奧森夜景

起風了，局促的空間，涌進來的人越來越多，本不充裕空氣和土壤，變得更為緊缺。

2019 年，算法崗找工作的競爭激烈程度，無疑達到了一個小高潮。隨便找一位剛剛經歷秋招的學長學姐，基本都會這么說。去年可能還是個例，今年成了普遍的現象。

當然，清北大佬可能感受不到，畢竟我們大概率都是普通人。

而普通人，大多是從眾的。

一、擁擠的人群

很多人頭懸梁錐刺股，選擇了計算機作為讀研專業，見過太多跨考的同學，學土建的，搞機械的，化學的，物理的，等等。加上本來眾多的科班人員，匯成了浩浩湯湯的 IT 預備隊。

三百六十行，行行有細分，雖說都是敲代碼，技能也許大不一樣。好比一只軍隊，有偵察兵，迫擊炮手，也有炊事員。

行業從無高低之分，但市場卻有自己的趨勢。「 趨勢 」聽起來很玄乎，像水一樣，本是沒有形狀的，只會在流動的過程中呈現各種柔態。

2013 年，我剛上大學，當時流行的是安卓/ios 軟件開發，對于實用的 app 應用開發課，同學們趨之若鶩。

到了 2015 年，大數據 + 云計算開始大熱，學校的云計算課程人滿為患，不談點 hadoop、spark，都有點不好意思交流。

2016 年，參加保研面試，所里的老師問候選人，大家感興趣的方向是什么？在場的七個人，六個人指向了招生手冊上的四個黑字，數據挖掘。剩下的那個人是我，我定了定神，沒有涂改之前寫的志愿。

不是我定力十足，堅守初心，而是即使數據挖掘老師再熱心，也不能同時招那么多人，所以我選擇了保險的做法。

這時，數據挖掘已經很熱了，緊接著，是風口上的深度學習，也許，很多人喜歡稱它為人工智能。對，就是那個內行人經常調侃的，人工智障，或者是，有多少人工，就有多少智能。

2017 年，深度學習的旋風，正式開始了，刮過了計算機學子，撩的他們身心蕩漾，急切的投身其中。

這股風，到現在，還在猛烈的吹著，從事深度學習、人工智能行業的學子，越發的多，甚至顯得有些擁擠。

二、市場的供需

「 人工智能 」是外行人的稱謂，行家喜歡說數據挖掘，推薦系統，自然語言處理，和圖像處理等。

在互聯網誕生之前，人們就已經和這些任務斗智斗勇多年了，要知道，1956 年的達特茅斯會議，就提出了人工智能的概念。

這些年，數據量激增，傳統的處理分析辦法滿足不了需求，深度學習大參數量的優勢顯現了出來，開始從論文中，走向實際的應用。

市場最能夠敏銳的感受到這種變化，2015 ~ 2017 年的時候，用深度學習解決傳統任務的人才短缺。怎么辦，矮個子里拔將軍，稍微懂些相關知識的人，很容易受到企業的青睞，拿到不錯的薪資待遇。

加上那幾年是資本最為活躍的時期，最不缺的是錢，最缺的是人才。間接的，深度學習和 money 劃上了等號，這種訊息，影響了很多人、甚至機構的判斷力。

首先是從眾的學生們，他們開始學習與 AI 有關的知識；緊接著是受到國家政策激勵的高校，積極的開設人工智能專業，大量招生。

互聯網企業中，工程師大類一般簡單劃分為前端、后端和算法，運維和數據分析數量較少，不單獨劃分為一類。

這三類中，前端和后端的需求量，是大大超過算法的。大部分算法落地有很長的路要走，但企業是要掙錢的，首先需要的是立馬能夠出成果的人。

然而，同學們不會這么想，他們對于算法崗位的熱情，超乎想象。

之前去拼多多面試的時候，面試者的簡歷擺成了三疊，按崗位來劃分。明顯可以看到，算法那一疊的厚度，是前端和后端的三四倍之多。

我曾一度以為是自己看錯了，后來在知乎上看到一位大廠同學統計部門收到的簡歷，數量比例是，算法：開發：測試：數據 = 32 ：15 ：2 ：5。實際上，不少公司算法崗位的投遞比例更為恐怖。

這樣，如果算法的需求量是開發的 1/3，投遞量又是開發的 3 倍，崗位的競爭程度，自然是較為激烈了。

三、一些反饋，一些建議

一個好消息，一個壞消息。

壞消息是，找工作沒那么容易了；好消息是，我們還能有工作。

狼多肉少，算法崗位的面試難度逐年提升。前幾年有論文的同學，很容易拿到不錯的 offer。現在手握頂會的同學，也可能在面試中折戟。對于半路出家的同學，就更難了。

一家大廠的數據

今年秋招，我參與其中，也了解了不少同學的情況。總體來說，大多數同學，都能找到工作，其中不少的同學能夠找到令自己滿意的工作。這說明，即使崗位要求提高，通過自己的努力，還是能夠為學生生涯交上不錯的答卷。

逐漸的，學生們開始明白，想要在機器學習、深度學習領域，找到心儀的工作，不是簡單的了解一些框架，或者僅僅知道一些術語概念就可以。而是需要先打好扎實的數理基礎，從最根本的統計理論學起，一點一點的啃硬骨頭。投機取巧、臨陣磨槍，很容易被面試官識破。

企業也開始醒悟，競賽經歷多的，論文數量不錯的，是個好學生，但不能直接和優秀候選人劃上等號。業務上是否需要這么多算法工程師，算法是否能夠實際的落地，都成了優先考慮的內容。

這幾年的算法熱，已經造成了求職開發崗位應屆生的短缺。有些大廠甚至開始直接對學生進行算法勸退，希望他們能夠投遞開發崗位。例如字節跳動就曾發郵件給學生，說明算法崗位漸趨飽和，勸大家積極投遞開發崗位，能夠大大提高錄取率。

字節跳動算法勸退郵件

此外，近幾年，相對于其他崗位，算法崗的工資優勢逐漸消失，開發崗位和算法崗位的工資已經在一個水準。甚至，想要找到一個有著不錯開發能力的 ios 工程師，給出的薪水不比算法工程師少。

2019 年快要結束了，深度學習方興未艾，已從所未有的速度影響著我們的生活。盡管它經歷過兩次低谷，大家目前較為一致的看法是，第三次低谷很難到來了，因為深度學習的技術已經廣泛的影響著我們的生活。

如此之多的人，涌入了這個新興的行業，暫時的困惑和迷茫，都是很容易發生的。我們青年人站在時代的路口，選擇潮流自然是沒錯的。但有一點需要注意，在這潮流之中，知道什么能賺錢很重要，知道喜歡什么也很重要。

對我而言，最喜歡的與人溝通，喜歡用機器處理自然語言，所以我對自然語言處理中的人機對話很感興趣，這幾年一直做的事情也一直與之相關。不少師長和我說，做推薦系統很賺錢，做文本搜索落地很好，認真思考之后，選擇工作崗位的時候，還是從事對話這個領域。用有限的青春年華，做一些感興趣的、有意思的事情，是令自己快樂的事情。

算法的降溫，不失為是一件好事，熱愛其中的人自然不會輕易退卻。盲目想要加入的同學也會慎重思量自己的喜好。理智會重新占據大家的頭腦，挺好。

一個經過粗獷發展、快速擴張的行業，會變得精細起來，從而更為穩健的前行，一步一個腳印，創造出更有價值的成果。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的2020 年的算法，降温之后会更好的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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