算法工程师越老越吃香吗？

很遗憾，算法工程师并不是一个越老越吃香的岗位。

但不要灰心丧气，算法工程师很特殊，这是一个致力于让越老越吃香岗位消失的一个工种。

我们总结下越老越吃香岗位的特点。

1.经验是可以积累的，复用的，决定提升竞争力的边际成本。

这是所有技术工种的软肋，他们提升职业竞争力的边际成本太高了，四个字“终身学习”。

终身学习听起来轻巧，一边干一边思考，和下班翻开技术书，天天跟踪论文，复现实验，是完全不同的体验。

一种是一边干顺便学，一种是不学习就滚蛋。

算法工程师思考下，你前脚刚从SIFT算子的坑拔出脚来，后脚就踩进CNN，你刚熟练掌握BM25，学术界语义表征已经悄悄从word2vec跑到了大规模预训练模型。

你整明白了打标签，训模型。对比学习开始满天飞，他们告诉你又不用打标签了。

于是你在上班路上，下班回家，又打开arxiv，开始不断看论文。

除此之外，算法工程师在解决业务问题用的trick也是很难迁移的，很难从一家公司带到另外一家公司。

很多越老越吃香职业，他们的工作就像监督学习。

而医生在这方面是非常典型的占便宜的代表，随着你看病人的数量的提升，只要你稍微勤快点，多总结，多交流，技术就会逐渐精进，解决疑难杂症的能力越来越强。

工作的过程就像在训练一个模型，随着样本数量的增加，准确率越来越高。

另外的就像律师，在不同的案子中总结经验，最后在一个领域成为专家，法律是稳定的，本身的经验积累是可以复用的，随着经验越来越丰富，业务能力就越来越强。

2.需求多，职业准入门槛高，供给关系健康，决定下限。

有些技术公众虽然门槛高，准入门槛高，但是招聘需求实在是太少了，在供求关系上吃了亏，谈不上价。

算法工程师虽然需求众多，但耐不住准入门槛比较低，这是算法工程师的第二条软肋。

虽然现在大厂招聘的需求还在，但是职业的准入却不设门槛，转行也是欢迎的，只要你能过面试。

然而很多职业确实有硬性门槛的，比如做医生必须是医学院科班，经过规培，职业医生资格认证，基本上不存在程序员转行医生的可能性，但是医生转行程序员只要付出点努力就可以了。

并且，程序员还喜欢开源。开源项目降低了程序员门槛，让更多的人进来瓜分蛋糕，以至于自己被竞争下去了，看起来就像是自掘坟墓。

这算是卷到极致的一种体现吧，程序员们为了获取影响力，有了啥竞争力的生产资料，往往第一时间给大家看看，教会别人怎么用。

他以工具解决问题能力的边界化了一条线，不断抹平这条线以下的个体竞争力，提升这条线以下的整体社会价值。

因为程序员的准入门槛不高，所以面临大量的潜在竞争者，所以职业生涯的35岁危机可不是一句笑话。

3.需求受众广泛，附加值高，决定职业上限。

算法工程师在这方面算是扳回一城，在众多职业里，算法工程师算附加值较高的一种，上限非常高，具体表现就是经常看到有些大厂，量化等地方，掏出几十个月的年终奖发给员工。

本质原因还是算法工程师做的事情大部分是可以被流量，或者资本进行杠杆放大的，对于业务的增量是乘数效应。

当然现在随着互联网红利见顶，大盘流量见顶，大规模提升的机会是越来越少了，算法工程师在这方面的竞争力会越来越少。

而其他“越老越吃香”职业的杠杆效应体现在受众群体的资源，普惠有医保，高端有国际部，通俗点讲就是人脉的价值，提供稀缺领域的专家的医疗服务，提供富豪的医疗服务，这就是职业的杠杆效应。

类似的原因，技能可以被额外的资源杠杆放大的职业，都是天花板非常高的职业。

而保洁这种不存在附加值的职业，就是典型的上限非常低的职业，给不同的人提供保洁服务，并不能体现出不太一样的地方。

4.有一定的创造性，决定职业不可替代性。

没有创造性的职业都逐渐被自动化技术替代掉了，典型的就像上个世纪的接线员。

算法工程师目前的创造性算是一个比较容易被质疑的点，比如大家经常说的面试造火箭，入职拧螺丝。

拧螺丝这三个字形象地表达了大厂技术工种的特点。

高度细分，高度流程化，高度工具化。算法工程师都会用TensorFlow跑个CTR模型上线了，而且你能接触到的一般都是整个大链路中的一小部分。

算法工程师的一部分调参工作，也逐渐被AutoML取代，这种时候，换掉一个算法工程师也是轻而易举的事情。

而他们又不是一点没有创造性，毕竟工具好掌握，业务上的问题不是有现成的解决答案，从解决问题的角度来看，有业界可以通用的规律，又有一点点业务的特殊性。

所以算法工程师的立身之本除了工具使用本身，最重要的还是解决业务问题的能力。

以上四条，分别讨论了职业提升的边际成本，职业下限，职业上限，职业不可替代性，这四个维度来看，算法工程师在某些方面是极为劣势，算不上一个越老越吃香的职业。

但是，你不要忘了我们开头提到的，算法工程师的目标就是逐渐让越老越吃香岗位消失的职业。

这本质上是解放生产力的一种体现，比如成功应用的就有信用评估，生物特征识别，自动驾驶，AI制药，量化交易等，

后面我们还是看好技术的进步逐渐让更多的职业从人工变成机器，当然，目前还是不太乐观的，大部分算法工程师都被互联网大厂雇佣来提升业务指标了。