22届秋招人间地狱，还要卷过来吗？

卷友们好，我是rumor。

从是否值得进入、供大于求，到诸神黄昏、灰飞烟灭，再到今年的人间地域，算法岗的竞争激烈程度每一年都是指数增长。在这个环境下，有真正深入了这个领域的，也有跟风的，两者的差距越来越明显，而后者则到了需要谨慎思考的节点：如果自己在这个领域没有优势，是否开启人生hard模式？

困难点不止在秋招这个节点上，更在之后的职业发展。对于应届生来说最稳妥的起点还是在大厂，如果第一份工作没进入的话，在算法人才越来越多的社招市场上也处于劣势。

从个人了解的案例来看，我们18届秋招的时候，当时有个大厂实习、刷刷题就很厉害了，稳稳能拿很多offer甚至SP。一些没有经验的，只要专业挨着，恶补下基础也能拿到offer；但到了19届，上一年的SP标准降为了白菜，得有多家大厂实习经历 or 一两篇还行的期刊/会议 or 比赛top，才能拿SP；对于20届的学生，标准再次提高，感觉我认识的SP都是人均顶会；到了21届，已经不是有没有paper的问题，而是有多少篇的问题，有的硕士SP同学的paper我用一只手已经数不过来了；到了今年，大厂实习好像已经稀松平常，简历上基本没有见到比赛top的同学了，奖金多的、影响力大的比赛都有大厂员工或者业余团队在卷，学生很难做上去。Paper的比拼则更注重影响力，简直拿博士的标准来衡量硕士。

P.S. 以上言论全部源自和朋友、应届生的交流，仅为个人观点，和公司招聘标准无关

看着现在这种卷度，有种死循环的感觉，就像海淀的房价一样，优秀的硕博都去算法岗了，大厂为了抢人就会出更高的价钱，而下一届看到这么高的价钱，就又往里涌。涌入了这么多后浪，把跑得慢的前浪拍走，再继续跑担心被后后浪拍到。这种情况单靠个人或者单个公司是很难改变的，除非出现了新的CS技术大风口，或者某个AutoML算法可以大幅降低人力介入。

其实，算法岗真的没有大家想的那么美好。业界还是以结果为导向的，国内企业AI lab的现状想必大家也在知乎上看到不少了，真正能从长期角度让大家做research的地方有几个？即使老板给予很高的宽容和算力资源，能做出有影响力工作的人又有多少？大部分，甚至90%以上的国内算法工程师都是要for落地的。而落地意味着看各种脏数据、想尽各种办法提效果，当清洗下数据、加几条规则就能立刻提升的时候，还有多少精力去看paper改模型呢？当然也不能以偏概全，但确实有很多算法在写SQL、做开发，和学生时期的幻想相差甚远。

话扯远了，我主要想说的是，算法工程师的本质还是工程师，并不比其他开发工程师高级，只是前几年的开发们吃到了互联网扩张的技术红利，而算法吃到了深度学习技术的落地红利。当各种里程碑的新模型都落地完了，红利期也在慢慢消退，从学术界都开始往大模型卷就可以看到，我们已经陷入到了「价格战」中。

说了这么多利空，主要是想帮在犹豫的同学提供一些思路。算法岗的竞争很激烈，而且目前这个方向已经过了飞速发展的阶段了。

事实上工作之后，开发和算法岗的工资差距会越来越小，优秀的开发工资完全不低于算法，基本两三年就追平了（而且开发本科毕业就可以）。同时，做开发的确定性很高，一般出问题总能找到解决办法，但算法就不一定了，可能搞两三个月还没把效果做上去，即使上线了还要经常碰到难缠的badcase，幸福感指数直降。

对于我个人来说，没有大的利空我还是会坚守在算法岗位上，主要原因如下：

1. 从小就喜欢看科幻片，算法可以让我一直接触新的东西，给我一种见证人类进步的感觉（这算是梦想吗）

2. 从整个大趋势上，各个行业比如医疗、工业，都在朝着信息化发展，而信息化意味着更多数据，有了数据就有算法的发挥空间

3. 国家支持科技发展，而AI是其中一个重要分支

4. 现在AI仍是给资本讲故事的重要模块，不管什么自动驾驶、工业互联网、元宇宙，都得带着人工智能，还是有新机会新盼头的

5. 我也曾幻想过去搞量子计算或者机器人什么的，可我已经没脑子学了。当年区块链我还没学完它就。。。

所以，我觉得算法是一个可以坚持的方向，但如果不想卷算法，继续从事CS其他岗位也没问题，上面的优点也说得通，而且需求量更大。

最后，安慰一下23届的同学。我开头提到有paper的大佬越来越多了，但其实整体还是少数，如果本身实验室没有环境也无法找到research实习的话，专心把其他项目经验做深也是可以的。在这种竞争激烈的情况下要注重培养个人的差异化，如果有很多不错的大厂实习、落地能力强，达到能独立完成任务的程度，也可以拿到很多offer。

祝大佬们人手几十个offer。

大家好我是rumor

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「劝退失败」