算法工程师走下神坛

本文来自微信公众号： 界面新闻 （ID：wowjiemian） ，作者：姜菁玲，题图来自：视觉中国

作为一名二线科技公司的算法工程师，张敏明没“算”到过自己会陷入如此尴尬的境地。

去年年底，为了寻求更大的上升空间，有着多年工作经验的他下定决心跳槽。猎头李明化为他推荐了数个岗位，大厂小厂都有，但只有小厂愿意给他offer。

张敏明毫不犹豫地拒绝了。可仅仅两个月后，他就接到了所在公司的裁员通知，不得不重新拜托李明化帮忙找回之前小厂的offer。

雪上加霜的是，当初被张敏明拒绝的小厂居然也在裁员。 “算法 （部门） 裁了三分之二。”李明化告诉他。

没有办法，张敏明开始踏上漫漫求职路，但他的诉求已经从“要工作成长空间”，转变为“求份稳妥工作”。直到一个半月后，张敏明终于找到了新工作，一家新的创业公司。

不是所有的人都像他这般幸运。时代骤变，曾经极度抢手的互联网算法工程师也不得不面对裁员潮。为了闯过寒冬， 要么选择自降身价，要么只能耐心等待春天的到来 。

站上鄙视链顶端

2016年，谷歌的人工智能系统阿尔法围棋 （AlphaGo） 在完胜欧洲围棋冠军、职业围棋二段樊麾后，再次打败围棋世界冠军、韩国棋手李世石。这不仅创造了人工智能在复杂棋类游戏上击败人类的新历史，也让深度学习的价值在全球范围内大放异彩。

与此同时，基于这项深度学习技术的算法，在商业世界的表现越来越突出——依靠精准的内容推荐算法，今日头条和抖音迅速崛起，刷新了用户体验，也展现了更具想象力的商机，各类大厂开始对算法趋之若鹜。

“当时的人才市场完全是供小于需的。”据专职于算法领域的猎头李明化统计， 那时算法方向应届毕业生的平均起薪可以达到40万元，超级offer甚至超过70万元 ，不仅甩开大部分行业的入门起薪，也位列计算机方向岗位就业收入第一。

相比于前端、后端以及客户端开发等岗位，算法工程师这样一份能量巨大、薪资优渥，且看起来高大上的职位，很快站上了计算机方向所有就业岗位的“鄙视链“顶端。

为着这些“美好前景”，获得一份算法工作成为许多计算机系学生的追求。一时间算法专业吸引了大量学生，一跃成为出国留学热门专业。

2016年软件工程专业本科毕业的肖王是这其中一员，他放弃了直接在国内工作的选项，选择出国攻读视觉算法硕士学位，希望毕业后可以抓住浪潮，获得一份算法相关工作。

分布在各个互联网公司的算法项目，犹如漩涡一般吸纳了大量算法人才，已经身在其中的工程师则沉浸于让人羡慕的红利期。

李明化称，当时甲方需求量大到即使工作经验只有一两年的工程师，也有一大批猎头“盯梢抢人”。算法人员的流动也无比顺畅，“跳一次槽基本可以实现40%以上的薪资涨幅，工作五年后可实现年薪百万，十分轻松。”

算法祛魅

可惜美好的红利期比人们预想的还要短。

三年过去，当肖王结束了在海外心无旁骛的算法研究生活，计划回国寻求一份算法工作时才发现，求职远比他想象地复杂得多。一张海外名校的硕士证书并没有为他带来绝对性的优势，“一棍子过去，可以‘打死’一批985和常春藤 （的人） 。”尽管听上去有些夸张，但的确真实地反映出人才竞争的激烈。

一家科技公司技术负责人向界面新闻记者回忆，2019年以后，在招聘算法人员时可以收到雪片般的简历，这些简历通常背景优秀。 “一边是名校硕士，一边是数篇顶会。”诚如肖王所说，“是十分之卷。”

这种激烈的场面多发生在知名大厂的岗位竞争中。对于这些算法硕士，算法的繁荣足够支持他们退而求其次，在其他公司中找到一份不错的工作。

但进入2022年，招聘的氛围变得紧张起来。李明化称，他已经明显感觉到甲方对于算法人才的要求变得更高，“同样一个职位，以前可以尝试推一下2-3年工作经验的候选人，但现在却一定要求5年以上，其他很快会被刷掉。”

“这背后，是甲方的需求在缩水。” 李明化发现，自2021年11月以后，流入人才市场的算法人才开始增多，而为这些算法候选人推荐职位的成功率低了不少。原本顺畅的求职之路变得有些艰难。

红利期消逝之后，身在其中的算法工程师也被焦虑所裹挟。一位入行近三年的算法工程师告诉界面新闻记者，开始从事算法工作以后，“成就感并不像最初想象的那样。”

据他所说，选择算法工作一部分原因是觉得可以做一些有用的算法研究，很高级很有用。但实际上，他需要做的仅仅是利用开源框架，对数据、参数进行一些分析和处理。

更让他不得不“卷”的是，由于算法和业务直接关联，用户留存率、使用时间等等都被纳入KPI。“但其实影响因素很多，技术又是黑箱，无法提前知道具体哪个能够起作用。”

经过一个多月的求职，肖王面试了八家不同规模的公司，收到了三家offer。2020年年底，他选择了一家中小型公司开始上班。原以为这家公司的产品仍处于从0-1的过程，不会轻易受到裁员潮的影响，但在今年年初的公司大裁员中，算法首当其冲——维持了一年多的7人算法团队，被减员至3人。

肖王算是幸运的留存者，但原因不过是“因为毕业时间不长，薪资相对较低。”

ROI下降的炮灰？

和肖王所在的组一样，算法被大量裁撤的消息也出现在许多知名互联网大厂当中。在加入这些大厂之前，这些拥有光鲜背景的算法人员，被赋予了技术攻坚的科研式使命，而在互联网增长预期见顶的当下，突然变成一批ROI （投入产出比） 之下的鸡肋。

算法还能给业务带来什么收益？在裁撤之前，企业管理层需要思考这个问题。

2017年前后，算法是创新用户内容体验的引擎，是提高广告精准度、提升商业化效率的利器，是人脸识别的新互动形式的内核，是人们对人工智能存在的所有前卫想象的基石。

而现在，大量算法项目完成了从0到1，已知的各个方向算法普遍进入深度攻坚阶段，ROI自然也跟着变了。

算法的技术边际效益递减，决定了“10%的时间创造的第一版算法可以为指标提升90%，而剩下10%的提升，却需要90%的时间不断迭代。”

肖王也意识到一个残忍的事实——即使原有的7人算法团队被裁撤到3人，产品的主要功能开发也不受任何影响，只是涉及算法的非重要紧急性的功能有所后延。

“在从0-1搭建好架构后，后续的大部分人力和时间都花在维护上。对于大部分互联网公司的业务来说，离开算法也一样可以运转。”一位曾涉足算法领域的开发人员对界面新闻记者表示。

当然也有例外，对那些将算法本身作为核心竞争力的产品而言，算法即业务，它的产出是直接且明显的。但对于大多数算法所在的场景，算法承担的是优化任务。

上述开发人员表示，一个算法人员的成本很高，有没有必要为了那10%的优化，去投入90%的人力？以最基础的NLP （自然语言处理） 算法应用场景语音识别来看，对于一个没钱的人，是几乎免费的90%正确率的语音转文字功能更合适，还是需要花重金的99%识别率功能？

现在，那些从扩张转向追求盈利的互联网公司，无力再以高额成本去支持算法研究。无法直接大幅提升产出的算法和那些被弃之如履的“边缘业务线”一样，不再充满魅力。

新的出路也不是没有，新风口自动驾驶以及芯片领域便为一些算法人员重新提供了一个“有前景”的应用场景。但不同算法的学习成本之高，决定了转型不会容易，众多普通算法工程师始终难逃焦虑。

李明化见惯了行业浮沉下的人才流动，对那些因被裁员而“重舔”猎头的案例已经习以为常，“前20%的人永远不愁退路，但更多人不断被时代潮流上下席卷。”

（应受访者要求，文中肖王、张敏明、李明化为化名）

本文来自微信公众号： 界面新闻 （ID：wowjiemian） ，作者：姜菁玲