35岁后的算法工程师，是不可或缺还是被淘汰？

2019 年 12 月 3 日 极市平台

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问题：算法工程师也会遇到35岁这道坎么？

如题，现在互联网行业很多开发工程师（包括前端开发、后端开发等等传统意义上的“码农”）会遇到35岁这道坎，那么对于算法工程师这种非常规、非传统的码农（侧重以数学模型技能为主，而不是写代码），也会遇到35岁的坎么？

https://www.zhquestion/345939613

知乎高质量回答

一、作者：Ted Li

https://www.zhihu.com/question/345939613/answer/833821508

本文来自知乎问答，回答已获作者授权，禁止二次转载

我觉得不会，起码从我身边那些跳槽的同事的经历不会，40多岁还能随便跳槽。

可能是我一直在一线工作的关系，我一直觉得算法是一个跟业务强相关的工作，小到数据埋点，大到业务架构，算法都需要参与其中，算法的意见对项目也是至关重要的。

面向企业的业务经验是极其宝贵的。

我以前也问过鹅厂做5G和云开发的同事，你们35岁了，会不会被我这样的小年轻淘汰。他们笑着说：你们20多岁的小年轻，毛手毛脚的，不敢让他们动核心代码的，还是有经验的老家伙让人放心。

也许新的技术上来小年轻会把老家伙打倒，(我以前也鄙视过用十年前老技术的程序员，一点也不时髦)，但是老家伙的业务经验却是小年轻没有踩过坑而学不会的。

二、作者：霍华德

https://www.zhihu.com/question/345939613/answer/832718911

本文来自知乎问答，回答已获作者授权，禁止二次转载

我对这个问题很谨慎。

一方面，近几年的算法不断自我革命，随着框架的发展，其实门槛是越来越低了。十年前，需要自己实现反向传播，能拦住不少人。现如今BERT出现后，很多任务的难度都大幅下降。这方面利空年迈的算法工程师。

另一方面，对算法工程师的要求越来越综合，算法工程师也逐渐向多面手发展，做nlp的算法工程师只会nlp领域是不够的，随着多模态技术的发展，视觉、语音、强化学习等技术也统统都要掌握。所以，年迈的算法工程师对新萌的优势在于技能的宽度上。与资本家的博弈中，依靠“技多不压身”，来维持相对高一些的待遇”。

另外，只能寄希望于中国教育改革迟缓，为年迈的算法工程师多争取一些时间。

三、作者：吴海波

https://www.zhihu.com/question/345939613/answer/832991977

本文来自知乎问答，仅供学习参考使用，著作权归作者所有

霍华德讲的很好了，纯从技术发展的本身，一定是门槛越来越低，所谓的经验经不起新技术的冲击，但这一套逻辑更适用于基础技术，我来补充另一方面的信息。

这个问题其实不是技术人员独有的，而是职业发展中面临的普遍问题，只是网上技术的同学发声比较多，而且技术同学相对单纯，容易一条路走到黑，遇到困难不容易变通，很少去看看那些其他行业的人面对问题的处理方式。

回到职业规划，我觉得远见这本书里面提了三个标准挺有意思的。分别是可迁移的技能、有意义的经验、持久的人际关系。

可迁移的技能不多说，简单说下我对有意义的经验的理解，有意义包括两方面，一个是这个经验对别人有门槛，另一个是这个经验是有拿到结果。对很多在工业界做算法应用的同学来讲，无论是线上abtest的资源还是公司算力的资源，对后来者都是有很大的门槛的，即很难在学生时代就对算法和业务结合理解的特别好，这是一个明显的优势。

再谈下持久的人际关系，很多技术同学都会忽视持久的人际关系。其实人和人之间的信任是非常宝贵的，大家应该重视起来。机器学习发展起来后，在工业界普遍遇到一个问题，如果和非机器学习的同事解释，如何和他们更有效的合作。而机器学习有很多时候，都是需要大投入的项目，这个时候长期的信任关系就变的特别的重要，这个也是新人并不具备的。

总结起来，题主特别问了算法和程序员的对比，我觉得最大的特点是算法面对的巨大不确定性，而且这个不确定性是和业务本身相关的。业务变化万千，很多经验都是靠真金白银砸出来的，门槛很高。因此，这方面我又偏乐观一些。

PS：这个行业最受人瞩目的当然是哪些世纪难题，如果你从事的和这些问题相关，那就是高风险高回报的逻辑了。

四、作者：小黄梗

https://www.zhihu.com/question/345939613/answer/917944638

本文来自知乎问答，仅供学习参考使用，著作权归作者所有

这个问题的根源于16年~18年，校招算法工程师的高薪现象。

一个刚毕业的研究生，大多能拿到至少20万，还有很多动辄总package达到80万的个案，这几乎秒杀了其他行业。先说造成的现象吧，那就是各专业的学生趋之若鹜。

我目前在就职于某大厂，上海做推荐系统，项目组今年过滤完学校后，还有千份简历，笔试过后就剩100来份了，最后面完2~3轮，薪资拉锯战后，校招就发了一个offer（非sp），给了一个复旦的牛人，2个实习生要了一个交大的牛人。这俩人一个做图像、一个做强化学习，大概率以后入职会做一些正则模型之类的事情，和研究生的研究方向无太大关联，我们看重的是他们灵活的思维和解决问题的能力。。。

然后隔壁开发、数仓的组，校招人招不够，还社招了几个人。。。投我们组的同学，部分基础很好的，大多也被开发、数仓部门消化了。。。

所以总结下来，现在的情况就是：

IT行业对人才还是有很大需求的，特别是业务很繁多的部门
这个需求已经不在算法岗位了，或者说算法岗位的校招坑至少在大部分大公司已经趋于饱和了
现在算法岗位对应届生能力要求非常高，可以说已经超越了前几年的博士要求
互联网各种岗位的薪资已经趋于一致，晋升渠道也都类似，算法岗位已经不是前3年那样众星捧月了
就在这种情况下，还有人在整天AIAI年薪百万的叫嚣，坑害未来n年的毕业生

我总结下来，首先各行各业，几乎都会涉及到寻优、规划、迭代、探索，算法是其中的重头戏，那算法工程师就会一直被需求。

按现在这种情况，算法工程师肯定是至少研究生起步，35岁就是工作5~10年，如果这段时间能在大厂，大概率得需要国内排名前n的名校毕业以及国外名校。。。然后再跟对Boss，跟对Boss，跟对Boss，然后得到很好的技术锻炼、养成定期学习的习惯、培养业务的敏感度、跟进社会的更迭、学习先进的管理模式。做好上面至少任意一点，那这部分人到了35岁，只会更加不可或缺，成为互联网或者其他渗透行业的支柱，或者下一个新兴行业的弄潮儿。原因很简单，任何行业，要提高效率，做到垄断，（除了有靠谱的爹）都需要算法。这部分人的比例，永远是很少的，这种模式也是一种良性的循环。

其他的同学，到35岁，浪潮完全褪去，必然会有不少淹死的。。。其实就今年已经淹死很多了，大家都心知肚明，大厂offer全集中在少数人手里。。。说句心里话，就算在大公司，也不是所有部门的算法岗位都在搞高大上的东西，很多都还是在用规则解决实际业务。如果在职业伊始，没有牛人在身边，得不到很好的技能锻炼和思维培训，那就算拿到了算法岗位，又有多大意义呢？你学的东西大概率是没有平台在实际场景去施展。

说了这么多，我觉得肯定有大部分人会遇到坎；但是对于小部分幸运儿，会越来越顺利。

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