江大白 | 万字长文，算法工程师，如何挨过职业寒冬？（建议收藏）

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于 2024-12-18 21:40:12 发布

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#人工智能 #图像处理 #深度学习 #YOLO #chatgpt #算法 #nlp

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导读

作为一名算法工程师，怎样才能在如此大环境中规划好自己的职业生涯，从而更好地应对大环境的不稳定性？本文将分享关于算法工程师职业生涯规划的一些思考和经验。

今天的介绍会围绕下面三点展开：

1. 职场中的三个重要阶段

2. 算法工程师如何做好规划

3. 明确路径，打磨技术

分享嘉宾｜马迪腾讯推荐算法生态方向技术负责人

出品社区｜DataFun

01 职场中的三个重要阶段

关于职业生涯路径的思考，涉及到一个哲学问题：我从哪里来，要到哪里去？作为一名算法工程师，在职业生涯中一般会面临以下 3 个阶段的挑战。

1. 挑战 1：学生到职场的转变

这是所有职场人的必经之路。在学校里，导师和学生之间关系相对简单和单纯；而在职场中，会遇到很多复杂的、先前没有接触过的事情。对此，有如下几条建议：

① 在正式入职前参加至少一份实习，提前适应职场生活；

② 在职场中要保持好奇心，多和资深人士请教交流，少说多看多做；

③ 在职场中要保持学习力，注重基础知识和能力的积累，并与职场实际问题结合；

④ 摆正心态，不要嫌弃 dirty work，在小事中也可以积累经验和 Credit。

2. 挑战 2：从 Junior 到 Senior 转变

这也是大部分资深职场人士经历的成长路径。以国内大厂为例，腾讯的 Junior 职级大约是 6-9 级，大约对标阿里的 P5-P7，对应 Junior 工程师到 Senior 工程师的成长过程。这个阶段正是积累业务本领和技术深度的重要阶段。每个人在此阶段经历的时间长短不一，取决于职场机遇、个人状态和业务成长空间等。对此，有以下几条建议：

（1）深入了解业务本质

相对于天马行空的想法和研究，想法“落地”更重要一些。近期互联网行业的前沿发展方向，包括 Chat-GPT、AIGC 等大模型的出现，都是紧贴用户需求和相应产品进行技术创新的产物。近期流行的 Chat-GPT，其背后的大语言模型其实很早就出现了，但是由于早期缺乏应用“引爆点”，没能通过产品进行“落地”，因此一直未能得到大规模的应用。作为一名算法工程师，一定要从产品和业务本质出发，去了解并挖掘算法带来的价值。

（2）深挖技术

不断拓展和提升自己的技术能力。以推荐系统为例，需要全栈式了解召回、排序（包括混排和精排）等模型的建模能力，以及 SOTA 模型的优缺点、顶会前沿模型进展等。

（3）T 型人才发展

T 型人才是一个常常被提及的概念，指的是在自己的技术赛道确保技术深度的同时，提高自己的技术延展性。延展性包括两个方面，一个是业务层面，一个是技术层面。仍然以推荐系统为例，推荐系统方向的算法工程师建议更多地了解 CV 和 NLP 的基本原理，从而更好地赋能相关的业务。

总的来说，Junior 工程师的工作更多地偏向任务的执行，而 Senior 工程师的工作更多地偏向具体的问题思考与解决。例如，某 APP 的 DAU 出现下滑，需要找到下滑的原因并提出解决方法。这是个很大的 topic，可能是由于某个页面某个场景的转化率比较低所导致，也可能由其他各种复杂的原因导致，这就是一个 Senior 工程师需要系统考虑的问题。首先通过数据分析定位关键问题，进而设定目标、搭建模型、构建评价指标，进而提出解决方案，最终将问题解决。而在这样的过程中，靠个人往往难以达成目标，需要协调各类外部资源共同完成。

3. 挑战 3：从员工到 Leader 的转变

第三个挑战，可能有些工程师已经经历过，但是大部分工程师可能尚未经历，那就是从员工到 Leader 的转变。这是一个很大的跨越，因为 Leader 需要带领团队达成目标，因此责任更加重大。另一方面，如今互联网公司管理模式逐渐扁平化，因此留给 Leader 的岗位其实并不多。如果有幸成为 Leader，首先要相信自己，大胆带领团队达成目标。初做 Leader，往往会面临一个棘手的问题，就是业务和技术的平衡，这里就涉及到管理的艺术。管理的本质其实离不开三大要素：责、权、钱。“责”代表责任的划分和界定；“权”代表人员工作的安排；“钱”代表对员工的激励机制。

从员工到 Leader 的转变，是个非常有挑战性的工作，而随着阅历的增长，随着沟通能力的提升，这些能力都会潜移默化地形成。此外，作为 Leader，需要不断地向外拓展，最大程度地调动其他团队的资源，而不能只是向内索取甚至压榨。

以上是算法工程师常常面临的 3 个阶段的挑战，每个阶段都有各自棘手的问题，但同时也都存在相应的解决办法。作为一名算法工程师，在每一个阶段都要有足够的耐心，沉下心来打磨自己，沉淀自己。