20 万、50 万、100 万年薪的算法工程师在能力素质模型上有哪些差距？

作者：匿名用户
https://www.zhihu.com/question/59461289/answer/167700712

不谈虚的能力，只谈现在国内的行情。

一. 20W（我觉得改为25W-35W较好，实际上现在20W招不到合格的算法工程师了）

相关方向的应届本科/硕士，能拿到BAT offer的那种。这个门槛其实很低，有不错的代码能力，对机器学习有一些很基本的掌握就行。

BAT算法工程师的面试，一方面是要能写代码，其实挺多也就是leetcode中等题的水平，ACM铜牌以上就无压力了，没搞过ACM的多刷刷leetcode方面也不成问题；一方面是能跟面试官扯一些机器学习的东西。

理论基础其实面试官也好不到哪去，你随便问BAT那些在职的算法工程师一些偏理论的机器学习问题，也能把他们问懵逼。所以面试机器学习，理论基础你只要好好上过课就没问题了。项目经验，只要做过实验室的相关项目，或者有对应的实习经历，或者有相应的竞赛经历（kaggle，阿里天池等等）也没问题了。

二. 50W

有名实验室的优秀硕士/勉强能毕业的博士。和几个清华、港中文、港科大的同学聊过，普遍表示他们实验室能毕业的博士offer没有低于50W的。很简单的道理，大部分知名实验室对博士的毕业标准就是三篇一作顶级会议；现在AI的行情，有三篇一作顶会在手，50W的offer是不难拿到的。

在那些实验室没达到这个标准，是没法博士毕业的。当然也有部分硕士毕业的时候就有三篇一作顶会，这种属于很优秀的了，拿50W年薪也是可以的。至于那种本科毕业就有三篇一作顶会的，应该是大神了，基本会去美帝top学校读PhD，一般不会直接去工作的。

三. 100W

100W及以上的算法工程师，基本属于科学家了，大多数在这个领域的知名公司担任leader的角色。

知乎这样的人其实挺多的，保护别人的隐私，我也不一个个艾特出来。

这些人大多是名校博士，导师在业界非常有名。博士期间发表了很多顶会论文，拿过Google PhD fellow/Microsoft Fellow，或者做出了非常有影响力的工作。

总而言之，什么样的人能成为一个算法团队的leader ？

要么读博士期间师从领域内大牛，并且有很好的论文，是这个领域的专家；要么在工业界做出了成果，有相当的资历；要么就是那种天赋异禀的大神，姚班的IOI金牌，这种本科直接年薪百万也不是问题，比如今年姚班的陈立杰和范浩强。

众所周知，学术是一个圈，而且还是一个挺小的圈；往往一个方向最好的几家实验室，还彼此认识，关系不错。工业界虽然是谁行谁上，但算法方向毕竟偏学术，特点非常接近学术界，带有圈子属性。现在算法人才不仅贵，而且难招。大公司跟名校建立合作关系，请学术大佬来当首席科学家，他的博士也全都打包过来；创业公司利用自身的人脉关系，比如face++能招到不少清华优秀学子（创始人清华姚班），商汤科技招了很多香港中文大学的博士（创始人香港中文大学教授）等等。

如果你能进入高端的学术圈，跟着一个大牛导师读PhD绝对是磨刀不误砍柴工的。这可以给你带来异常强大的业界人脉，和大佬们谈笑风生甚至一起合作的机会。你会发现业界那些牛逼闪闪，名气响亮的人，可能就是你的师父//师叔/师祖/师兄/师姐。找实习找工作都不按流程走，打个招呼就过去了。

作者：木木
https://www.zhihu.com/question/59461289/answer/166316694

1. 20万

北京的一线二线互联网公司给应届生的白菜价格：科班出身，算法相关方向的硕士生基本都能拿到；优秀的本科生（ACM铜奖之上或有一定深度的项目经验）无算法相关经历有一些也能拿到，公司愿意培养你；博士生，研究经历一般的能拿到。其实这里波动范围很大，有些公司会直接开出30万到40万的应届生offer，应届生是公司的未来，优秀的应届值这个钱。算法工程师不要说和学历无关，恰恰行业内都重视学历，重视你是否是科班出身，硕士期间做过机器学习，模式识别工作的明显和普通候选者有差别。一般情况下，本科生基本不会被招聘到算法岗位，研究生一般都经过研究锻炼，算法工程师需要该能力。这不是歧视本科生，行业现状如此。

2. 50万

应届就进入一线和二线互联网公司做算法，一般BAT工作两到三年出来的优秀者（在相关方向有熟练的把握，具备一定深度，例如广告算法涉及的各个环节，相关做法以及能带来多少效果）能拿到该数目甚至更多；二线公司出来的可能只能到30至40万；优秀博士生应届毕业（深入研究方向，有多项成功的研究经历）就能到该数字甚至更多。想表达的是大家都注重出身经历。当然我说的是大致情况，我有一个师弟，硕士就是搞模式识别相关，在国企搞一年解决了户口，去了阿里给了p6，40万。我有一个同届同学，在创业公司搞了3年半，然后去了腾讯，T3.1，给了60万。运气占很大成分，例如对方缺人，急需，这时薪资一般都不是问题。

3. 100万

阿里P7或p8，百度T7以上，腾讯T3.2之上，二线公司的高级技术经理/总监（非普通级别技术经理），融到很多钱的创业公司的算法专家，能达到这个数目。一般是那些在算法方向工作五六年之上，在本方向积累很深，并了解其他相关方向，对行业进展了如指掌的人。

100万有一定难度，但对于有些人来说很简单，这也和岗位匹配有关，例如一些重视数据算法的公司愿意砸钱招人你很容易到这个数，一些不重视数据算法的公司也许你花很多年也到不了。

我还没到100万，可能没法有过多的陈述。认识一个师兄，腾讯呆到6年的时候，100万，级别3.3。一个同学，硕士毕业工作五年，知名ai公司，近期要跳槽，人家给出120万。

楼主说的‘’你现在工资多少，我给你加多少‘’，尽管听上去很粗暴，但是行业内恰巧如此。只要你的级别够了，达到了薪资范围空间，例如百度T7能够上100万，hr就会以你当前工资为基准，去和你谈，别想着当前30万，人家给你100万，你当前70到80万才有一定机会。当前的工资决定了你下一次跳槽会涨多少，我们需要正视这种现象。

算法行业很火爆，工资高，但门槛也高，现在有很多人去参加培训或者自学，想转到算法行业，大家都努力这是好事，但是你不得不面对一个残酷的现实：在用人单位眼里，大部分培训或自学要比科班出身低一截。你工作两三年，然后去参加培训、去应聘，你将可能是去和应届生竞争，如果你没有学扎实，并且有较深入的实践，超出大部分人的水平，用人单位更愿意招科班出身的应届生。因此，请更努力，不要浮于表面，我面试的时候遇到太多这种候选者了，甚至为他们感觉可惜，大多人被耽误了。

补充下这个回答：

【100万】
这半年带领团队做成了一些极具挑战的项目，领导比较满意，涨了些工资和股票，现在pkg超过了100w。这半年也出去看了一些机会，几个成熟的创业公司开出了130w～150w的pkg，当然创业公司的期权还是比不上上市公司的股票。另外，下半年和以前的同事沟通加深了，大家也不避讳谈薪水了: 有一个去阿里p8给了180w，他过去带两三个人做项目，其实做的事情用的技术和我差不多，不过人家工作了近10年，我才五年半；有一个去了美团3.3，给了100w，他也工作了七八年。还有一些其他案例不一一列举。想表达的是：

(1) 还是bat大公司有钱，算法人才舍得投入，二线公司除了头条滴滴等个别公司，大多很难有那么大投入。

(2) 高薪是可以积累出来的，只要我们技术不退化，能干实事，尽管当前高薪，每年的普涨或者跳槽仍可以继续涨薪。

(3) 能干实事才能高薪。这里去除那些背靠大树，有政治资源的无为而治者。我们大多码农都是没有政治资源，全靠自身，这时候如果公司需要你在岗位上作出成绩，你取得了成果，掌握了核心，公司和领导都会将资源向你靠拢。

(4) 越往上越需要政治资源。你的团队，你的领导，缺一不可。

【150万+】

因为团队有技术储备，战斗力不错，遇到了新的项目机会，完成得还不错！公司追加了股票，算起来总包达到了 160万，一切来得很顺，要知道一年前还不够资格谈 100万。拿着这薪资也有很大压力，它代表着领导的期望，只能更加投入工作，并不断学习，提高自我和团队的能力，继续更进一步！

作者：知乎用户
https://www.zhihu.com/question/59461289/answer/840221283

20 万：别人派活自己基本上能独立完成，偶尔需要 50 万的人给予一点帮助。没有人派活的话，可能就不知道接下来做什么能给团队产生最大的价值。

50 万：就算没人派活，也知道接下来自己的项目该如何做，以及做完这个项目下一个项目做什么能够对团队产生最大的价值。需要在不影响自己项目的前提下，花时间给一个到几个 20 万的人提供指导和帮助。

100 万：对下，能够给 20 万和 50 万的人派活，让他们觉得自己接到的活难度恰到好处，既不会简单到无聊，也不会难到做不出来，而且还能学到新东西。（实际上，明知道 20 万和 50 万的人解决不了的问题，都要自己解决了。）对上，能让各级老板觉得花在这个团队上几百万一年的人力资源成本实在是物超所值。

以上模型对各种类型的软件工程师都有效。

简单来说，对于级别为 i 的工程师而言，他对级别为 [0..i-1] 的工程师产生的价值越高越好，他需要从级别为 [i+1..] 的工程师（或老板）获得的帮助越少越好。一个工程师之所以被定级为 i，是因为他能够对 i-1 提供价值，但还做不到 i+1 能做到的事情。

最后，我知道题主很想要一个清晰的模型来说明如何定级和定薪酬，但很可惜这跟你工作上训练的任何模型一样，都有模糊说不清楚的部分。只是这个模型不是存在于你的机器上，而是存在于各位老板的脑子里。这个模型的训练数据是现有工程师的级别和薪酬，而且模型可能存在 overfitting 的问题，例如说「我们唯一一位 100 万的工程师能做这个，所以我们认为其他人都要能做成这个才有资格拿 100 万」。很遗憾，这些问题现阶段都是无解的……