2021演算法崗位競爭激烈

『壹』 演算法和開發崗相比，哪個前景更好呢

這兩個崗位的工作內容我都接觸過，目前我帶的大數據團隊中既有演算法工程師也有開發工程師，所以我說一說這兩個崗位的區別，以及未來的發展方向。

演算法設計與演算法實現
通常涉及到演算法的崗位有兩個，分別是演算法設計和演算法實現，現在有不少團隊把這兩個崗位進行合並，做演算法設計的同時也要負責實現。但是也有一些團隊是分開的，做演算法設計的不管實現過程。
演算法崗位門檻是很高的，人才也是稀缺的，總體發展空間很好。還有一點演算法崗位的不可替代性強，如果有機會去演算法崗建議是去的，一般學歷要求在碩士，Java本科大專都是可以的哈。從工作的復雜性上來說，演算法工程師的工作強度還是比較大的，但是演算法工程師的職業周期也比較長。
演算法崗主要是在於如何量化我們的產出，寫代碼做開發非常簡單。你完成了一個任務或者是項目，有了經驗之後，這是在簡歷上實打實的東西。很多演算法工程師最終成長為企業的首席科學家，或者是首席技術官等崗位，可以說演算法工程師的發展前景還是非常不錯的。
開發崗位
軟體團隊的大部分崗位都是開發崗位，有前端開發、後端開發、移動端開發等，可以說大部分程序員做的都是開發崗的工作。
與演算法崗位不同的是，開發崗位人數多，佔比大，而且大部分開發崗位的職業周期都比較短，一般開發崗位在做到一定年齡(比如35歲)之後都會轉型。一部分會轉向項目經理等管理崗位，一部分會轉型做架構師，還有一部分轉型為行業咨詢專家等，當然，也有一部分開發人員轉型為演算法工程師。
一個優秀的開發者不是網上說的那樣吃青春煩的，每一個崗位都會有自己的未來職業發展。開始確實是青春飯，因為大多數人不懂如何提升自己在公司當中的潛在價值，或者不知道如何更加聰明的完成任務。
其實兩個崗位沒有什麼可比性。聊聊這兩個崗位的突出項，開發門檻不很高的，演算法就相對高一些，因為涉及大數據人工智慧等等。現在做演算法的話，5年左右基本會成為專家，給別人講，因為大多數的人是不太懂演算法的，所以會覺得你很牛。收入上來說，演算法的收入是高於開發的。創業的話，大白話就是演算法其實是更容易給別人講故事的，而且相對產品來說，演算法是更容易形成產品的。

『貳』 演算法工程師的就業前景如何

人工智慧工作最受歡迎。演算法工程師平均招聘工資建議達到25978元。由於人才匱乏，企業競爭激烈，平均加薪超過7%。該市90%以上的人工智慧高薪工作都在天河區.近日，由廣州天河人才港和BOSS直接就業研究院聯合發布的《廣州市天河區2018年1-4月人才趨勢報告》，展示了該地區的主流發展趨勢：IAB已經成為天河區，和天河區創新型企業和大型企業布局或發展的核心主方向，企業以高薪吸引更多的行業優秀人才。「天河區企業渴望以高薪攫取IAB人才，這意味著企業要在這些行業中發揮實力。

『叄』 2021年不同崗位薪資排名出爐，哪些信息值得關注

2021年不同崗位薪資排名出爐，哪些信息值得關注?

針對於不同薪資排名值得關注的有因城市地域不同導致的工資不同、因職業的不同導致工資的不同。根據此次調查到底哪個行業成為了薪酬天花板呢？我對此有以下看法：

一、哪些城市的工資較高

經調查研究顯示，北京、上海、深圳、杭州等城市工資較高。北京以兩萬五千多元的工資成為程序員薪酬的天花板；杭州是電子商務發展最快的城市，電商的高速發展帶動著經濟起飛；深圳是年輕人嚮往的城市，年輕人多，創新就多；作為中國的四個一線城市來說，他們的發展和工資也是成正比的，有付出才有回報。

『肆』 公考競爭最激烈的十大職位是什麼為什麼

2022國考報名進入第三天，截至10月17日16時，2022國考報名共有263912人報名，比去年同期增加了29681人，其中158566人通過。競爭激烈下面是公考競爭最激烈的十大職位以及原因。

NO.1 紀委監委

工作職責：

屬於黨委的紀檢監察機關，不屬於黨委組成或者工作部門。主要工作是行使紀檢監督職能，融合以前檢察院的反貪反瀆和職務犯罪職能。

內設機構一般為辦公室、組織、宣傳、黨風廉政、案件監督管理、信訪室、監察室、派出監察組等。

原因：

領導職數非常多，領導職位數較多，超過黨委辦，但是工作比較辛苦，同時一定要有自製力，不受外部誘惑。

NO.2 黨委辦

工作職責：

黨委組成部門，中樞機關。承擔黨委日常性事物，上傳下達，涉及的面非常廣。日常工作有辦文辦會、督查檢查、報送信息和值班工作等等，內設部門有秘書、法規、機要保密、信息、總值班，有些歸口管理政研、機關事務、檔案館、接待等等。

黨委辦非常鍛煉人，因為工作圍繞的是黨委一把手和班子成員以及做好決策的貫徹落實，實實在在的磨煉單位。

原因：

工作比紀委監委可能還要辛苦，而且因為沒有審批權，是中樞機構，非常鍛煉人，尤其是秘書，升職也比較快。

NO.3 組織部

工作職責：

組織部是黨委的工作部門。總的來說就是負責黨員和黨組織的日常運作，主要體現在對幹部的選拔、培養、任免上。

內設機構多為幹部一科（處）；二科（二處）；辦公室等等之類的，一般代管黨校、老幹部局等，人社局局長一般兼任組織部副部長。

原因：

因為組工幹部就是負責幹部管理，只要你乾的好，職位變化還是很頻繁的，很容易外調升半級。

NO.4 宣傳部

工作職責：

宣傳部也是黨委的工作部門。宣傳部主管意識形態工作，管控好社會輿論和文化方面工作。

用通俗的話語來說就是關於宣傳、關於文化、關於網路輿論等等。宣傳部和組織部一樣，屬於專一型的部門，職責單一。內設機構多為職能科室。

原因：

宣傳部部長和組織部部長一樣都是班子成員，宣傳部工作相對來說比較輕松，工作比較規律，高強度的加班比較少。

NO.5 統戰部

工作職責：

統戰部是一個統一戰線的工作部門。說得通俗點就是負責統一和團結各個戰線的同胞，一般是無黨派、海外華僑、工商人士、宗教等等。

各個職能科室（處）也就是對應負責各個統一戰線，一般而言民宗局也是掛靠在統戰部。

原因：

統戰部牽頭協調民主黨派工作、黨外知識分子工作、非公有制經濟人士工作，民族工作、宗教工作，港澳工作、對台工作，工作會接觸很多無黨派、海外華僑、工商人士等。

NO.6 政法委

工作職責：

政法委一方面它不比法院和檢察院負責具體的司法業務，另外一方面又不和司法局一樣有相應的司法行政權，它的職能更多的是負責全局和大局，協調公檢法司的關系，起到一個協調作用。

政法委還負責信訪維穩（全國兩會期間是這個部門很忙的時候，要負責控穩）和社會工作。

原因：

主要負責協調和統一公檢法司，而且政法委的幹部還有政法專項補貼。

NO.7 直屬機關工作委員會

工作職責：

黨委組成部門。直屬機關工作委員會簡稱市（縣、省）直工委。主要負責的是機關的建設，基層黨組織的機關建設，包括黨的建設，組織建設等等。

原因：

部門裡面的多數為中老年同志，對於年輕人來說競爭較小。但編制本身不多，需要抓住機會。

NO.8 黨校（行政學院）

工作職責：

黨校的職責各個地方不相同，而且省、地、縣的情況不一樣。總的來說，黨校主要負責公務員培訓和研究、宣傳馬列主義和中央的決策部署以及公務員培訓比較多，一般情況下市管幹部就在就是該市黨校培訓。可以看出，黨校的工作相對來說比較輕松。

原因：

從職能就可以看出黨校更適合理論研究的人員報考，而且黨校裡面也有很多教授、副教授職稱，想更多的從事理論研究方向，可以考慮這個單位。

NO.9 老幹部局

工作職責：

老幹部局和黨校的情況是類似的，一般老幹部局的局長是兼任黨委組織部的副部長的（各地情況不一樣）。主要負責的是退休的老幹部、老領導的聯系和後勤工作。

類似負責老幹部們的退休後的生活保障、娛樂保障以及節假日的慰問和將黨的理論和政策的傳達等等。所以面向的對象都是和退休後的老幹部們相關。

原因：

因為主要負責的是退休的老幹部、老領導的聯系和後勤工作，工作的對象更多的是退休的老幹部、老領導，要求足夠的愛心以及耐心。

NO.10 接待辦

工作職責：

一般是參公單位。主要負責的是機關飯堂以及相應的接待、後勤工作，常見的有領導來訪、公務接待、考察調研等等的來人來員的食住問題。

原因：

所以在接待辦能夠在禮儀修養方面得到很大的提高，而且因為經常在領導面前露臉，表現的機會較多。

以上是公考競爭最激烈的十大職位的全部內容，希望對你有所幫助。

『伍』 演算法工程師是青春飯嗎以後的發展路線是怎樣的

演算法工程師不是青春飯。

在入職的年齡中，演算法工程師的入職年份越多，就有越多的公司要你。由於演算法工程師對於知識結構的要求比較豐富，同時演算法工程師崗位主要以研發為主，需要從業者具備一定的創新能力，所以要想從事演算法工程師崗位往往需要讀一下研究生，目前不少大型科技企業對於演算法工程師的相關崗位也有一定的學歷要求。

提到人工智慧，就不得不提人工智慧領域最炙手可熱的演算法工程師。演算法即一系列解決問題的清晰指令，演算法工程師就是利用演算法處理事物的人。演算法工程師主要根據業務進行細分，常見的有廣告演算法工程師、推薦演算法工程師、圖像演算法工程師等等。

但作為熱門領域和人才供不應求的人工智慧，開出的薪資依舊讓人羨慕眼紅。獵頭Jony表示「人工智慧科班出身的博士，50萬年薪僅僅是起步價，優秀的開到80萬、100萬都不一定能搶到。」

『陸』 人工智慧，未來競爭壓力大不大

從當前人工智慧領域的發展情況來看，2020年演算法工程師的崗位競爭壓力是比較大的，主要原因集中在三個方面，其一是當前演算法工程師的整體人才需求增量正在趨緩，這一點在2019年的研究生秋招時就有比較明顯的體現，不少打算從事演算法崗位的研究生最終選擇了開發崗位。

其二是人工智慧領域的創業熱點正在從技術創新向應用創新轉移，隨著大型人工智慧平台的陸續開放，這一趨勢會越發明顯。所以大量技術研發能力較差的中小技術團隊將轉向應用領域，這導致演算法工程師的就業渠道正在集中到大型科技公司，所以競爭也會更加激烈。

其三是目前有大量的研究生希望從事演算法工程師崗位，這也導致了演算法工程師崗位的競爭越來越激烈。實際上，當前計算機視覺、自然語言處理這兩個領域的研究生還是存在一定就業壓力的，因為前些年這兩個領域熱度很高，人才招聘量也非常大，所以不少研究生都選擇了這兩個方向，但是由於人工智慧產品在落地應用的過程中遇到了一定的障礙，所以也在一定程度上影響了人才需求。

雖然演算法工程師的就業競爭壓力比較大，但是從產業互聯網發展的大背景來看，演算法工程師整體的就業前景還是比較好的，尤其在產業結構升級的推動下，大量的傳統行業企業都需要進行智能化改造，而這個過程也必然會釋放出更多的演算法崗位。

『柒』 都快2021年了，演算法崗位應該怎樣准備面試

說到演算法崗位，現在網上的第一反應可能就是內卷，演算法崗位也號稱是內卷最嚴重的崗位。針對這個問題，其實之前我也有寫過相關的文章。這個崗位競爭激烈不假，但我個人覺得稱作內卷有些過了。就我個人的感覺，這幾年的一個大趨勢是從迷茫走向清晰。

早在2015年我在阿里媽媽實習的時候，那個時候我覺得其實對於演算法工程師這個崗位的招聘要求甚至包括工作內容其實業內是沒有一個統一的標準的。可以認為包括各大公司其實對這個崗位具體的工作內容以及需要的候選人的能力要求都不太一致，不同的面試官有不同的風格，也有不同的標准。

我舉幾個例子，第一個例子是我當初實習面試的時候，因為是本科生，的確對機器學習這個領域了解非常非常少，可以說是幾乎沒有。但是我依然通過了，通過的原因也很簡單，因為有acm的獲獎背景，面試的過程當中主要也都是一些演算法題，都還算是答得不錯。但是在交叉面試的時候，一位另一個部門的總監就問我有沒有這塊的經驗？我很明確地說了，沒有，但是我願意學。

接著他告訴我，演算法工程師的工作內容主要和機器學習相關，因此機器學習是基本的。當時我就覺得我涼了，然而很意外地是還是通過了面試。

核心能力

由於我已經很久沒有接觸校招了，所以也很難說校招面試應該怎麼樣准備，只能說說如果是我來招聘，我會喜歡什麼樣的學生。也可以理解成我理解的一個合格優秀的演算法工程師應該有的能力。

模型理解

演算法工程師和模型打交道，那麼理解模型是必須的。其實不用說每一個模型都精通，這沒有必要，面試的時候問的模型也不一定用得到。但更多地是看重這個人在學習的時候的習慣，他是淺嘗輒止呢，還是會刨根究底，究竟能夠學到怎樣的地步。

在實際的工作當中我們可能會面臨各種各樣的情況，比如說新加了特徵但是沒有效果，比如升級了模型效果反而變差了等等，這些情況都是有可能發生的。當我們遇到這些情況之後，需要我們根據已知的信息來推理和猜測導致的原因從而針對性的採取相應的手段。因此這就需要我們對當前的模型有比較深入地了解，否則推導原因做出改進也就無從談起。

所以面試的時候問起哪個模型都不重要，重要的是你能不能體現出你有過深入的研究和理解。

數據分析

演算法工程師一直和數據打交道，那麼分析數據、清洗數據、做數據的能力也必不可少。說起來簡單的數據分析，這當中其實牽扯很多，簡單來說至少有兩個關鍵點。

第一個關鍵點是處理數據的能力，比如SQL、hive、spark、MapRece這些常用的數據處理的工具會不會，會多少？是一個都不會呢，還是至少會一點。由於各個公司的技術棧不同，一般不會抱著候選人必須剛好會和我們一樣的期待去招人，但是候選人如果一無所知肯定也是不行的。由於學生時代其實很少接觸這種實踐的內容，很多人對這些都一無所知，如果你會一兩個，其實就是加分項。

第二個關鍵點是對數據的理解力，舉個簡單的例子，比如說現在的樣本訓練了模型之後效果不好，我們要分析它的原因，你該怎麼下手？這個問題日常當中經常遇到，也非常考驗演算法工程師對數據的分析能力以及他的經驗。數據是水，模型是船，我們要把船駛向遠方，只懂船隻構造是不行的，還需要對水文、天象也有了解。這樣才能從數據當中捕捉到trick，對一些現象有更深入的看法和理解。

工程能力

雖然是演算法工程師，但是並不代表工程能力不重要，相反工程能力也很重要。當然這往往不會成為招聘的硬性指標， 比如考察你之前做過什麼工程項目之類的。但是會在你的代碼測試環節有所體現，你的代碼風格，你的編碼能力都是你面試的考察點之一。

並不只是在面試當中如此，在實際工作當中，工程能力也很關鍵。往小了說可以開發一些工具、腳本方便自己或者是團隊當中其他人的日常工作，往大了說，你也可以成為團隊當中的開發擔當，負責其團隊當中最工程的工作。比如說復現一篇paper，或者是從頭擼一個模型。這其實也是一種差異化競爭的手段，你合理地負擔起別人負擔不了的工作，那麼自然就會成為你的業績。

時代在變化，行業在發展，如今的校招會問些什麼早已經和當年不同了。但不管怎麼說，這個崗位以及面試官對於人才的核心訴求幾乎是沒有變過的，我們從核心出發去構建簡歷、准備面試，相信一定可以有所收獲。

『捌』 為什麼一線互聯網公司的校招高薪都是演算法類

高端工程類崗位所需要的能力，高校很難培養出來。中低端工程類崗位，可能確實不太值錢。

。演算法類因為一些歷史遺留問題，大公司之前懂得人不多，而學校確實有些老師是行家裡手，學生也可以在某一個小領域，做到精通。

這推高了前兩年演算法領域的校招價。然而，隨著公司相關人才越來越多，演算法類的稀缺性也在下降。另外，現在很多技術比較好的組也比較認清了，高端演算法類畢業生已經不能靠論文數量，甚至已經不能靠發的會議質量了。

『玖』 演算法工程師35歲後會被淘汰嗎

不一定。

對比25歲剛入職更會加班更能吃苦關鍵是薪資更加便宜的小年輕，35歲的演算法工程師如果只是工齡更長資歷更老，將全方位處於劣勢。

個人覺得，如果35歲了還處在第一階段，也就是只能執行明確的演算法模型，和剛畢業的小年輕比可以說完全沒有競爭力，個人職業生涯的進一步發展會很受限。

如果已經進入第二階段，不可取代性還是很強的，畢竟這個階段的合理演算法技術選型和推動落地能力，是很多剛畢業和工作不久的年輕演算法工程師難以做到的。

如果已經到了第三階段至少已經是業務方向的演算法負責人了，都這種title了，考慮的是怎麼往公司的中上層走了，根本不會擔心年齡這種坎。

35歲對於我個人而言還有幾年的時間，也只有幾年的時間。無論是演算法工程師還是其他崗位，深耕該崗位目前而言可能還是最優的選擇，也可以說是沒得選的選擇。持續不斷的去提升自己在技術、技能、經驗、資源上的累積，努力去提升自己的相對不可替代性。

『拾』 本科生真的很不適合演算法崗位嗎

先說結論：有難度，演算法工作兩年，身邊都是碩士和博士，真心想做演算法，可以繼續讀個碩士。演算法內卷嚴重，很多人也都是在勸退。不過這也是我國快速發展帶來的問題，試問哪個行業不是內卷嚴重？大家一起卷唄。學習經驗和路線，我整理過，原文如下：

一直以來，被問到最多的問題就是「演算法的學習路線」。

今天，它來了。

我會帶著大家看看，我們需要學些啥，利用這個假期，我甚至還收集整理了配套視頻和資料，暖男石錘啊，這期文章有用的話，別忘三連哦！

主要分為 4 個部分：數學基礎、編程能力、演算法基礎、實戰。