答疑 | 算法岗和开发岗哪个前景更好？
机器学习算法与Python实战
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· 2021-11-27
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算法岗和开发岗哪个前景更好？
开发岗需要做的是根据具体需求来搭建/维护对应的线上模块，写代码实现线上逻辑。具体而言，开发岗更像纯粹的“工程师”，需要根据需求来进行功能开发、测试、代码上线，比如在召回等某个模块修改个代码逻辑以推进某个业务上线。由于每项工作都是目标确定，工作量也是可以直观衡量的，所以工作确定性很强，产出也比较确定。一旦需求比较多时，就会堆时间加班解决，而加班多工作量肯定会更多，成绩一般也更突出。所以，开发岗更多是“身体累”。 算法岗的目标主要是通过各种手段提升对应指标，比如推荐系统的点击率、转化率、用户停留时长等。举上面例子来说，是通过优化召回、粗排、精排等策略/模型结构，优化模型训练数据，对接新业务优化业务指标等各种不同方式来提升指标。到了现在算法已经接近瓶颈时，算法会过得非常难受，每个优化点不一定会有用（大多是无效的），需要反复提出新方案、优化、排查指标、再提出新方案不断循环直到拿到某个收益点。有时改几行代码结果带来收益，有时又投入巨大工作量也没收益，所以，这方面工作量和工作目标上更不好量化，算法岗更多是“心累”。
算法需要熟悉各类机器学习/深度学习算法知识、各类策略、比较前沿的新算法/模型，除此之外，现在对算法的工程能力要求也是越来越高，基本的架构（比如上面说的公司内部推荐/广告算法各个模块的代码）、架构开发基础（C++，Java等）、数据开发（spark等、flink）。主要原因一方面是简单的模型优化已经很难拿到收益了，新开发的算法逐渐更复杂，想要让模型更合乎预期就需要对架构很熟悉方便模型设计、指标排查、提出新方案等，另一方面，也是为了快速迭代，开发同学需求太多做不完的时候，算法岗不可能干等着别人开发，自己动手完成一部分简单开发能够保证工作正常推进。 开发岗则需要对架构知识、开发基础等各种知识比算法同学更深入，具体哪部分技术重要取决于具体的开发岗位。
由于前几年ai太火，各个专业都往“算法”上转，当年削尖脑袋进算法各方向的学生这两年也开始批量毕业。因此，显而易见的是算法岗面试会更内卷一些，尤其是cv、nlp等偏研究性质且落地场景不多的算法岗位。目前推荐/广告算法还不算卷，主要原因是没有平台导致很少学校会专门研究这两个方向。面试上主要还是看以往的算法项目经验及对算法本身的理解、算法基础知识、刷题等。 开发岗种类比较多，比如后端、前端等，而且根据不同业务可能又会使用不同的技术栈（比如一些用C++，另一些用go等）。开发岗是硬需求，每个公司都需要且数量不少，所以内卷程度会比算法轻。面试上，也都大同小异，主要也是问过往项目，基础知识（对应开发方向的）以及刷题。
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