如何看待 2020 届校招算法工程师岗位求职人数远大于招聘岗位的现象？
首先，我们得看看为什么“算法工程师”会成为香饽饽。
这背后，是整个科技行业发展的必然趋势。大数据、人工智能、机器学习这些词汇早已不是新鲜事物，它们渗透到我们生活的方方面面：从推荐系统、人脸识别，到自动驾驶、智能医疗，算法工程师就像是这个时代的“魔术师”，用代码和数据驱动着技术的进步，创造着新的可能性。
尤其是在2020年这个特殊的节点，疫情加速了数字化转型的进程。线上办公、远程教育、智慧医疗、新零售等等，都对技术提出了更高的要求，其中算法扮演着核心角色。企业为了保持竞争力，自然会对拥有算法能力的工程师趋之若鹜。
其次，大学生的培养路径也推波助澜。
近年来，各大高校纷纷开设人工智能、大数据等相关专业，或者在计算机科学、统计学等传统专业下设立了算法方向的课程。这使得每年毕业的具有一定算法基础的学生数量在不断增加。而且，很多学生在本科或研究生阶段就开始接触项目、参加竞赛（比如Kaggle），为自己积累了实践经验，毕业时就具备了一定的“硬实力”。
此外，媒体的宣传、行业大咖的分享，以及“高薪”、“前途光明”的标签，都吸引了大量的学生选择投身算法领域。许多学生将算法工程师视为进入顶尖科技公司的敲门砖，甚至是一条通往“财富自由”的捷径。这种“热门效应”使得本就有限的算法岗位，瞬间变得“僧多粥少”。
那么，这种供需失衡具体带来了哪些影响呢？
1. 求职竞争异常激烈： 对于求职者来说，这意味着他们必须付出更多的努力才能脱颖而出。简历的包装、项目经历的深度、面试的准备，每一个环节都至关重要。很多岗位动辄收到成百上千份简历，筛选的难度可想而知。
2. 对求职者的要求水涨船高： 企业在面对海量简历时，自然会抬高招聘门槛。不仅仅是学历（名校、名企实习经历），更看重的是实际解决问题的能力。比如，能否提出创新的算法模型、能否高效地处理大规模数据、能否将理论知识落地到实际业务场景中。一些企业甚至会对初级算法岗位的候选人也提出有研究背景、有发表论文的要求。
3. “降维打击”现象： 那些有深厚学术背景、顶尖高校学历、以及丰富实习经验的候选人，在竞争中往往占据绝对优势。他们可能同时拿到多家公司的Offer，而那些条件相对普通的学生，则可能面临“简历石沉大海”的尴尬。
4. 部分学生被“劝退”或转投其他领域： 面对激烈的竞争，一些学生可能会选择放弃算法岗位，转而寻找其他相对容易进入的岗位，比如后端开发、测试工程师等。也有一些人会选择继续深造，或者将算法作为一种技能，应用于其他领域。
5. 企业招聘策略的调整： 为了应对人才的涌入，一些企业可能会调整招聘策略。比如，增加笔试难度、设计更具挑战性的面试题，甚至开启“内推”通道，优先考虑有内部推荐的候选人。同时，一些中小企业可能会难以吸引到顶尖的算法人才，而大型科技公司则会成为人才的首选。
6. 对“伪算法”人才的警惕： 随着算法岗位的火热，也出现了一些“跟风”学习算法的学生，他们可能只是掌握了一些表面的工具和理论，但缺乏深入的理解和实践能力。企业在招聘时，也越来越注重甄别出这些“伪算法”人才，更青睐那些真正具备独立思考和解决问题能力的人。
再往深处看，这种现象也反映出一些更深层次的问题：
人才培养与市场需求的错配： 尽管高校在加大算法相关人才的培养力度，但如何培养出真正符合企业需求的、具备创新能力和实践经验的算法工程师，仍然是一个挑战。理论与实践的结合，以及对行业前沿趋势的把握，都需要不断加强。
信息不对称： 很多学生对于算法工程师的具体工作内容、职业发展路径可能存在一定的误解。媒体宣传和个人经验分享，有时会过度美化这个职业，导致部分学生期望过高，一旦遇到现实中的困难，就容易产生失落感。
“羊群效应”和“内卷”： 热门赛道的火爆，容易引发“羊群效应”，大家都往里挤。当一个领域过度拥挤时，“内卷”就不可避免，大家都在拼命地提升自己的竞争力，以求胜出。
总结一下，2020届校招算法工程师岗位求职人数远大于招聘岗位，是科技发展趋势、高校人才培养、学生就业选择以及市场竞争等多重因素叠加的结果。 这不仅对求职者提出了更高的要求，也促使企业和高校反思人才培养和招聘机制。对于有志于从事算法工作的学生来说，最重要的不是盲目追逐热点，而是要真正深入学习，打牢基础，培养解决实际问题的能力，并清晰认识到自己的定位和职业发展路径。同时，企业也应该更加关注人才的潜力和多样性，而不仅仅是现有的光鲜履历。
网友意见
从理论上分析，算法岗大爆炸（就业难）是必然的，只是时间早晚的问题。
算法岗不是劳动力密集型
参照我所见，算法工程师和软件工程师的比例大概是1:4。
因为，对一个公司来说，算法是基础，在此之上能够开发出各种应用。这就注定了，软件开发的需求要远远大于算法的需求。
就拿人脸识别算法来说，算法部门只需要推出一个版本的算法（以SDK的形式），软件研发部门就可以在此基础上，开发出诸如视频监控、闸机等各种应用。
而对底层算法来说，无论是对外的接口，还是内部的架构（例如深度学习），都有着相当的统一性。因此，就算法来说，维持一个精干的，高水平的团队，对全公司的业务支持来说，是完全可行的。
这也是为什么，在算法招聘市场上，用人单位会对应聘者的资质要求那么高（学校、资历、论文等等）。就是因为算法有很强的理论性，以及技术统一性。一个精干的团队，如果有一两个一流的专家，最终的产出，就完全可以吊打那些虽规模巨大，但皆由平庸之辈构成的团队。
这也是为什么这两年在深度学习领域，出现了很多在学术界、产业界都声名鹊起的科学家（例如深度学习三巨头，吴恩达等）。这也在某种程度上说明，在深度学习领域，“英雄”对行业的推动还是决定性的。
这也就决定了，那些在技术前沿竞争的大公司，在招聘算法工程师时，一定会坚持“宁缺毋滥”的原则，因为多了也没有用。
但软件工程师就不一样了。
虽然就软件工程师（例如Java后端工程师）的技能来说，也存在通用的地方。但对一个在市场上打拼的公司来说，客户（各种项目）的需求千差万别，各种促销活动迎接不暇（例如双十一），用户体验需要不断改善。因此，对“业务”软件工程师的需求也必然是巨大的。
虽然就关键技术来说，一个高水平的软件工程师所产生的生产力数倍于平庸者。但就开发日常来说，有太多的工作都是高度重复，缺少技术含量的活（例如增删改查）。
但另一方面，虽然这些工作技术含量不高，但代码终究还是要程序员一行一行垒出来的。所以，对企业来说，就不得不长期维持一个规模巨大的软件开发团队，从而造就了一个规模巨大的就业市场。
除非有一天，软件开发也能被AI替代（理论上是可以的）。
算法的门槛没有那么高了
算法研究的基础是数学。按照当前的技术发展，本科数学是不够用的。因此，在招聘市场，算法岗的最低学历也得是硕士。
但是，在当前的深度学习领域，就公开框架的学习，理论结果（各种出版物、论文等）的研究。对一个受过系统数学教育，智力正常的研究生，完全没有障碍。
而且，随着这两年AI的大火，相关的技术和理论已成为了一门“显学”，公开的技术和资料越来越多，可谓“太阳底下无秘密”，先入者的红利早已不存在了。
也就是说，在早前，在人工智能（主要是机器学习）还相对神秘的时候。一个研究生，掌握了基本理论，能理解及搭建开源框架，就能找一份好工作。但现在水涨船高了，靠通过机械学习而掌握的这些知识是远远不够的。
因为门槛低，所以掌握的人就多，在加上算法团队更倾向于规模不大，但高度精英化的团队。所以就导致了“僧多粥少”的局面。
而现在在各大公司，基本的深度学习框架已经搭建完成，往前走，就只有两个方向。
一个是继续收集数据，喂给搭建好的深度学习框架，从而让当前的算法不断进化。
例如，对人脸识别来说，各家基本的准确率已差别不大。大家的竞争已经朝向了一些边缘问题（例如活体检测等）。
当然，这方面还是需要不少人力去做的。但是，这些工作的技术含量却显然不高。在业界，有很多公司已经不愿再投入太多研发在上面，要么从第三方买数据，要么是把这些工作外包出去。
也就是说，喂数据，调参数这种工作，正逐渐从高端就业市场剔除出去。
另一方向是，在深度学习领域，各大公司的发力重点是把技术往更前沿推，研究新的理论，实现新的框架。
例如当前的主流学习框架还是基于数据，有人守护的学习模式。但未来的趋势应是自学习，无人守护的模式。
而做到这一点，后来者想要入行，就不能单靠机械的学习了。而是要基于天赋、灵感，甚至是运气。这也注定了能站在这个层次的人必然是少数。
基于上面的分析，我们可以得出的结论，未来，创造性的，高收入的算法职位，随着时间发展，一定会越来越少。后来者想要入行，也会越来越难。
未来，随着深度学习框架的下沉，高价值应用领域（例如人脸识别、自动驾驶）被逐渐瓜分，整个AI行业，必然会越来越呈现出精英化的趋势。
说来也讽刺，今天，我们对未来的一个预测是，随着对人工智能的普及，越来越多的劳动岗位被机器替换。未来，还需要劳动的只是少部分天赋异常的精英。
但没想到的是，人工智能时代虽然还没有来到，但在人工智能的研究领域，这个预言却首先实现：
平庸的AI从业者正逐渐失去工作。
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