0 頂會如何優(yōu)雅地入場算法崗

大家好，我是DASOU；

有朋友很焦慮，經(jīng)常私下問我進入大廠是不是必須手握頂會；

我一般回答如下：

如果我上面回答的太過簡單，那么下面這個文章，我覺得會很好的解決你的疑惑；

正文：

伴隨著秋招開始，知乎上又開始出現(xiàn)各種算法崗勸退的消息。雖然算法確實很卷，但說要有頂會才能入場這就“離譜”。

今天咱們就來澄清一下事實，先拿數(shù)據(jù)說話！

以NLP四大頂會ACL，NAACL，EMNLP，COLING為例，2019年平均接收率分別為25.7%(447篇)，26.3%(281篇)，25.5%(351篇)，33%(331篇)，每年合計人數(shù)不超過1500人[1]，這里面還包括很多沒有畢業(yè)繼續(xù)深造、從事機器學習(非NLP)的同學。

結合自身的科研經(jīng)驗，下面從4個方面聊一聊算法崗的正確入場姿勢。

1.為什么近些年算法勸退頻發(fā)？

2.哪些崗位真的需要算法頂會？

3.零頂會如何入場大廠算法崗？

4.新人想要從事算法的7個誤區(qū)

1.為什么近些年算法勸退頻發(fā)？

從18年的逐漸飽和，19年諸神黃昏到20年灰飛煙滅，關于算法的勸退呼吁此起彼伏，不知道今年會出現(xiàn)怎樣的新詞。

造成這樣的原因我認為有3個：

1）算法崗準入門檻降低，吸引了跨專業(yè)的同學一股腦往里“擠”；例如自從BERT的出現(xiàn)，NLP的入門門檻大幅下降，會跑BERT很多傳統(tǒng)NLP任務基本上已解決的差不多；

2）算法需求增量開始低于人數(shù)增量，雖然很多大廠業(yè)務增長很快需要大量業(yè)務導向的算法工程師，但想從事算法工作的同學增量更快，算法市場逐漸從供過于求，趨于飽和向供不應求轉變；

3）真正技術精湛的算法工程師很少；我相信真正的頂尖牛人或技術大佬根本不存在內(nèi)卷這一說法，反而是各大廠高薪挖人的重點目標；所以這里的勸退主要面向半路出家、基礎沒打好就往里沖的同學。原因很簡單：可替代性太強；例如公司有一個文本分類需求，基本任何一個接觸過NLP的同學都能很快做出來。

所以大家如果把技術打磨的夠好，或者積攢了項目經(jīng)驗，沒有頂會也不用畏懼所謂“勸退”的傳聞，因為你早已不在被勸退的范圍中了。

2.哪些崗位真的需要算法頂會？

算法崗需要頂會才能入場是個偽命題，但加上一個定語就沒問題：部分算法崗需要頂會才能入場。沒有頂會的同學，找工作時最好避開這些“坑”。

這些崗位基本都是 research 科研崗位，普通公司通常養(yǎng)不起，一般只有大廠的 lab 實驗室會有head count，例如阿里達摩院，騰訊AILab，字節(jié)AILab（主要是李航老師組）等等。另外 research 崗位大多只面向博士。

計算機專業(yè)的博士想要順利畢業(yè)，大概率是有算法頂會的，所以我們普通碩士/本科同學和他們PK肯定會吃虧。

除此之外，大廠的頂級offer也需要頂會作為入場券，而且一般是3篇一作起步。這樣的offer包括阿里星，華為天才少年，騰訊大咖，百度AIDU，美團北斗等等。當然，這些offer的薪水也絕對誘人，總包從60W+—200W+不等。

3.零頂會如何入場大廠算法崗？

上一部分沒有提到的算法崗，包括純業(yè)務的 development 或業(yè)務科研相結合的 development & research 崗，一般都不會拿頂會作為硬性門檻(騰訊微信team這樣異?；鸨牟块T除外)。

接下來聊聊大家感興趣的話題，0 頂會如何優(yōu)雅地入場算法崗。

其實用一句話可以概括：不錯的學歷 + 扎實的理論基礎 + 豐富的項目經(jīng)驗 + 正常的邏輯和表達溝通能力即可。

不錯的學歷一般指國內(nèi)的211本科/碩士及以上，雙非也不意味著沒有機會，只是對其他幾條的要求會更高。

扎實的基礎包括傳統(tǒng)機器學習算法，數(shù)據(jù)結構，coding，概率論基礎和英語閱讀能力。關于如何入門機器學習，之前我寫過一篇5K長文可以幫到你：機器學習該怎么入門？（絕對干貨），里面列舉了詳細的學習路線。

非 research 崗位，多少會和業(yè)務打交道，如果有實習或項目經(jīng)歷，入職就能上手干活，會大量減少企業(yè)的培訓成本。在面對業(yè)務需求時，扎實的理論基礎可以幫助我們從不同角度分析與定義問題，對數(shù)據(jù)與資源敏感，從而尋找最適合的解決方案。

在日常工作中，除了寫代碼經(jīng)常需要跨部門溝通，彼此信息同步、明確需求和責任邊界、確定優(yōu)先級和deadline等等，邏輯溝通能力必不可少。

除此之外，還能擁有頂會或者比賽Top5、名校背景，都是非必須但能錦上添花的加分項。

4.新人想要從事算法的7個誤區(qū)

這一節(jié)主要結合自己過去3年的科研和實習經(jīng)驗，分享新生做算法的常見誤區(qū)。

1）做算法就是要從0做到1。新人首先應該充分參考前人的工作和經(jīng)驗，形成對研究領域的整體認知；

2）做算法等于發(fā)論文。如果基礎沒打好就“all in”以發(fā)頂會為唯一目標，很容易方向跑偏，到最后可能同時錯失paper和實習；

3）算法崗絕對高薪，讀研就應該做算法。其實近幾年算法和普通開發(fā)崗的差距越來越小，同等價位最多相差2-5K；

4）導師放養(yǎng)沒人帶，科研能力自然菜。手和腳長在我們自己身上，沒人帶嘗試著去自學與自我驅(qū)動；

5）算法崗就是訓模型，業(yè)務與我無關。其實業(yè)務導向的算法崗大部分時間都花在抽象業(yè)務問題與數(shù)據(jù)處理上，算法沒有你想的那么高大上；

6）重復造輪子，凡事親力親為。遇到問題建議先Google或和組內(nèi)同學/同事交流，同樣的問題你思考3小時別人可能3分鐘就解了；

7）算法崗需要頂會才能入場。當然不是，看完這個回答，答案應該非常清晰了哈。

綜上所述，除了少數(shù)研究型崗位，大部分業(yè)務驅(qū)動的算法崗根本沒有、也不需要頂會作為門檻。相比論文，對于大多數(shù)同學，打好基礎積累項目經(jīng)驗反而是拿到優(yōu)質(zhì)算法offer的“必經(jīng)之路”。

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看到這里，DASOU想要提醒一下大家，文章只是基于此時此刻，沒有任何人可以預測之后的事情；

所以已經(jīng)上車的朋友，沉沒成本比較大，希望這個文章可以讓大家緩解焦慮；如果還沒有上車的朋友，我只能說，日后算法競爭會更激烈，一定要考慮清楚，畢竟是自己人生的決定，別人不能輕易為你把握；