算法工程师也会遇到35岁这道坎么？

Posted 2021-05-22 文宇肃然

前言

这个问题其实对于大多数程序员都是适用的，国内的互联网公司，始终奋斗在一线写代码、跑算法模型的工程师实在是太少了。每年的高校毕业生，持续不断地在为这个行业输入更年轻更新鲜的血液，对比25岁刚入职更会加班更能吃苦，关键是薪资更便宜的年轻人，35岁的算法工程师如果只是工龄更长资历更老，将全方位处于劣势。

想要跨过这道坎，要做的就是努力提升自己的相对不可替代性，从初级渐渐往高级的方向走，个人觉得大体可以分3个阶段：

01初级算法工程师

——关键词：高效执行机器——

算法入行的必经之路，所谓的 SQL Boy、调参侠、数据搬运工、炼丹师，都发生在这个阶段。

这个阶段的算法工程师，很多时候都是在和数据打交道。数据漏报、数据重复上报、埋点有误、多方数据统计口径无法对齐、反作弊口径定义和对齐、异常数据检测和排查、数据缺失处理、样本清洗、特征统计加工、线上指标下降问题排查、bad case 归因分析、数据标注...听起来是不是一点都不 fancy？对于一个负责业务落地的一线算法工程师来说，这些数据工作可能占了日常工作的很大一部分时间。

可就是这些一开始被你看不起的各种所谓 dirty job，这些你在实验室和学校接触不到的工业数据实践，这些在 paper、书本和网络永远不会教你的工作，正是你所累积的技术经验和宝贵的财富，它是驱动你往下一层级改造的主动力。作为一个算法工程师，如果从没有在底层有过基础的开发和数据分析的从业经验，将来站在更高层的时候很难作出对团队方向有利的决策。数据决定了模型的上界，特征和算法只是在逼近这个上界。

不了解你的业务数据特点，很难成为一个好的算法工程师。在业务实践中培养锻