机器学习初学者
大家好，我是千与千寻，好久没和大家进行交流与技术经验的分享了，自从上次的稚晖君的视频经验分享后确实已经很久。
我承认我是一只鸽子，然而一只鸽子有什么坏心思呢？哈哈哈哈。
总有人问千寻，千寻哥：想来互联网，我应该做算法，还是应该做开发，还是数据分析，产品经理？
说道选择，千寻有时也是一个选择恐惧症，惭愧惭愧
我们先说说算法岗，开发岗位，数据分析这几个岗位的职责，毕竟公司是让你来解决问题的。
个人来说，算法岗和开发岗都研究过不少，我就主要针对三种岗位的工作内容以及竞争的强度进行一下细致的区分：
算法岗
算法岗位具体需要需要进行更加细致的区分为是算法研究岗，还是算法工程岗，二者的工作内容还是有着不小的差距。
算法工程岗：工程业务导向机制，以完成业务工程业务需求为导向，举例说明，线上的搜索引擎需要增加语言自动补全功能，这一部分，就是有算法工程师实现。
工作内容：
整理数据集，数据集的增广，纠正，格式转换，训练模型，改进神经网络结构，测试验证，部署上线。
综合评价 ：
岗位数量：中等
竞争难度：较高
使用语言：Python，C++
算法研究岗：
工作内容：算法研究成果导向，以及发顶会论文为导向，举例说明，CVPR2021，某目标检测的模型在coco数据集上实现了98%的准确率，我们要争取在CVPR2022实现争取98.2%的准确率，无论是从数据方向还是结构，亦或是损失函数，进行改进，反复实验。
综合评价 ：
岗位数量：较少
竞争难度：高
使用语言：Python
研发岗
研发岗位的主要工作内容，也是具体分为两种，前端研发，后端研发，前端研发与后端研发的关系，与算法工程岗，算法研究岗的工作关系不同，如果说算法工程岗和算法研究岗的关系，算是"井水不犯河水”，前端和后端则像是”打配合"。
后端开发：
工作内容：工程需求与算法需求导向，主要与算法工程师进行模型的接口对接，提供神经网络模型所需要的特征超市，以及特征服务。举例说明，算法岗模型训练结束后，进行部署，一般采用flask框架以及model.predict()框架接口，实现模型的预测样本输入已经模型推理结果的返回。
综合评价 ：
岗位数量：较多
竞争难度：中等
使用语言：Java，Golang，Python，C++
前端开发：
工作内容：基本纯工程导向，与后端研发对接接口，与UI设计对接页面设计排版。进页面的绘制以及逻辑显示的编写。
综合评价 ：
岗位数量：中等
竞争难度：较小
使用语言：Javascript, html
数据分析岗
工作内容：算法需求导向，负责数据预处理，清洗，特征制备，人群画像，数据逻辑关系的制备与研究。
综合评价 ：
岗位数量：较少
竞争难度: 中等
使用语言：SQL
竞争强度与薪资待遇
以上就是互联网公司几个主要技术岗位了，其中争议和评论最大的当属算法岗。
在最开始的时候，机器学习算法岗可以说的上是十分火热，一度是处于互联网公司的食物链顶端，但是任何的市场经济规律，难逃供求关系的影响。
随着算法岗位的薪资高，越来越多的计算机行业的人才开始涌入算法岗位，也就出现了，供大于求，算法岗的门槛逐渐拉高。相继出现的“诸神黄昏”，“灰飞烟灭”，“车毁人亡”，这些有些夸张的话语进行描述算法岗位的竞争激烈。
所以也就有很多人将来互联网的目标投向了研发岗，数据分析岗位，甚至产品岗，其实这是一件好事，也不会让整个的互联网竞争压力处于专项制度。
职业岗位选择导向
但是有一种做法，我其实不是很赞同，就是我觉得算法岗太卷，我去研发岗位。
其实首先客观来说，算法岗确实卷，而且随着算法岗的泡沫逐渐的淡去，开发岗与算法岗的薪资基本上已经没有差别，顶多算法岗比研发岗位略高一些。
但是不得不说的是，很多人因此觉得：好像再卷算法岗没什么意义了，因为算法岗已经和开发岗位同价位，开发岗还相对好进。
然而事与愿违，很多人想到一起了，现如今研发岗位的内卷激烈程度已经和算法岗位并驾齐驱了。
也就是说，其实研发岗位的竞争难度也越来越大，尤其后端研发岗位，可以说，基本上竞争的激烈程度已经和算法岗位势均力敌，可能单从岗位数量来看，似乎还是算法岗位更激烈一些，但是开发岗却也不是随便就能拿到的了。
千寻寄语
选择工作，兴趣导向占主导地位。
喜欢做算法，搞模型，看论文，首选算法岗
喜欢做系统，写业务，玩架构，首先研发岗
切记，一定要不抱着在互联网行业中，选不卷的方向
记得Jack哥说过的一句话，我真的很赞同：
“程序员这个领域就很卷！”
即使目前来看，对于校招来说，算法岗以及与研发岗基本上同价位，看似搞算法的花费了很大的力气，最终与开发岗位获得“同等的待遇”
但是算法岗的社招是比研发岗要高的！要知道程序员领域主要的涨薪途径就是：跳槽
因此一分耕耘，一分收获，与其想着做什么方向好，不如多想怎么做好一个方向！
每次分别，都是为了下次更好的相聚
我是千与千寻，我们下期见~
end
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