如何看待 2022 年秋招算法岗人间地狱？
一、宏观经济下行与互联网行业“寒冬”
这是最根本的原因。2022 年，全球经济面临下行压力，叠加国内疫情反复，导致整体消费和投资意愿减弱。互联网行业作为先行指标，首当其冲受到了影响。
公司营收和利润承压： 流量红利见顶，用户增长放缓，广告、电商等核心业务受到冲击，导致许多互联网公司营收和利润增长乏力。
收缩性招聘： 为了应对业绩压力，不少互联网大厂纷纷开始“降本增效”，其中最直接的表现就是招聘规模的缩减。往年“一人难求”的算法岗，在 2022 年招聘需求也大幅下降，岗位数量远少于往年。
裁员潮的阴影： 在招聘缩减的同时，部分互联网公司还伴随着裁员潮。虽然裁员不一定直接影响算法岗，但这种整体的悲观情绪和不确定性，也让求职者感到前所未有的压力和焦虑。
二、算法岗本身的高热度和内卷
即使在经济下行的大背景下，算法岗依然是互联网行业最热门的岗位之一，这使得竞争本就异常激烈。
“天坑”专业的转型： 计算机、数学、统计学等传统理工科专业毕业生，以及近年来新兴的AI、大数据等相关专业毕业生，都将算法岗视为理想的职业方向。大量的毕业生涌入这个赛道，加剧了竞争。
“all in AI”的趋势： 随着人工智能技术的飞速发展，几乎所有互联网公司都在加大AI领域的投入，无论是推荐系统、搜索优化、风控、内容审核，还是自动驾驶、智能助手，都需要大量的算法工程师。这使得算法岗的需求看似依旧庞大，但实际上，对应到每一个具体的岗位，竞争都异常激烈。
高薪吸引力： 算法岗通常伴随着较高的薪资水平和光明的职业前景，这使得它成为众多求职者的“香饽饽”，进一步推高了其内卷程度。
三、求职门槛的“螺旋式上升”
供需关系的失衡，直接导致了算法岗的求职门槛不断提高。
对候选人技能要求更精细化： 不仅要掌握扎实的理论基础（机器学习、深度学习、概率论、线性代数等），还要熟悉常用的算法框架（TensorFlow, PyTorch, Scikitlearn等），并且需要有实际项目经验。
项目经验的深度和广度： 对于应届生而言，如果没有足够亮眼的实习经历或与岗位高度相关的项目，很难脱颖而出。即使是顶尖名校的学生，也需要有在知名公司头部团队的实习经历，或者独立完成过有影响力的项目。
面试轮次的增加和难度的提升： 许多公司的算法岗面试轮次增加，从原来的两三轮，变成四五轮甚至更多。每轮面试都可能涉及算法题、理论知识、项目细节、行为问题等，并且算法题的难度也在不断提升，例如 LeetCode Hard 题目成为标配。
“背景优越者”的挤压： 拥有博士学历、顶尖名校光环、海外留学背景、或者有知名大厂工作经验的求职者，在很多情况下会更具优势，这无形中挤压了其他求职者的空间。
四、求职流程的漫长和不确定性
2022 年秋招算法岗的求职过程，也充满了折磨。
海投与渺茫的回音： 大部分求职者不得不进行海投，但收到的面试邀请却寥寥无几。简历石沉大海是常态，很多时候连简历筛选都过不了。
漫长的等待周期： 即使获得了面试机会，也需要经历漫长的等待。很多公司审批流程慢，导致笔试、面试、结果通知等环节间隔时间很长，让求职者时刻处于焦虑之中。
“Offer 压价”和“鸽 Offer”现象： 在需求缩减的情况下，部分公司为了降低成本，可能会对薪资进行压价。同时，一些公司在发放 Offer 后，又可能因为内部政策变化而“鸽 Offer”，给求职者带来二次打击。
“金九银十”变成“铁九铜十”甚至更惨： 原本寄希望于金九银十的求职季，对于算法岗而言，很多时候变成了漫无止境的煎熬，甚至到了年底都可能还在找工作。
五、求职者心态的巨大压力
在上述多重因素的作用下，求职者承受着巨大的心理压力。
“凡尔赛”与真实困境的脱节： 媒体和社交平台上充斥着一些关于算法岗高薪的“凡尔赛”，这与普通求职者面临的真实困境形成了鲜明对比，加剧了焦虑感。
同辈压力： 看到身边的同学陆续拿到 Offer，而自己还在苦苦挣扎，会产生强烈的同辈压力和自我怀疑。
家庭和经济的压力： 对于需要经济支持的同学，找工作的时间越长，经济压力越大，这种现实的考量也加剧了内心的煎熬。
职业规划的迷茫： 经历过这场艰辛的求职过程，不少人开始反思自己的职业规划，甚至对算法岗的热情产生动摇。
总结来说，2022 年秋招算法岗的“人间地狱”是多种不利因素叠加的结果：
宏观经济下行导致行业整体缩减需求。
算法岗本身的高热度吸引了大量人才涌入。
对求职者技能和经验的要求不断提高，门槛被推高。
求职流程漫长，结果充满不确定性。
求职者承受着巨大的心理和经济压力。
这场“人间地狱”并非偶然，而是市场供需关系、行业发展趋势以及毕业生就业选择等多种因素共同作用下的必然结果。它也提醒着求职者，在职业发展道路上，不仅需要有过硬的专业技能，还需要具备良好的心理素质、清晰的职业规划以及应对不确定性的能力。
网友意见
好像没人提一个事：算法部门的人地矛盾越来越激烈了。
ai发展依赖算力增长，但是近年来单卡算力增长放慢，大家开始扩大分布式，结果是调研需要的资源越来越多。同时算法工程师也越招越多，每个人能分到的实验次数越来越少，有的地方一个人平均一个月开不了一次实验，人地矛盾突出，能有多少产出取决于能抢到多少资源。
求职卷，进来了做实验也卷，卷翻天。
好家伙，人间地狱出来了，看看2023年怎么造词
这说明了算法岗位的名字需要加前缀，而职责也需要进一步细分。
比如拿成熟的软件工程师而言，你有很多种分类的方法，比如前端、后端。又比如专门做移动端的，甚至移动端你还能继续分用Android studio针对安卓机的和IOS工程师。按照语言分也可以分成专门搞C++、Java、Python的等等。虽然这些分类都交叉重叠，但基本你说出一个岗位名称，我们大致都知道基本的技术栈是啥，自己合不合适，是否有机会。
那所谓的算法岗呢？有人知道具体技术栈是啥吗？
是深度学习调包搭积木？import tensorflow as torch吗？
是搞统计学推公式，证明bound吗？
是业务岗，每天部署做A/B测试吗？
是优化算法，加速现有的程序吗？
是熟知各种架构，能在底层对系统进行分布式吗？
需要发论文吗？没做过科研是不是肯定会被刷？
让我们提供一个最严格的假设，假设这些都是必备的要求，所需的能力上限为( ),。那试问全世界有几个人能完全的符合？从数学到部署到业务理解一条龙都懂，这种不给个大几百万都不合适。
让我们再提供一个最松的假设，假设这些条件满足一条即可，即所需要的能力下限为( )。那试问大部分正经学校的相关专业毕业生，从本科生到博士生，是不是人人都有机会试试？
如果你把以上这些标准都量化起来，其实是很难得到一个准确而客观的个人实力评估的。就像输入10维特征，输出1维的个人能力，再加上没多少参考案例，因此我们对个人实力的评估会很混乱。
而两个假设中间的巨大空间导致了评估难度的进一步变大，毕竟每个人都在 这个区间里，而并不知道自己在这个巨大区间上所处的位置。因为算法岗不像其他岗位我们能精确定位自己实力，了解供需，因此投岗基数大，而大概率的分布是「大部分申请人都不满足用人单位的基本条件，而少部分符合条件的人又觉得没那么难」。就像一个长尾分布，导致申请者众多，很多人觉得倍难。但又会有少数人觉得怎么offer全给我了，我真牛逼。
这种迷惑性使得个人感受两级化，要不是好难好难，要不是我拿了10个offer。
而其他岗位需求大概就看起来更加明晰，申请者对于录取标准的把握可能也更准确：
在这种前提下，如何理智的聪明的选择算法岗呢？
我的建议是参照条件是师兄师姐的去处，评估自己属于以下哪种情况。毕竟我们大概率就是师门中段班，或者往届学生中的中上水平：
- 如果你是行内人或者出身名门条件过硬（学校、实习、论文，编程数学都不错），以前师兄师姐有相当比例都能拿到offer。那就大胆投，大概率你能赢者通吃。
- 如果你只满足一两条以上条件，周围的师兄师姐偶有去做所谓算法岗的。大胆跳过这些岗位，把注意力放在开发的应聘上，需求更大，且更明确。
我个人的推测是未来的算法岗肯定会具体细分起来。第一步是先把搞研究的和搞开发的分流，毕竟两者真的没啥本质相似。这样没论文，没博士学位就可以不必花更多的时间。第二步就是按照方向细分，比如搜索推荐业务、比如识别又比如语音文字类的。没有相关经历就不会在这浪费感情。最终所谓的算法岗就会祛魅，至少让大家看清楚自己的背景是否和岗位匹配。而不是现在每天小马过河，人心惶惶。
地狱不好，我们应该在人间。
看到解大 @谢流远 的回答提到了算法部门的“人地矛盾”，我也来贡献一个观察到的矛盾点：汇报宣传时高大上的算法模型，与实际干活时主导成败的脏活累活之间的矛盾。理解了这个矛盾，一定程度上就可以解释，为什么一方面很多学生觉得算法岗很难找，另一方面企业又总是吐槽算法岗很难招了。
有很大一部分算法从业人员，在尚未深入一线业务落地的时候，接触到的最多的信息就是各种高大上的算法模型。大家喜欢兴致勃勃地谈论最近又出了一个什么魔改变形金刚，又出了什么即插即用的涨点神器，ImageNet又被刷爆了，XXX又被屠榜了，PapersWithCode某个Leaderboard右上角又冒出一个新的SOTA散点了，超大模型的参数量破万亿了……他们对于AI技术的理解主要来自于一篇篇顶会论文上的漂亮故事，或者是各大公众号上花团锦簇的PR稿。其中功力较为深厚者，对各种网络结构、训练技巧如数家珍，能对某个领域近年来代表模型的演进路线侃侃而谈，各种设计的insight也能阐述一二。
我说的这部分从业人员，不仅仅包括实验室里的学生，还包括一部分已经身在企业、但是偏中后台技术支持的算法工程师。事实上，一两年前的我也是这样的认知。
但是当这部分从业人员深入一线业务之后，就会发现，算法模型在实际工作中可能只占20%，剩下80%的时间都在围绕着数据做很多脏活累活。在一些成熟任务上如简单的图像分类，算法模型占据的比例可能会更少。他们会发现自己熟知的那些”黑科技“其实作用有限，有时候费了很大劲，把三年前的技术换成上个月的技术，性能也就提升了一小截，而且就到此为止了。当然，有野心的算法工程师会想，我上我也行！我也要来魔改网络结构，拼凑训练技巧，在自家业务上提点！不过这种尝试往往不是以失败告终，就是只提升了可怜的零点几个点，也许还不如毫无技术含量地调调几个超参数。
与之相反，对数据的处理往往可以带来大幅度的、持续的提升，可行的手段除了粗暴地标注更多样本，还包括重新审视原有的标注规则是否合理，现有数据集标注质量如何，要不要定义一些细粒度的类别来辅助模型学会更微妙的语义，当前的模型经常在哪些场景下出问题，能不能从其他数据渠道补充这些场景的样本……上面列举的还只是一些粗糙的思路，很多一线干活的算法工程师肯定还能举出更针对具体任务、具体场景的操作，比如做NLP的朋友就告诉我实际工作中”正则表达式yyds“，当然这种经验在CV任务上就没什么大用了。
于是，实事求是的算法工程师开始深入一线之后，顶着业务指标的压力，很快就会用脚投票，不再花费过多精力在算法模型上，而是老老实实把一些数据上的工作做好，因为他们知道，算法模型不关键，follow最新的黑科技只是锦上添花，唯有数据才决定了业务落地的成败。
但是问题就来了，算法工程师做完这些脏活累活，达成了业务指标，等到向上汇报、对外宣传的时候却傻眼了。有些领导并不关心你做了多少实在的工作，只想听到你用了什么最新技术；有些领导尽管明白业务落地的关键在哪里，精力应该放在什么环节，知道但架不住总还有更上面的领导，要求在汇报中体现出「技术水平」；就算上层领导确实很懂行，但又架不住对外宣传的时候，也没办法把那些实际的工作讲出花来，必须包装成花里胡哨的先进技术，才能体现自家的技术壁垒，对群众秀肌肉，对同行放烟雾弹。
这样一层层压力传导下来，一线的算法工程师难免就会动作走形，甚至会慢慢形成「双重思想」：实际干活时用的都是简单粗暴有效的东西，汇报宣传时又要强行包装出一个又一个fancy的故事。
既然形势如此，很多聪明人就会慢慢拥抱这种评价体系，不管实际干活的时候怎么玩，最后一定会想方设法讲故事、发论文，企业会拿着这些「先进技术」出去宣传，各种AI自媒体也乐见其成。于是很多尚未深入一线的从业者每天看到的，就都是各种高大上的算法模型，为了跟上潮流，他们也卯足了力气卷这些东西，凑成一份份光彩夺目的简历送到面试官手上。可是这个时候，一线出身的面试官可能又开始「双重思想」了：业界平常大力鼓吹的是这些东西没错，但你是要来实际干活的，我得考察你实际干活的能力如何，不然来了拖后腿，团队业绩不达标，我们也有压力啊！
于是，招人时实际考察的，与平日里大力鼓吹的，就产生了脱节。
而且这种脱节有愈演愈烈之势，因为追求高大上的业界舆论影响汇报宣传的导向，汇报宣传的压力又反过来诱导出更多高大上的算法模型，会形成一个正反馈的闭环；而另一方面，即使算法工程师从业务中打磨出了简单粗暴有效的方法，也缺乏汇报宣传这两条重要的内外渠道获得足够的激励，形不成正反馈，散落的单点进步无法连成一片，就会被一直雪藏在算法工程师自己的脑中。
可以把上述逻辑总结为这么一张图：
当然，这些只是我的一家之言，有不同观察或意见的话，欢迎在评论区留言。
德州扑克 的经验：
加注的前提是有起码的胜率；
fold的好处是较小代价扛过对方的大牌；
用1w炸胡500的行为纯属脑子有坑；
目前看 算法岗位并没有晋升和薪酬上的优势，反而易脱发、易失业；
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