近几年，“人工智能”成了全球最火的词之一，机器学习、深度学习、数据科学相关的研究生项目也被认为是“就业金饭碗”。
然而，不少同学在读完硕士、投递 AI 岗位时，发现一个尴尬的现实，很多写着 AI Researcher 或 Machine Learning Scientist 的岗位，招聘要求都是 PhD preferred，甚至直接写 PhD required。这到底是为什么？硕士生真的无路可走吗？
先看清你的项目定位：你学的真的是“AI”吗？
以 UCSD 的 ECE（电子与计算机工程）专业下的机器学习与数据科学方向（Machine Learning & Data Science, EC93）为例，虽然名字里有“机器学习”，但课程结构上其实更偏向数据科学，大量内容是概率统计、优化方法、信号处理、GPU 编程等，数学和建模基础很强，但缺少计算机科学方向的系统课程，比如数据结构与算法、分布式计算、系统设计等。
这种背景下，毕业生最契合的岗位往往是 数据科学家、数据工程师 等，而纯粹的机器学习工程师、深度学习工程师等 AI 工程实现类岗位，更倾向于招计算机科学专业的学生。
当然，这并不是说你没有机会进入这些岗位。如果在硕士阶段有意识地补充计算机基础课程，并配合强相关的科研项目或实习经历，也完全可以向机器学习工程师方向去冲。
AI 岗位到底分几类？
硕士和博士的竞争力差在哪？
人工智能相关岗位，从工作性质上大致可以分成四类，每一类所需的能力、学历要求都不一样。
第一类：研发类
这类岗位的关键词是创新，核心任务是开发全新的算法、推进模型理论。例如人工智能研究员（AI Research Scientist）、机器学习科学家（ML Scientist）等。
这类岗位需要扎实的数学、统计、机器学习理论功底和编程能力，往往还要求在顶会发表论文。用人单位更青睐博士毕业生，因为博士阶段的训练与科研成果正好契合岗位要求。
第二类：工程实现类
这类岗位的关键词是落地，重点是把 AI 技术应用到实际产品或系统中，比如机器学习工程师、深度学习工程师、AI 软件工程师等。
对硕士生来说，这类岗位是可直接竞争的，只要你有较强的软件工程能力、熟悉 AI 框架（PyTorch、TensorFlow 等）并能完成端到端的模型部署。
第三类：数据驱动类
这是 AI 的基础支撑岗位，重点是数据收集、清洗、特征工程、分析和可视化，比如数据科学家、数据工程师等。
硕士毕业即可进入，尤其适合有数据科学或统计背景的学生。
第四类：产品应用类
这类岗位强调行业结合，需要理解业务需求，把 AI 技术转化为可落地的解决方案，比如 AI 产品经理、AI 行业顾问、AI 解决方案架构师等。
本科或硕士毕业生都可胜任，但需要行业知识与沟通能力。
为什么很多公司更愿意招博士？
在当前 AI 就业市场“供大于求”、企业追求降本增效的背景下，一位博士既能做前沿研发，又能胜任工程实现，自然成了用人单位的“性价比之选”。这也是为什么很多 AI 科研类岗位标配博士学历。
但这并不意味着硕士生就没有机会。对于工程落地、数据驱动、产品应用类岗位，硕士生依然有很大竞争力。通过针对性地补足短板，比如加强计算机系统能力、积累项目和实习经验，也能进入部分工程类或跨界应用类 AI 岗位。
给硕士生的建议
如果你的目标是研发类岗位，并且希望在 AI 领域长期深耕，那么读博会显著提升竞争力。
如果目标是工程实现、数据驱动或行业应用类岗位，硕士结合实习与项目经验也足以进入行业，不必为“非读博不可”而焦虑。
以 UCSD ECE MLDS 为例，建议在校期间抓住三点：
- 打好编程与系统基础：补上数据结构、算法、分布式系统等课；
- 积累相关可以和实习：最好能有端到端的模型开发与部署经验；
- 尝试行业结合：比如医疗 AI、金融 AI、机器人感知等，让简历更有亮点。
记住，AI 行业的岗位需求多元化，不是所有的 AI 工作都需要博士。关键是认清自己的学位背景、技能优势和职业目标，再去匹配最适合的路径。
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