算法岗选择

最近秋招拿到offer的同学在问我一些offer抉择的问题，关于算法岗怎么选方向，尤其是业务岗和研究岗的区别。今天从几个维度聊聊这个问题。你的目标是落地还是探索？业务算法岗的核心价值在于解决问题，用成熟稳定的技术提升业务指标。日常工作围绕数据处理、特征工程和模型调优展开，最后通过A/B测试验证效果。岗位稳定、成果可量化是明显优势，但技术可能不够前沿，容易产生重复感。研究算法岗更像边界探索者，集中AI Lab这类部门。这里博士比例高，核心任务是做出比现有方案更优的算法创新，目标发表顶会论文。你能接触最前沿的技术，学术积累扎实，但成果不确定性高，压力也更大。你数全链路还是深钻型？业务岗需要全链路能力——懂业务逻辑、会特征工程、能上线部署，最终把技术转化为可量化的业务增长。研究岗则强调算法深度，要求扎实的数学功底和创新能力，更看重在细分领域的学术突破。如何选择？喜欢看到技术快速落地、享受清晰的业务反馈、工程能力强的同学，业务算法岗是更稳妥的选择。如果理论基础扎实、热衷前沿探索、能承受较高不确定性，研究算法岗的挑战和上限都更高，但要做好成果周期长的准备。不过研究岗可能有时候也需要做一点业务上的工作，这要根据部门实际情况来看。没有绝对的好坏，关键是匹配你当下的状态。业务岗是脚踏实地，研究岗是仰望星空，两者都在创造价值。选择前想清楚自己更看重什么，比盲目追求热门更重要。想了解更专业更具体的算法岗不同方向不同岗的要求，发展，前途等具体信息可以滴滴我本人拥有7年大厂算法岗经验，作为技术面面试官(含社招和校招)，看过上千份简历，已面试超过上百位同学，面试和被面试经验十足，同时在ECCV/IJCAI/NeurIPS等顶会上发表过多篇论文和ACM获奖竞赛经历。职业规划 业务算法 #研究算法

大家苦代码手撕久矣，天天刷力扣进去又不常用，更多是作为筛选门槛。最近一位同学实习面试时，面试官给了两个选择：传统算法题，或者用大模型辅助写一个完整的深度搜索框架流程并进行优化解释。这其实反映了两个维度的考察：一是对大模型这类生产工具的熟练度，毕竟实际工作中大家都在用；二是对稍大规模项目的理解和设计能力，这远不是有工具就能做好的事。对于实习岗位，这种考核形式可能更贴近实际。招人进来是为了干活，如果对工具熟练、对项目有理解，确实比单纯会解算法题更重要。但在越来越卷的秋招中，传统的代码考察短期内估计不会消失。在海量候选人里，算法题依然是最高效的硬筛选指标之一。不过长期看，随着AI辅助编程成为标配，面试形式一定会逐步调整——可能更侧重系统设计、代码评审、或是在限定工具下的问题解决能力。未来理想的考察，或许会是“开卷考试”：允许使用任何工具，但要求你在规定时间内给出一个可运行、可解释、且经过优化的解决方案。这更能模拟真实工作场景。我拥有7年大厂算法经验，担任过多次校招社招面试官。如果你在准备面试时对考察形式有疑问，欢迎联系我交流。代码考察 面试趋势

最近看到大模型方向的高薪offer引发了一些讨论。有人感叹“选择比努力更重要”，认为抓住了风口就改变了一切。作为局中人，我想聊聊我的看法。确实，大模型带来了薪资结构的显著变化。开发岗今年60万可能已近上限，而大模型方向80万以上的包并不少见，部分公司给硕士生的总包甚至超过百万。更值得关注的是，一些高薪候选人并没有顶会论文，仅凭扎实的实习和工程能力就拿到了机会。这似乎印证了“选择决定论”。但我想说，大模型的高薪并非“风口上的猪都能飞”。行业的高回报，是对这群人特定努力和能力的市场定价。首先，这个行业的门槛和竞争强度被严重低估。它不是避风港，而是竞技场。你需要快速跟进日新月异的技术，处理海量数据与复杂工程问题，承受极大的交付压力。很多从业者付出的心血并不比在传统赛道发顶刊少。市场的定价，正是对他们所克服挑战的认可。其次，行业的内部淘汰率非常高。我们只看到头部选手的光鲜，却忽略了大量“卷”不出来的人。他们的处境或许比许多稳定方向的从业者更艰难。幸存者偏差让我们容易得出片面的结论。大模型是当下的重要选择，但它从不是轻松的通途。它更像一个放大器：选择决定了你进入的赛道，而努力与能力决定了你能在其中走多远、留多久。对于个人而言，在正确的方向上持续积累有效的努力，或许才是更实在的答案。我拥有7年大厂算法经验，担任过技术面试官，欢迎交流。

选择一家技术强、口碑好的公司，对你的成长和后续发展至关重要。今天梳理下不同算法方向的头部公司，帮助同学更有针对性地投递。AIGC算法图像与视频生成是当前热点。这个领域的第一梯队包括阿里的通义实验室、阿里妈妈，以及字节的智能创作团队。此外，淘宝、快手的可灵、美图等公司也在AIGC应用上投入很大，有不错的实践场景。多模态算法多模态技术基本被大厂主导。阿里通义实验室、字节、淘天、华为、百度、科大讯飞、商汤等公司都有扎实的布局。选择时建议关注各家的开源项目和实际落地产品。大语言模型LLM领域竞争激烈。以DeepSeek、百度文心、阿里通义、字节豆包为代表的互联网大厂是第一梯队。同时，月之暗面、昆仑万维、智谱AI等专注AI的公司在技术和创新上也有很强的实力。CV与自动驾驶计算机视觉方向，百度、商汤、滴滴、华为等公司有深厚的积累。自动驾驶则更集中在百度、滴滴、华为及各大车企的智能驾驶部门。选择公司时，不仅要看技术实力，还要结合业务前景和团队氛围。有时候，一个正在快速成长的业务，比一个已经成熟的方向更能给人成长空间。更多干货请看我🐷页AIGC