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算法岗选择

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算法工程师的日常:是热爱,也是常态
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2025-12-22 11:54
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中山大学 算法工程师
业务算法岗vs研究算法岗,该选哪个?
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
你的小可爱555:帮顶,确实不错,专业能力强,已拿到面邀
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算法岗面试代码题以后会怎么考?一个值得注意的新趋势
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2025-12-29 12:39
中山大学 算法工程师
观大模型开奖有感:选择与努力,哪个更重要?
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。
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