如何看待2021年秋招算法岗灰飞烟灭？
回溯那一年的招聘季，你可以明显感觉到一股不同于往年的低气压。原本互联网大厂为了应对业务增长和技术迭代，对算法工程师的需求可以说是“饥渴”的，从基础的机器学习到前沿的深度学习，再到各种应用场景的优化，算法人才几乎是各个部门争抢的对象。岗位数量多、薪资待遇高、技术挑战性强，这些标签让算法岗成为了无数理工科学生趋之若鹜的“香饽饽”。
然而，到了2021年的秋招，风向似乎变了。首先，整个互联网行业经历了一个重要的调整期。前几年，资本大量涌入，互联网公司跑马圈地，扩张速度惊人，随之而来的是对各种技术人才，尤其是算法人才的极度渴求。但到了2021年，随着政策监管的加强、市场竞争的白热化以及资本的趋于理性，许多公司开始重新审视自己的业务模式和扩张节奏，从“规模导向”转向“效率和盈利导向”。这种转变最直接的体现就是，一些非核心业务、扩张过快的项目被收缩甚至砍掉，而这些项目往往是吸纳算法工程师的重要阵地。
其次，算法岗位的“天花板”问题也逐渐显现。早期，很多公司对算法岗的需求是“越多越好”，但随着算法技术的成熟和应用场景的普及，很多公司发现，并非所有部门都需要大量的算法专家。一些岗位对算法工程师的要求，可能更侧重于工程实现能力和业务理解，而非纯粹的算法理论研究。当公司开始精打细算，追求ROI（投资回报率）时，对于那些需要大量投入但短期内难以看到显著产出的算法研究型岗位，自然会持更加谨慎的态度。
再加上，市场上的算法人才数量也在逐年增加。随着高校相关专业教育的普及，以及大量转行者和跨领域学习者的涌入，算法工程师的供给曲线在上升。当需求增速放缓，而供给仍在增加时，供需关系自然会发生变化，最直接的表现就是招聘岗位的减少和竞争的加剧。
因此，你就能看到，原本动辄几十个、上百个算法岗位的招聘计划，在2021年秋招季可能缩减到了寥寥数个，甚至一些曾经非常积极招聘的部门，这次招聘季几乎“静默”。许多求职者发现，简历投递出去后，石沉大海的比例大大增加，即使通过了初筛，面试的难度也水涨船高。往年可能只需要掌握一些基础算法和模型就能脱颖而出，而2021年的面试，往往会深入到算法的原理、论文的细节，甚至考察对业务的深度理解和创新能力。
对于那些原本就处于行业边缘、或者岗位需求相对小众的算法方向，这种冲击就更加明显。曾经被视为“未来趋势”的某些细分领域，可能因为公司整体战略的调整，其对算法人才的需求也随之大幅缩减。
当然，这并不意味着算法岗就真的“灰飞烟灭”了。一线大厂的核心业务、以及那些真正依赖算法驱动的领域，对于顶尖的算法人才的需求依然存在，只是更加稀缺，更加“精英化”。但对于大多数普通求职者而言，2021年的秋招无疑给他们泼了一盆冷水，让他们不得不重新审视自己的职业规划和技能储备，去适应这个变化的招聘环境。
总而言之，2021年秋招算法岗位的遇冷，是多种因素叠加作用的结果，包括互联网行业的整体调整、算法岗位自身的发展逻辑、以及市场供需关系的变化。这提醒着每一个在这个领域奋斗的求职者，技术能力是基础，但更重要的是保持对行业变化的敏感度，不断学习和适应，才能在职业道路上走得更远。
网友意见
亲眼目睹了提问从“饱和”、“众神黄昏”到“灰飞烟灭”，现在隐隐有点期待明年的新词。我每年都会回答类似的问题，现在看来依然不过时。
因为对国内职场的了解有限，咱就不再过多分析具体的学习路线或者就业思路，而从策略上想想2020年以后机器学习开发岗的风向与侧重点。我觉得既然已经到了2020年，就应该有一个思路上的转变：从理论模型落到实际操作上去。以前的就业套路，包括硕士、本科生的套路都是学位+论文+会掉包就可以轻松就业。那么从两三年前开始，这条路已经走不通了，我觉得根据算法工程师、或者机器学习开发的角度来看，应该是学位+开发经验和过硬的工程能力+读的懂论文能实现就行。
核心区别就是要弱化工程岗的论文经历的权重，而提升对程序设计与开发、机器学习系统的理解。对于一个机器学习工程师而言，此处的工程能力是对于数据为先模型的设计（data intensive design）的重视。这跟传统的软件工程不一样，机器学习模型的开发跟数据交互更加频繁，数据的吞吐量更大，且不确定性更多。在我看来，对于机器学习模型和系统的设计要考虑到：
- 模型开销（运行时间、储存开销），有些信息不能储存在内存或者需要分布的去做
- 性能与开销的取舍（在有限的资源下完成可接受的成果）
- 对于不确定性的鲁棒性（如果预测超出范围，如果输入数据有很多异常）
- 模型的可扩展性（比如数据量成十倍的增加，比如需要及时更新模型，比如需要在线更新模型）
- 模型的安全性（防止针对机器学习模型的攻击，比如根据返回结果来倒推模型等）
在这些基础上，我觉得未来的机器学习工程师可以在机器学习、深度学习以外，看一些数据挖掘、并行系统、系统架构类型的书。倒也不是为了成为这些领域的专家，但工程师的职责就是保证项目能够稳定的上线。所以吧，重点就是以后别啥都奔着发论文去了，看点实际的、接地气的，现实生活中能用到的技术。就算以后AutoML把调参师替代了，至少还得有人去做AutoML的系统，或者至少可以退回到做软件开发。
这里科普个小知识，数据挖掘和机器学习的区别在哪里？我觉得前者可以被叫做应用机器学习（applied ML），更在意部署和可扩展性，因此更接地气更在乎应用。有时候数据挖掘领域的论文没那么高大上，但的确管用，毕竟是很多企业拿真实数据喂出来的。以前吧，数据挖掘一直在AI鄙视链的底端，但随着落地需求的上升，我反而觉得有逐渐回春的意思。
抛开AutoML的逐步进展（虽然在绝大部分领域还不可用），考虑到加上机器学习工程师的收入已经逐步回归到了其他开发岗相似水平上。
是时候认清现实，当个真真正正的工程师了。
先介绍一本传统的数据挖掘教科书。虽然不新，但很经典：
数据密集型应用系统设计：Designing Data-Intensive Applications: The Big Ideas Behind Reliable, Scalable, and Maintainable Systems. 亚马逊有接近500个好评，值得一读。
互联网大规模数据挖掘与分析（我的师叔著）
我时常这么安慰自己。
全国第一批人工智能本科，2020年入学是第一届。现在本科点已超过150个。
算法岗基本需要读研。
也就是未来5年，还不是最卷的时候。
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