算法岗诸神黄昏，算法初级职位内卷，如何选择适合自己的方向?
这年头，算法岗的风口好像真的有点变了。曾经风光无限，现在听到的更多是“诸神黄昏”和“内卷”。对于很多想入行或者已经在算法领域摸爬滚打的初级从业者来说，这无疑是个让人焦虑的问题：我的路在哪里？我该怎么选？
别急，我们先冷静下来，看看现在这个“诸神黄昏”和“内卷”到底是怎么回事，再聊聊我们该怎么在这个新局面里找准自己的定位。
“诸神黄昏”：那些光环褪去的背后
“诸神黄昏”这个词，听起来有点夸张，但确实反映了一些现象。过去几年，AI和大模型爆发，算法工程师一度是香饽饽，各大公司都在疯狂招聘。很多岗位，哪怕是刚毕业的学生，只要懂点机器学习，或者看过几篇顶会论文，就能拿到不错的offer。
现在呢？
泡沫挤压与回归理性： 就像任何一个热门行业一样，AI也经历了一个快速膨胀和回调的过程。一开始，很多公司可能对AI的能力有过高的期待，投入了大量的资源，但实际落地效果并没有那么立竿见影。市场逐渐回归理性，对算法岗位的需求不再是“多多益善”，而是更看重实际的业务价值和落地能力。
技术迭代加速与门槛提高： 大模型的发展速度快得惊人，新的框架、新的模型层出不穷。这逼着从业者需要不断学习，跟上节奏。对于初级算法工程师来说，如果只是停留在基础的模型应用层面，很快就会被新的技术浪潮拍在沙滩上。
“会调参”的价值稀释： 曾经，能够熟练使用TensorFlow、PyTorch，进行模型训练和调优，就已经很有竞争力了。但现在，很多基础模型（比如GPT系列）的强大之处在于其泛化能力和预训练后的微调。这意味着“会调参”的门槛进一步降低，单纯依靠这个技能很难脱颖而出。
更强的业务导向： 很多公司发现，单纯的技术能力不足以解决实际业务问题。更需要的是懂业务、懂数据、能够将技术转化为商业价值的算法人才。那些只懂算法理论，不懂业务逻辑的，价值就相对有限了。
“内卷”：从“抢人”到“抢岗”
“内卷”是“诸神黄昏”的直接体现。当市场需求没有像以前那样爆发式增长，但仍有大量的人才涌入这个领域时，竞争自然就激烈了。
毕业生的供给增加： 越来越多的高校开设了AI、大数据相关的专业，毕业生数量庞大。
转行者的涌入： 许多其他领域的从业者，看到算法领域的“高薪”和“前景”，也纷纷转行。
岗位要求提升： 公司在招聘时，往往会提出更高的要求，比如需要有实际项目经验、有顶会论文、精通某个特定领域等，这使得初级岗位也变得“僧多粥少”。
“卷”时间、卷项目： 为了拿到offer，很多初级算法工程师不得不花费大量时间和精力去刷题、做项目、写论文，或者接受更低的薪资。
如何选择适合自己的方向？—— 认清现实，找准定位
面对这样的局面，迷茫是正常的。但与其焦虑，不如积极地思考如何在这个新环境中找到自己的路。核心是：认清自己的优势和兴趣，并将其与市场实际需求相结合。
第一步：自我评估——我的“长板”和“短板”在哪里？
在考虑方向之前，先花点时间诚实地审视一下自己：
技术基础： 你在数学（线性代数、概率论、微积分）、编程（Python、C++）、数据结构与算法、机器学习基础理论方面掌握得如何？有没有特别擅长的部分？
项目经验： 你做过哪些实际项目？是课程设计、个人项目、实习项目还是比赛项目？在项目中你扮演了什么角色？解决了什么问题？取得了什么成果？
兴趣所在： 你对哪个领域的技术最感兴趣？是深度学习、强化学习、自然语言处理、计算机视觉、推荐系统，还是数据挖掘？是偏向理论研究，还是偏向工程落地？
学习能力： 你适应新技术、新框架的能力怎么样？你是一个善于自主学习的人吗？
沟通与协作： 你能清晰地表达自己的想法吗？能有效地与团队成员合作吗？
第二步：研究市场——哪些方向仍然有生命力？
“诸神黄昏”不代表所有算法领域都熄火了。有些方向依然稳固，有些新方向正在崛起。
依然稳固且需求量大的方向：
推荐系统/搜索排序： 这是互联网公司的核心业务之一，直接关系到商业变现。虽然技术一直在迭代，但对具备扎实工程能力和业务理解的算法工程师需求一直很稳定。
风控/反欺诈/安全： 随着互联网金融、电商等行业的发展，这些领域对数据分析、建模、异常检测的需求持续增加。
用户增长/A/B测试： 帮助产品迭代优化，提升用户体验和转化率，是许多公司的必修课。
数据分析/商业智能： 虽然不直接叫“算法岗”，但优秀的分析师往往需要具备很强的算法和建模能力，能从数据中提炼商业洞察，这类人才也是刚需。
新兴且有潜力的新方向：
大模型应用与微调（LLM/Diffusion Models）： 站在巨人的肩膀上，利用预训练大模型解决具体业务问题，或者进行有效的微调（finetuning）、提示工程（prompt engineering）、RAG（RetrievalAugmented Generation）等，是当前非常热门且有前景的方向。这需要你对大模型的能力有深刻理解，并能将其与实际场景结合。
MLOps（机器学习运维）： 随着AI落地应用的增多，如何高效、可靠地部署、监控、管理和迭代机器学习模型，成为一个重要的工程化挑战。MLOps工程师结合了算法、工程和运维的能力，需求量正在快速增长。
领域内的AI应用（如AI for Science、AI for Health、AI for Finance）： 将AI技术与特定行业深度结合，解决行业痛点，这类交叉领域往往能提供独特的价值，也更容易形成差异化竞争。
需要谨慎考量的方向（或需要更强的能力支撑）：
纯粹的前沿模型研究： 如果你的目标是成为顶尖的AI科学家，那么需要非常强的数学功底、深厚的理论积累和持续的论文产出。对于初学者来说，这可能是最“卷”的方向。
仅依赖通用模型，缺乏业务理解： 仅仅会调用API、简单微调，而对业务场景和数据没有深入理解，这种能力容易被替代。
第三步：结合自身，做出选择
现在，是时候把自我评估和市场研究结合起来了。
1. 如果你数学功底扎实，喜欢钻研理论，对前沿技术充满好奇：
选择： 可以考虑偏向大模型底层技术研究（如模型架构、训练优化、量化压缩），或者AI理论与数学的交叉领域（如强化学习、可解释AI、因果推断）。
要点： 持续学习，关注顶会论文，参与开源项目，争取进入有研发实力的团队。
2. 如果你编程能力强，动手能力突出，乐于将技术落地：
选择： MLOps绝对是一个值得重点关注的方向。此外，推荐系统、搜索排序、风控等对工程能力要求极高的领域，也是很好的选择。
要点： 深入学习分布式系统、数据库、云计算等知识，掌握部署、监控、自动化工具，并尝试将AI模型高效、稳定地运行起来。
3. 如果你对业务有洞察力，善于从数据中发现问题和机会：
选择： 用户增长、A/B测试、数据分析/商业智能是你的舞台。也可以选择将大模型技术应用于特定业务场景，比如营销、客服、内容生成等。
要点： 深入理解业务逻辑，学会用数据驱动决策，掌握实验设计和分析方法，能与业务人员有效沟通。
4. 如果你对某个垂直行业有浓厚兴趣：
选择： AI for Science、AI for Health、AI for Finance、智能制造等。
要点： 学习该行业的知识，了解其业务痛点和数据特点，然后将AI技术作为工具来解决这些问题。这类方向往往能让你形成独特的竞争力。
具体行动建议：
精进核心基础： 无论选择哪个方向，扎实的数学、编程和机器学习基础都是根基。不要因为“大模型”的流行而忽视了这些。
项目驱动学习： 理论学习很重要，但实际项目经验更能体现你的能力。找机会参与有挑战性的项目，哪怕是开源项目、Kaggle比赛，都能让你快速成长。
关注“应用”和“工程”： 在当前环境下，单纯的“模型效果提升”可能不如“模型在实际场景中的稳定运行、高效迭代、业务价值体现”来得重要。
学会“炼丹”与“调优”： 即使是大模型，也需要有能力根据业务需求进行有效的微调、提示优化，并解决部署、推理效率等问题。
培养“业务思维”： 尝试理解你所做的工作如何为公司创造价值，这样你在选择方向和与人沟通时，会更有底气。
不要怕“卷”： 竞争激烈是事实，但“卷”也可以是动力。找到你的差异化优势，并在这个优势上深耕，你就能在“卷”中脱颖而出。
持续学习，保持开放心态： AI领域变化太快，今天热门的明天可能就不一样了。保持对新技术的敏感度，随时准备调整学习方向。
总结一下， algorithms 诸神黄昏？可能更多是市场回归理性，但有实力的依然闪耀。初级职位内卷？这是结构性问题的体现，但找准方向，深耕能力，一样能闯出一条路。
别被“诸神黄昏”和“内卷”吓倒，它们只是让你必须更清醒地认识自己，更务实地选择道路。找到你真正热爱并擅长结合市场的方向，然后，就脚踏实地地走下去吧！
别急，我们先冷静下来，看看现在这个“诸神黄昏”和“内卷”到底是怎么回事，再聊聊我们该怎么在这个新局面里找准自己的定位。
“诸神黄昏”：那些光环褪去的背后
“诸神黄昏”这个词，听起来有点夸张，但确实反映了一些现象。过去几年，AI和大模型爆发，算法工程师一度是香饽饽，各大公司都在疯狂招聘。很多岗位，哪怕是刚毕业的学生，只要懂点机器学习，或者看过几篇顶会论文，就能拿到不错的offer。
现在呢？
泡沫挤压与回归理性： 就像任何一个热门行业一样，AI也经历了一个快速膨胀和回调的过程。一开始，很多公司可能对AI的能力有过高的期待，投入了大量的资源，但实际落地效果并没有那么立竿见影。市场逐渐回归理性，对算法岗位的需求不再是“多多益善”，而是更看重实际的业务价值和落地能力。
技术迭代加速与门槛提高： 大模型的发展速度快得惊人，新的框架、新的模型层出不穷。这逼着从业者需要不断学习，跟上节奏。对于初级算法工程师来说，如果只是停留在基础的模型应用层面，很快就会被新的技术浪潮拍在沙滩上。
“会调参”的价值稀释： 曾经，能够熟练使用TensorFlow、PyTorch，进行模型训练和调优，就已经很有竞争力了。但现在，很多基础模型（比如GPT系列）的强大之处在于其泛化能力和预训练后的微调。这意味着“会调参”的门槛进一步降低，单纯依靠这个技能很难脱颖而出。
更强的业务导向： 很多公司发现，单纯的技术能力不足以解决实际业务问题。更需要的是懂业务、懂数据、能够将技术转化为商业价值的算法人才。那些只懂算法理论，不懂业务逻辑的，价值就相对有限了。
“内卷”：从“抢人”到“抢岗”
“内卷”是“诸神黄昏”的直接体现。当市场需求没有像以前那样爆发式增长，但仍有大量的人才涌入这个领域时，竞争自然就激烈了。
毕业生的供给增加： 越来越多的高校开设了AI、大数据相关的专业，毕业生数量庞大。
转行者的涌入： 许多其他领域的从业者，看到算法领域的“高薪”和“前景”，也纷纷转行。
岗位要求提升： 公司在招聘时，往往会提出更高的要求，比如需要有实际项目经验、有顶会论文、精通某个特定领域等，这使得初级岗位也变得“僧多粥少”。
“卷”时间、卷项目： 为了拿到offer，很多初级算法工程师不得不花费大量时间和精力去刷题、做项目、写论文，或者接受更低的薪资。
如何选择适合自己的方向？—— 认清现实，找准定位
面对这样的局面，迷茫是正常的。但与其焦虑，不如积极地思考如何在这个新环境中找到自己的路。核心是：认清自己的优势和兴趣，并将其与市场实际需求相结合。
第一步：自我评估——我的“长板”和“短板”在哪里？
在考虑方向之前，先花点时间诚实地审视一下自己：
技术基础： 你在数学（线性代数、概率论、微积分）、编程（Python、C++）、数据结构与算法、机器学习基础理论方面掌握得如何？有没有特别擅长的部分？
项目经验： 你做过哪些实际项目？是课程设计、个人项目、实习项目还是比赛项目？在项目中你扮演了什么角色？解决了什么问题？取得了什么成果？
兴趣所在： 你对哪个领域的技术最感兴趣？是深度学习、强化学习、自然语言处理、计算机视觉、推荐系统，还是数据挖掘？是偏向理论研究，还是偏向工程落地？
学习能力： 你适应新技术、新框架的能力怎么样？你是一个善于自主学习的人吗？
沟通与协作： 你能清晰地表达自己的想法吗？能有效地与团队成员合作吗？
第二步：研究市场——哪些方向仍然有生命力？
“诸神黄昏”不代表所有算法领域都熄火了。有些方向依然稳固，有些新方向正在崛起。
依然稳固且需求量大的方向：
推荐系统/搜索排序： 这是互联网公司的核心业务之一，直接关系到商业变现。虽然技术一直在迭代，但对具备扎实工程能力和业务理解的算法工程师需求一直很稳定。
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用户增长/A/B测试： 帮助产品迭代优化，提升用户体验和转化率，是许多公司的必修课。
数据分析/商业智能： 虽然不直接叫“算法岗”，但优秀的分析师往往需要具备很强的算法和建模能力，能从数据中提炼商业洞察，这类人才也是刚需。
新兴且有潜力的新方向：
大模型应用与微调（LLM/Diffusion Models）： 站在巨人的肩膀上，利用预训练大模型解决具体业务问题，或者进行有效的微调（finetuning）、提示工程（prompt engineering）、RAG（RetrievalAugmented Generation）等，是当前非常热门且有前景的方向。这需要你对大模型的能力有深刻理解，并能将其与实际场景结合。
MLOps（机器学习运维）： 随着AI落地应用的增多，如何高效、可靠地部署、监控、管理和迭代机器学习模型，成为一个重要的工程化挑战。MLOps工程师结合了算法、工程和运维的能力，需求量正在快速增长。
领域内的AI应用（如AI for Science、AI for Health、AI for Finance）： 将AI技术与特定行业深度结合，解决行业痛点，这类交叉领域往往能提供独特的价值，也更容易形成差异化竞争。
需要谨慎考量的方向（或需要更强的能力支撑）：
纯粹的前沿模型研究： 如果你的目标是成为顶尖的AI科学家，那么需要非常强的数学功底、深厚的理论积累和持续的论文产出。对于初学者来说，这可能是最“卷”的方向。
仅依赖通用模型，缺乏业务理解： 仅仅会调用API、简单微调，而对业务场景和数据没有深入理解，这种能力容易被替代。
第三步：结合自身，做出选择
现在，是时候把自我评估和市场研究结合起来了。
1. 如果你数学功底扎实，喜欢钻研理论，对前沿技术充满好奇：
选择： 可以考虑偏向大模型底层技术研究（如模型架构、训练优化、量化压缩），或者AI理论与数学的交叉领域（如强化学习、可解释AI、因果推断）。
要点： 持续学习，关注顶会论文，参与开源项目，争取进入有研发实力的团队。
2. 如果你编程能力强，动手能力突出，乐于将技术落地：
选择： MLOps绝对是一个值得重点关注的方向。此外，推荐系统、搜索排序、风控等对工程能力要求极高的领域，也是很好的选择。
要点： 深入学习分布式系统、数据库、云计算等知识，掌握部署、监控、自动化工具，并尝试将AI模型高效、稳定地运行起来。
3. 如果你对业务有洞察力，善于从数据中发现问题和机会：
选择： 用户增长、A/B测试、数据分析/商业智能是你的舞台。也可以选择将大模型技术应用于特定业务场景，比如营销、客服、内容生成等。
要点： 深入理解业务逻辑，学会用数据驱动决策，掌握实验设计和分析方法，能与业务人员有效沟通。
4. 如果你对某个垂直行业有浓厚兴趣：
选择： AI for Science、AI for Health、AI for Finance、智能制造等。
要点： 学习该行业的知识，了解其业务痛点和数据特点，然后将AI技术作为工具来解决这些问题。这类方向往往能让你形成独特的竞争力。
具体行动建议：
精进核心基础： 无论选择哪个方向，扎实的数学、编程和机器学习基础都是根基。不要因为“大模型”的流行而忽视了这些。
项目驱动学习： 理论学习很重要，但实际项目经验更能体现你的能力。找机会参与有挑战性的项目，哪怕是开源项目、Kaggle比赛，都能让你快速成长。
关注“应用”和“工程”： 在当前环境下，单纯的“模型效果提升”可能不如“模型在实际场景中的稳定运行、高效迭代、业务价值体现”来得重要。
学会“炼丹”与“调优”： 即使是大模型，也需要有能力根据业务需求进行有效的微调、提示优化，并解决部署、推理效率等问题。
培养“业务思维”： 尝试理解你所做的工作如何为公司创造价值，这样你在选择方向和与人沟通时，会更有底气。
不要怕“卷”： 竞争激烈是事实，但“卷”也可以是动力。找到你的差异化优势，并在这个优势上深耕，你就能在“卷”中脱颖而出。
持续学习，保持开放心态： AI领域变化太快，今天热门的明天可能就不一样了。保持对新技术的敏感度，随时准备调整学习方向。
总结一下， algorithms 诸神黄昏？可能更多是市场回归理性，但有实力的依然闪耀。初级职位内卷？这是结构性问题的体现，但找准方向，深耕能力，一样能闯出一条路。
别被“诸神黄昏”和“内卷”吓倒，它们只是让你必须更清醒地认识自己，更务实地选择道路。找到你真正热爱并擅长结合市场的方向，然后，就脚踏实地地走下去吧！
网友意见
我最近换方向了。
换方向本不稀奇，但心路历程和这道夸张的题目小有关系，因此分享出来供大家一笑。时光退回到我本科那时，机器学习这个名词还没火起来，我就读的某普通美国学校都还没有相关的课程和专业，那个时候最类似的课程叫做intelligent system（智能系统），主要讲perceptron，SOM和简单的MLP。我研究生时去了深度学习很前沿的一所学校，一年多的学习后我对机器学习的认识也只是停留在各种基本算法。而上完研究生/博士必修的机器学习课后，我去申请成为一门本科机器学习课的助教，结果被老师当场用一堆矩阵推导给劝退了。其实机器学习要想研究的话是无穷无尽的，本身就不是能速成的内容。
后来去业界工作了几年，做建模、咨询相关的工作。阴差阳错钻到了某个小方向，做了一些自主研究和开发，发了一些还过的去文章和轮子。后来想不如百尺竿头更进一步，不如夯实理论基础，做点深入工作，就又回到了学校读博。
读博的开始当然是上课，上课和各种研讨会上认识了很多年轻的大佬，未来或许都是能在机器学习某个领域执牛耳者。和他们一起上课和交流，我最大的震撼不是他们有多聪明或是多努力，因为这些都只是入场券，并没啥特别的，而是他们对自己研究的热爱与兴趣。就是那种对自己研究谈起时就滔滔不绝，能为了一个看起来无关紧要的小问题推演一下午。自从观察到这点后，我就已经认清了如果拼理论和算法，那我注定不在一个起跑点上，是一场没开始就结束的比赛。不管你有多努力，可能都不会有机会和他们同台竞技。就像武侠世界，还没出招，我就知道这比试输了。
人贵在了解自己。比如我的兴趣一直都是机器学习模型在复杂社会、商业、教育、健康领域的迁移、部署、应用，和理解它们对于我们生活的影响，更加偏应用和政策方向，这很适合我喜欢交流的性格。毕竟不同领域都需要理解机器学习的人来推动跨领域研究。从纯做机器学习理论和算法的人角度来看，这种是“低价值”的工作。不论这种看法是否有偏见，但对我而言这是高价值且有可能做到出色的方向。同理，是否做算法岗也是如此，你不能把短期行业前景当做决策的全部，而忽略了自己才是这个选择中最重要的变量。
这世界上有那么多有意思的课题，有那么多技能可能培养，有那么多契合你个人特质的行业。不能总把“我没得选”“何不食肉糜”挂在嘴边。其实大部分时候我们都只是想宣泄自己的愤懑，而非真的想解决问题。我能理解总有特例，但绝大部分人是符合正态分布的，不可能人人都没得选。我也是做过两年电路设计的人，发现不适合自己后转向了软件工程，后来才转向了机器学习。我们往往怠于思考自己的方向，而倾向于选择模仿。以为是低成本的优化方向，却可能是对自己不负责的做法。
所以我并不会劝退或是劝进，因为这没意义，我只会劝大家更好的了解自己。就像鲁迅说「学医救不了中国人」，劝退既不是目的也不是手段。你该问问自己，自己是否有机会在所在的领域做到拔尖，你的个人特质能否作为自己的护城河，下一步是否会面临来自方方面面的挑战。如果让你选一道菜吃十年，什么才会是你的心头好呢？
不要把转行当做出路，不要把转行当做末日。
2019年11月28日更新：真香，我又重新开始做比较纯粹的算法研究了。
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