从今年校招来看，机器学习等算法岗位应届生超多，竞争激烈，未来 3-5 年机器学习相关就业会达到饱和吗？
写这个回答的时候2018年，现在2021年，很有意思～ 会的。 先交代下背景，我是做后端的，不是算法工程师，业务是广告，由于平时和算法同学配合比较紧密，自己好奇心也比较强，也会学一些ML相关的东西，比如CTR、召回优化、相关性计算什么的，因为log常常需要我们给他们统一。 今年找我内推的同学投的全部是算法岗位，注意，是全部！不论你是什么方向的程序员，工程师的职责是为了解决问题而存在的，当你解决不了问题的时候或者问题得不到快速解决的时候你对一个企业就会失去价值。一个职位的竞争关系和薪酬体系从来都是由供需关系决定的，而不是由你怎么怎么牛来决定的。我只从我了解的传统的推荐、搜索、广告传统互联网三驾马车来说，新的应用比如图像什么的我不太了解。本文的立论基础是说趋势、也就是说这个领域的中位数，单论技术来说，哪个领域的大牛都很强，比如阿里云数据库抗住双十一峰值这种难度是不亚于搞深度学习的，希望大家不要抬杠！ 这个方向2017年大家都死命往里面扑，转行的、应届的...我们来看如果一个产品上线，那么涉及到前端会经常改版上线，改版的时候快速迭代肯定需要后端工程师功能的配合，还有大量的冗余代码为了支持进一步的快速迭代和上线需要搽屁股（背锅），也需要算法同学做相关性计算的模块来优化。整体来说，研发决定了你家这块互联网的地有多大，算法决定了在这块地上怎么产生更大的收益。但是和研发不一样的是，研发可能要不断的面对变化，而算法有时候model迭代几版之后AUC怎么都不见得提高，这就很尴尬，从这个角度来说研发的需求量会比算法大，企业会给没什么产出也给算法工程师年终奖发很高的系数？不会的。这也基本上符合现在各大公司的人员结构，研发的人数常常是算法团队的1~2倍；另一方面，算法的base model可以被工程化，比如你跑个FTRL、GBDT、LR有很多特征是每个位置通用的，比如用户画像，物料基本信息，这部分工程能力如果强的话，基本的反作弊上线，pipeline管控起来，上线配置一下base model这部分可以节省掉大量算法工程师原来需要各种数据清洗的工作，接下来才需要算法工程师进行优化。我想表达的意思是：互联网发展那么多年，本质上就是流量经济，而同一个流量需要的研发工程师比算法工程师多；另一方面，现在大家都一个劲的往里面扑，迟早会被杀成红海。 另外以一个后端程序员的视角怼一下，希望那些刷了一个公开课进入算法领域的工程师能居安思危。 代码能力太弱。很多算法工程师撸代码的能力和debug的能力真的很弱，这在一个公司是很致命的，这直接导致上线和迭代速度不够快，遇到不懂的时候顺藤摸瓜快速验证数据的能力差了很多,也谈不上什么代码的复用，而且经过很多封装之后算法工程师是剩下了：想特征的部分，这也是我对接的一个做算法同学比较焦虑的。广告的特征又比较稀疏，过拟合什么的据算法同学说广告这边不太容易过拟合。另：有很多东西是结合业务的痛点工程化出来的东西. 无知和弱小不是生存障碍，傲慢才是。做着一堆找特征的工作，每天对研发同学秀优越说我们搞的是人工智能，见效快的觉得low，见效慢的公司没办法等你，自己做了几年出去反而把自己最有优势的部分废掉，然后只能靠媒体的AI春药度日了。 业务sense太弱。我觉得一个优秀的工程师（不论是研发还是算法）是需要具备很强的数据sense、产品sense的。比如很多召回的优化，你对比一下竞品还有如果对业务足够熟悉，就容易相出优化的东西，一下子就知道哪部分做得不好导致线上效果不好，比你在那边死搞强太多。 公众号：胡慢慢滚雪球。更新软件工程、个人思考、投资相关的东西。