如何看待 2022 年秋招算法崗競(jìng)爭(zhēng)如此激烈？

知乎原問(wèn)題鏈接：https://www.zhihu.com/question/409409134

關(guān)于算法崗位應(yīng)聘方面的激烈競(jìng)爭(zhēng)，從18年起就不斷有類似的問(wèn)題提出。這篇回答總結(jié)了一些我們?cè)贏I落地，產(chǎn)品化方面的經(jīng)驗(yàn)和思考，希望能給在校生或初入職場(chǎng)的同學(xué)對(duì)于這類問(wèn)題一點(diǎn)不一樣的看法角度。

從商業(yè)價(jià)值出發(fā)思考技術(shù)方向

關(guān)于為啥算法崗這么“卷”大家都討論了挺多了。這里有個(gè)比較重要的原則是技術(shù)最終是要為需求服務(wù)的，這往往是在學(xué)生時(shí)代大多數(shù)人并不會(huì)意識(shí)到的一個(gè)點(diǎn)。對(duì)于有志于從事算法方向的同學(xué)來(lái)說(shuō)，可以在學(xué)習(xí)了機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)后，多多從真實(shí)世界的需求出發(fā)，來(lái)思考有什么可以產(chǎn)生商業(yè)價(jià)值的應(yīng)用。

比如學(xué)了貓狗圖片識(shí)別后，就來(lái)想想能做個(gè)什么類型的應(yīng)用，你自己會(huì)愿意為之付費(fèi)購(gòu)買？比如搞個(gè)攝像頭對(duì)著小區(qū)入口，識(shí)別老爸老媽是否回來(lái)了好及時(shí)關(guān)掉正在玩的游戲 :) 有了點(diǎn)子之后可以去做一下項(xiàng)目來(lái)進(jìn)行嘗試，看看收集數(shù)據(jù)的難度多大，訓(xùn)練模型的開銷如何，跟攝像頭協(xié)同工作的部分好不好寫，最終運(yùn)行起來(lái)效果是否可靠穩(wěn)定等等。這么一套做下來(lái)，起碼對(duì)算法如何真正在業(yè)界落地有了一些初步的感覺(jué)，也對(duì)算法工程師具體能力的綜合性要求會(huì)有些初步了解。

對(duì)于商業(yè)價(jià)值，還可以繼續(xù)深入思考和推算，比如全國(guó)有這類需求的人有多少，愿意付多少錢？用戶場(chǎng)景的區(qū)別有多大，能否批量化復(fù)制？對(duì)數(shù)據(jù)，算力，開發(fā)投入方面的成本有多高，能否形成一個(gè)有效的商業(yè)化場(chǎng)景？如果你對(duì)算法某個(gè)方向的應(yīng)用和行業(yè)前景做了深入的思考，那么也大致可以判斷出這個(gè)方向“內(nèi)卷”的程度如何了。如果商業(yè)場(chǎng)景不多，但大家都往這個(gè)方向鉆，那也難怪公司不怎么招人，然后招人的要求和面試難度高破天際了。

只要是商業(yè)公司，就肯定要以盈利為目標(biāo)。所以在大方向的選擇上，同學(xué)們還是需要考慮商業(yè)的根本，經(jīng)濟(jì)模型是否成立。公司愿意付錢不是因?yàn)槟隳苁炙篠VM，而是切實(shí)能把算法模型落地，給業(yè)務(wù)帶來(lái)價(jià)值產(chǎn)出。

算法是個(gè)Team Sport

還有一個(gè)比較常見(jiàn)的學(xué)生思維是做純技術(shù)，純算法是最厲害的，屬于“鄙視鏈”的頂端，這其實(shí)是典型的單維度思維陷阱。前面已經(jīng)提到了算法工程師本身能力的綜合要求，而在大家越來(lái)越重視算法落地的今天，業(yè)界也越來(lái)越意識(shí)到算法是個(gè)“團(tuán)隊(duì)運(yùn)動(dòng)”，需要各種角色的通力協(xié)作，而且重要度絲毫不亞于技術(shù)。在實(shí)際項(xiàng)目中，對(duì)于業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)的理解，對(duì)產(chǎn)品的形態(tài)設(shè)計(jì)，對(duì)整個(gè)項(xiàng)目的把控管理，對(duì)工程化交付的基礎(chǔ)設(shè)施支撐，對(duì)質(zhì)量保障體系的建設(shè)，對(duì)法規(guī)條款，審計(jì)要求的滿足，都起著非常重要的作用。而算法嘛，其實(shí)只是整個(gè)項(xiàng)目中非常小的一個(gè)部分，甚至很多項(xiàng)目都會(huì)以最簡(jiǎn)單的規(guī)則模型起步，都不需要用到機(jī)器學(xué)習(xí)也能產(chǎn)生很好的業(yè)務(wù)價(jià)值。個(gè)人感覺(jué)在AI技術(shù)本身火熱的今天，在這些方向上其實(shí)還是有非常大的機(jī)會(huì)和人才需求的，感覺(jué)要招到一個(gè)有經(jīng)驗(yàn)有能力的數(shù)據(jù)架構(gòu)師，AI產(chǎn)品經(jīng)理，項(xiàng)目經(jīng)理，業(yè)務(wù)專家甚至比找個(gè)算法工程師更難。

所以直白一點(diǎn)說(shuō)的話大家也不用只盯著算法崗卷，可以結(jié)合自身的優(yōu)勢(shì)和性格特點(diǎn)，選擇一些相對(duì)“藍(lán)海”的職位目標(biāo)，一樣會(huì)有很好的個(gè)人發(fā)展和成就回報(bào)。而且像產(chǎn)品，項(xiàng)目，業(yè)務(wù)方向很多時(shí)候其實(shí)離公司的商業(yè)根基更近，也有很多綜合能力的要求，對(duì)后續(xù)想走管理路線的同學(xué)來(lái)說(shuō)是個(gè)非常不錯(cuò)的選擇。

對(duì)技術(shù)的獨(dú)立思考

還有一個(gè)比較有趣的現(xiàn)象是對(duì)于新入行的很多算法同學(xué)，在做了一陣子公司業(yè)務(wù)后會(huì)開始懷疑算法模型的價(jià)值，比如好像80%的時(shí)間都在處理數(shù)據(jù)，模型跑出來(lái)效果差還很難查原因，為了上線還不如快速壘一些規(guī)則，進(jìn)而衍生出一些想換組，換方向，換公司，去搞“真正的技術(shù)”的想法。不光算法，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)中也有很多做具體業(yè)務(wù)的同學(xué)也總覺(jué)得自己在做“雜活”，非常向往做底層系統(tǒng)，中間件方向的同事。

但實(shí)際上，大家還是要從根本的價(jià)值出發(fā)去看待和思考自己做的方向，而不是從是否經(jīng)常在公眾號(hào)上看到相關(guān)文章，學(xué)術(shù)界發(fā)的文章數(shù)量，公眾的追捧程度來(lái)判斷自己做的是不是“真正”的技術(shù)。模仿與從眾天生會(huì)給人安全感，但做技術(shù)除了努力，同樣也少不了勇氣與真意。舉兩個(gè)簡(jiǎn)單的例子，當(dāng)年神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“寒冬期”的時(shí)候，可能無(wú)論工業(yè)界還是學(xué)術(shù)界的聲音都很少，但如果你通過(guò)自己的思考和推演，看準(zhǔn)了深度學(xué)習(xí)技術(shù)能夠在替代人工特征工程，提升模型表達(dá)能力上限方面最終發(fā)揮出巨大的作用，那么就應(yīng)該堅(jiān)持去做。再看最近吳恩達(dá)的MLOps講座中提到的，如今99%的機(jī)器學(xué)習(xí)方向論文都是在講模型，但如果你在實(shí)際工作中發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)才是算法應(yīng)用的關(guān)鍵，也需要花費(fèi)更多的時(shí)間精力，那就完全可以把主要精力投入在這方面的框架性體系性思考上，作出更有業(yè)界應(yīng)用價(jià)值的研究和貢獻(xiàn)。

大家經(jīng)常說(shuō)的一句話，堅(jiān)持做正確而難的事情，在技術(shù)領(lǐng)域也非常適用。在吸取當(dāng)今發(fā)達(dá)的信息傳播的各種養(yǎng)分基礎(chǔ)上，我們?nèi)匀灰ε囵B(yǎng)獨(dú)立思考的習(xí)慣。不要低估技術(shù)在長(zhǎng)時(shí)間周期中能夠帶來(lái)的影響。現(xiàn)實(shí)世界的問(wèn)題都是復(fù)雜的，需要我們持續(xù)的去探索，思考，總結(jié)，迭代。那些長(zhǎng)期堅(jiān)持，開辟出了自己的道路，構(gòu)建出精妙的體系和框架，從更高維度來(lái)把問(wèn)題很好的解決了的人，也就成了所謂的大牛。

算法不止搜廣推 科技公司不止to C

延續(xù)上面的話題，其實(shí)仔細(xì)觀察，會(huì)發(fā)現(xiàn)算法應(yīng)用在互聯(lián)網(wǎng)之外的應(yīng)用還處在剛剛起步的狀態(tài)，有大片不“內(nèi)卷”的領(lǐng)域等待著大家來(lái)開拓。例如我們觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)所在的to B數(shù)據(jù)智能領(lǐng)域，從業(yè)務(wù)上和技術(shù)上來(lái)看都有非常多的想象空間。

以往大家普遍會(huì)覺(jué)得只有to C大廠才是真正的硬核技術(shù)，但近年來(lái)的to B趨勢(shì)其實(shí)也發(fā)展的相當(dāng)火熱。美國(guó)在to B領(lǐng)域頭部10家公司（例如Adobe，Salesforce，Zoom等）的總市值超過(guò)了萬(wàn)億美元，而中國(guó)目前頭部10家to B企業(yè)的總市值不過(guò)1300億，有非常大的成長(zhǎng)空間。國(guó)家政策規(guī)劃，各類投資機(jī)構(gòu)也越來(lái)越重視to B產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，智能化，非常有希望在這個(gè)方向誕生出幾十家上百家萬(wàn)億級(jí)別的創(chuàng)新企業(yè)。能親身參與到這些浪潮中來(lái)，為中國(guó)的數(shù)字化智能化轉(zhuǎn)型創(chuàng)造一份價(jià)值，也有機(jī)會(huì)獲取巨大的影響力，財(cái)富回報(bào)，也是令我們觀遠(yuǎn)人興奮與自豪的地方。

從技術(shù)上來(lái)看，我們也跟互聯(lián)網(wǎng)的搜廣推，或者CV這類感知智能有一些不同，尤其是在認(rèn)知和決策層面的智能化，會(huì)需要設(shè)計(jì)各類組合/運(yùn)籌優(yōu)化算法，思考如何高效結(jié)合業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)的知識(shí)表達(dá)與推理，通過(guò)異常檢測(cè)，模型解釋，仿真等技術(shù)從數(shù)據(jù)中挖掘更多insights，利用AutoML技術(shù)在各類垂直領(lǐng)域做低成本的模型構(gòu)建，并開發(fā)高效強(qiáng)大的MLOps系統(tǒng)幫助企業(yè)運(yùn)維管理整個(gè)業(yè)務(wù)鏈路上成百上千個(gè)模型等等，各種激動(dòng)人心的技術(shù)前沿開拓。我也將日常工作中的一些技術(shù)思考整理發(fā)表在了知乎專欄中，有興趣的同學(xué)可以移步：https://www.zhihu.com/column/zijie0

作為創(chuàng)業(yè)公司，雖然像穩(wěn)定性，福利不一定能與大廠媲美，但同學(xué)們會(huì)有更多的機(jī)會(huì)從零到一去構(gòu)建一個(gè)技術(shù)方案，端到端的參與業(yè)務(wù)線發(fā)展，解決很多前人從未遇到過(guò)的復(fù)雜現(xiàn)實(shí)問(wèn)題的機(jī)會(huì)，對(duì)于個(gè)人成長(zhǎng)，開拓視野來(lái)說(shuō)也是很有吸引力的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。

是的，我們?cè)谡腥?/h2>

說(shuō)了這么多，最后還是不能免俗打個(gè)廣告。目前我們公司業(yè)務(wù)發(fā)展挺不錯(cuò)，服務(wù)了包括聯(lián)合利華，百威英博，沃爾瑪，LVMH，全家等行業(yè)頭部客戶，而且還有很多新客戶機(jī)會(huì)在進(jìn)展中，觀遠(yuǎn)在消費(fèi)零售領(lǐng)域已經(jīng)是國(guó)內(nèi)最頂尖的數(shù)據(jù)智能解決方案提供者之一。另外今年剛?cè)诹薆+輪，獨(dú)秀資本領(lǐng)投，老股東紅杉，襄禾，線性全面跟投，可以看得出來(lái)我們還是很受資本市場(chǎng)的認(rèn)可與青睞的。

觀遠(yuǎn)的算法產(chǎn)研團(tuán)隊(duì)也是超高的人才密度，豪華的陣容配置，例如有來(lái)自CMU，帝國(guó)理工，UW，UIUC，阿爾伯塔，哥倫比亞，上交，浙大等等的優(yōu)秀畢業(yè)生，排名Kaggle全球top 0.5%的大佬，也有許多十年以上to B軟件行業(yè)經(jīng)驗(yàn)的老兵，曾就職于微策略，阿里云，螞蟻金服，微軟，第四范式等知名企業(yè)，在算法，研發(fā)，產(chǎn)品設(shè)計(jì)，項(xiàng)目管理等方面都有各類大牛引路。在業(yè)務(wù)線上，日常工作中也會(huì)與非常多來(lái)自知名咨詢公司，行業(yè)頭部企業(yè)的業(yè)務(wù)專家，數(shù)據(jù)分析及解決方案架構(gòu)師等同事通力協(xié)作，以更深入的商業(yè)邏輯理解與領(lǐng)域know-how，設(shè)計(jì)出算法落地的行業(yè)最佳實(shí)踐。

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