在程序员界，算法岗的热度好像已经持续10多年了，很少有人给这个职业泼冷水，今天我斗胆一试，希望能给算法新人一点提示，引起他们的思考和行动。

1、非必要勿入

除非你没得选，专业就是算法（NLP、CV……）；

除非你特别热爱；

除非你天赋异禀……

否则，你应该看看下面再考虑。

2、卷王之王

各个行业都有不同维度的卷和压力，算法岗常见的几种如下：

1）永远都是具有挑战的KPI

算法团队在产品初期压力小一些，但国内的产品都追快，所以初期时间会很短，资本推动下会很快到中期、后期，算法团队的kpi就会压上来，比如信息流产品的DAU、点击率、完播率、人均时长、互动指标等等，而算法工程师的任务就是提升这些指标。如果你觉得这没什么，那么你可能不了解周目标、月目标、季度目标等，注意这些目标是量化的。

2）永远查不完的case

算法团队面临的case问题是永远查不完的，而作为业务大老板们通常喜欢case by case的推动，而且要求24小时oncall，什么case不过夜等等，不知道从哪里开始的风气，认为这样很狼性。对此，算法工程师们苦不堪言，经常为了解决个别case慌忙打补丁，长此以往系统畸形case更甚。如果你遇到替你顶住case压力的老板请珍惜……

3）卷晋升

算法工程师的晋升之路跟其他程序员最大的差异是需要更多的“创新”，除了完成或超越kpi，还要紧跟学术界、工业界的技术动态，及时引入“新算法模型”应用到自己的业务上，往往实现了大炮打苍蝇的效果，这样晋升答辩的ppt才能漂亮加分。实际上，这种强行“创新”新技术选型的性价比可能极低，但为了升也得上，所以“坑”就是这么来的。到这，你可能想到了，难道我业余时间也得去跟踪“新算法模型”么？没错，继续看。

除此之外，根据公司特点、具体岗位等还会有些特色的“卷”……

3、日新月异

如果你从事互联网行业，就不得不提“搜广推”，搜索、广告和推荐业务相关算法的更新速度、淘汰率可能是行业内最高的了。尤其热门技术领域，以最近大热的ChatGPT为例，相关的paper几乎每隔几天都有新的出来，谷歌、微软、脸书等等都在疯狂刷paper，如果你恰巧是NLP领域的算法工程师，那么，恭喜你，最近你老板肯定非常关注你，先帮忙把ppt搞出来再说，然后再疯狂push。更有实力的大厂直接跟进官宣什么类似的产品，而且大老板们往往直接拍定上线时间，产品研发按照deadline倒排，然后封闭开发，期间你可能没有时间仔细思考和规划，但一定会按时交付，至于效果嘛……慢慢调。所以，热门算法领域“日新月异”不是夸张，半年不跟几乎落后一大截，到时可能都不知道人家讲的是什么，你以为刚刚精通的算法可能已经被淘汰了。

以上我说的是普通人可能存在的烦恼，对于天才级的同学来说是最好的发挥空间。

4、持续精进工程能力

以上内容如果没有劝退你，那么，恭喜你，因为这一条可能会延长你的职业生命周期（晚一些被后浪拍死），甚至做出一些惊人的成就。持续精进工程能力是高端算法工程师必备的素质，因为工程能力是可以持续精进的（比如基于C++、go、java的大型服务的架构设计和开发能力等），而且长期价值更高（因为这些技术迭代慢，对比NLP领域的分词、句法分析、信息抽取等等都淘汰了）。切记不要成为简单的“调参侠”，只会python等，如果你不想研究工程，也要找到适合自己的持续精进的方向并行动。

写到最后，有人可能要问算法岗没什么好处么？肯定有的，比如：容易遇到比自己优秀的人，从而倒逼自己努力学习，成长迅速；再比如：遇到早期“抖音”级的产品，算法岗的回报和成就感就会巨大，其他岗位很难体会到AB-test数据暴涨的感觉是多么的开心。所以，如果你喜欢算法岗，请一定坚持下去，顺便想想第4条的建议。

总之，希望程序员们都能找到自己适合的领域，如果恰巧也热爱那就更好了。

著名计算机科学家高德纳

PS：你知道图片中的老爷子是谁吗？

计算机程序设计艺术

年轻的同学可能不知道，他就是当今最著名的计算机科学家，算法先驱，经典巨著《计算机程序设计艺术》（尽管是老爷子用最简洁语言撰写的著作，但凡人看着仍然太难系列）系列的作者高德纳（Donald Ervin Knuth），是算法工程师们应该膜拜的算法大神。

关于他的事迹有空我们扒一扒。