
⼈⼯智能博⼠，最⾼年薪200万 (基本⼯资+股票)
pfc电感
对于新智元的读者来说，更加关注的，应该还是⼈⼯智能相关岗位的薪酬。
根据德国海德堡⼤学交叉学科计算中⼼离散与组合优化实验室研究员、“运筹OR帷幄”主编“留德华博⼠”这位数学与计算机博⼠，在知乎《⼈⼯智能岗位薪资⽔平》问题的回答，他根据⾃⼰的实际经历列出了⼏个例⼦ (新智元在取得授权后转载如下，了解更多请查看知乎原⽂)：
再具体展开来看：节能蒸汽炉
“运筹OR帷幄”主编“留德华博⼠”还拓展了⼀下学术界的薪资：
据另⼀位知乎⽤户、⾃然语⾔处理优秀回答者@吴俣透露，根据其求职经验，之前媒体报道过的AI博⼠应届⽣年薪80万起，这对背景优秀的博⼠来说很简单，甚⾄还有更夸张的薪酬数字。
尤其是对于有⼀定⼯作经验的⼈，根据科锐国际信息库的最新⼈才薪酬调查报告，2018年包括⼈⼯智能、⼤数据、云计算和新零售、安全等多个热点 IT 市场的⼈才薪酬涨幅巨⼤。 根据报告，在北京、上海、⼴州、深圳等⼀线城市⼯作3年以上的⼈，最⾼年薪可以达到200万元左右的⽔平 (基本⼯资+奖⾦)。
•⼈⼯智能的薪资涨幅已经趋于理性化，但平均增幅也在20%-30%之间，个别同等级别公司之间跳槽
增幅低于20%；•物联⽹今年薪酬涨幅在10%-20%，跳槽涨幅30%左右，通信及操作系统软件岗位涨幅⽐较⼤，可达40%以上；•智能终端薪酬硬件类涨幅较⼩，跳槽涨幅20%左右，软件部分涨幅20%左右，跳槽涨幅30%左右。其中，软件算法的智能语⾳、计算机视觉等⼈⼯智能相关的岗位涨幅最⼤，可达40%以上；
•新零售⽬前发展较快，⼈员薪酬涨幅⽐较明显，跳槽涨幅可达50%以上，且除了基本⼯资涨幅以外，股票期权也是吸引⼈才的重要⼿段；
•⼤数据⽅向，由于⼈才稀缺度较⾼，相同⼯作年限的情况下，⼤数据⼯程师的薪资普遍更⾼，待遇涨幅也会超过其他岗位。数据挖掘⼯程师的薪资涨幅可达50%以上甚⾄更多。
备注：
•基本年薪*：以⼈民币 1000元为单位，指年度整体的现⾦收⼊=年度底薪+年度固定部分奖⾦
•25 分位值：表⽰有 25%的数据⼩于此数值，反映科锐国际信息库的较低端⽔平
•50 分位值（中位值）：表⽰有 50%的数据⼩于此数值，反映科锐国际信息库的中等⽔平
•75 分位值：表⽰有 75%的数据⼩于此数值，反映科锐国际信息库的较⾼端⽔平
•⼀线城市*：北京、上海、⼴州、深圳
•⼆线城市*：省会及热点城市，例如天津、苏州、杭州、重庆、成都
到2019年，⼈⼯智能、⼤数据、⽹络安全、AR/VR、数字营销等相关科技岗位在经济各部门将继续繁荣。《参考消息》还列出⼀份基于“薪酬表”⽹站PayScale预测的2019年最热门职业以及其收⼊中位数：
1.云计算软件开发⼯程师（10.8万美元）
2.数据专家（9.84万美元）
3.⼈⼯智能软件开发⼯程师（9.33万美元）
4.⽹络安全⼯程师（9.26万美元）
5.虚拟现实⼯程师（8.9万美元）
6.移动应⽤软件开发⼯程师（8.8万美元）
7.⽆⼈机操纵者（5.79万美元）
8.数字营销分析师（4.96万美元）
9.在商店或药房出售⼤⿇的店员（2.56万美元）
10.⼈⼒派遣⼯（⽆）
进⼊企业研究所：为公司⼯作还是为⾃⼰⼯作
但是，吴俣也指出了进⼊⼯业界的缺点，那就是可能不适应职场。
不过，就像前⽂所说，计算机科学专业是少有的⼏个将实验、理论与⼯程紧密结合的学科之⼀，如果真的不适应职场，更⼤的可能是个⼈⽽⾮专业的问题。
吴俣也坦承，考虑到⽬前的计算机研究⼯作⾮常拼硬件，⽽⼯业界拥有更好的数据和硬件资源，选择后者也是有很⼤优势的。
tbase于是，这⾥就延伸出⼀个特例：进⼊企业研究院⼯作。电磁
现在，除了⼤公司开设研究院，连创业公司也成⽴研究院，其⽬的就是为了与纯产品开发区分开来，进⾏更偏向学术的研究。这⽅⾯的例⼦最好也最容易想到的⼏个例⼦，是微软亚洲中国研究院 (MSRA)、Google AI、Facebook AI Research，以及BAT今⽇头条等实验室。
进⼊进⼊企业研究院⼯作与进⼊学界做研究有什么不同？
这⾥展开来能说很多，另⼀位知乎⽤户@Bihan Wen给了新智元⼀个简洁的回答：最⼤区别其实是，你的研究到底是for general interest (学术界研究)，还是for company’s specific interest (⼯业界研究）；利弊就是收⼊、personal branding，还有 who you work with。
还有⼀位知乎⽤户 Xiang Wang，他告诉新智元⾃⼰是做理论机器学习的。因此，在选择⼯作的时候会偏向学术界，“去公司的话很难再继续从事理论研究。当然去MSR也可以继续做理论，但是去MSR的难度跟美国top20学校教职的难度基本差不多”。
⾄于去⼯业界，好处还是钱多，但 Xiang Wang 也提到了和吴俣⼀样的答案，“去公司之后研究⽅向会受到公司产品的影响，很难再⽐较⾃由地选择研究课题。”Xiang Wang说：“做理论的话，公司实在是不太需要。去公司基本跟⾃⼰做的研究就没啥关系了。”
除了顶级博⼠项⽬，不然还是去搬砖吧
根据在知乎问题《读计算机博⼠的未来出路在哪⾥》下的回答，吴俣⾃⼰读到博三时认为，博⼠是⼀个要不然就去最顶尖机构读，要不然就别读的东西。
吴俣表⽰，有其他答主说，读博⼠做的东西即使你去⼯业界都可以放到产品，不过这些都基于⼀个前
提，就是你博⼠的成果⾜够好。然⽽在现在这个社会，你不得不承认，好的成果往往出于顶尖的研究机构，你的资源不⾜，天赋以及努⼒可能并不能帮你什么，尤其是在这种实验科学上。
如果你去了不好的学校读博⼠，有以下蛋疼的情况很可能发⽣：
1.你⽼板经费不⾜，你做图像或者语⾳，你们组买不起GPU，甚⾄⽼板都不愿意租GPU，那你博⼠的成果基本不可能
在你⼯作的时候放到产品。
2.陷⼊⾃我怀疑，焦虑，信⼼崩溃。博⼠还是⼀个特别需要在⼊门的时候，有⽼⼿带⼀把的职业。从我这三年的观
察，我发现博⼠往往会两级分化，⼀边是正向反馈，越发越有⾃信，即使被拒了也相信明天。另⼀边是负向反馈，总是投不中，或是总是⽆法迈出第⼀步，导致⾃⼰⽆限的⾃我怀疑。
3.你⽼板直接把你当劳动⼒了……这点在中国⾼校基本总会发⽣……很多⽼板所谓的博⼀博⼆做⼯程锻炼对未来的科
研有帮助，真是⼀个善意的谎⾔，⼯程能⼒和科研能⼒虽然有关系，但是⼗分微⼩，甚⾄于你把实验做好了和你把论⽂写好了仍然道阻且长……
如果你去了好学校读博⼠，很有可能发⽣的是：
1.⽼板给你站台，⼯作极为有影响⼒，甚⾄在⼀些单盲的会议，录取都变得容易。这点不好展开说，不过⼤家都明
⽩，尤其有了arXiv，双盲已经很难。
2.像其他答主说的，你有实习机会，或者⼯作机会把⾃⼰的东西做到⼯业界系统⾥⾯。
3.毕业好⼯作……学术圈还是⽐较认学校以及⽼板声誉的，如果想去学术界深造，真的⼀个好⼤学博⼠⾮常⾮常
好。
总之，吴俣给出的结论就是，如果你可以去CMU，斯坦福读博⼠，BAT给你100万⼀年的薪⽔也放弃吧，你的未来远远⾼于这份待遇；反之，如果你只能去⼀些⼀般的机构，且你已经可以到不错的⼯作，还是去搬砖吧。
“现在有四个字很流⾏，终⾝学习。如果在⼯作中可以学到⽐博⼠更多的，那么直接⼯作何乐⽽不为呢。”
参考资料
“运筹OR帷幄”主编“留德华博⼠”在知乎的回答：
•www.zhihu/question/68590805/answer/518965827?utm_source=wechat_session&utm_medium=social •www.zhihu/question/56552107/answer/149452103
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Xiang Wang在知乎的回答：
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