說到算法崗位，現(xiàn)在網(wǎng)上的第一反應可能就是內(nèi)卷，算法崗位也號稱是內(nèi)卷最嚴重的崗位。針對這個問題，其實之前我也有寫過相關(guān)的文章。這個崗位競爭激烈不假，但我個人覺得稱作內(nèi)卷有些過了。就我個人的感覺，這幾年的一個大趨勢是從迷茫走向清晰。

早在2015年我在阿里媽媽實習的時候，那個時候我覺得其實對于算法工程師這個崗位的招聘要求甚至包括工作內(nèi)容其實業(yè)內(nèi)是沒有一個統(tǒng)一的標準的?？梢哉J為包括各大公司其實對這個崗位具體的工作內(nèi)容以及需要的候選人的能力要求都不太一致，不同的面試官有不同的風格，也有不同的標準。

我舉幾個例子，第一個例子是我當初實習面試的時候，因為是本科生，的確對機器學習這個領(lǐng)域了解非常非常少，可以說是幾乎沒有。但是我依然通過了，通過的原因也很簡單，因為有acm的獲獎背景，面試的過程當中主要也都是一些算法題，都還算是答得不錯。但是在交叉面試的時候，一位另一個部門的總監(jiān)就問我有沒有這塊的經(jīng)驗？我很明確地說了，沒有，但是我愿意學。

接著他告訴我，算法工程師的工作內(nèi)容主要和機器學習相關(guān)，因此機器學習是基本的。當時我就覺得我涼了，然而很意外地是還是通過了面試。

另外一個例子是當時的一個小伙伴，他在最后轉(zhuǎn)正面試的時候被要求用R語言寫了一個樹模型。具體是什么模型我不記得了，我只知道當時我還不會，所以沒記住名字。但是了解行情的都知道，現(xiàn)在工業(yè)界應該已經(jīng)基本上沒有使用R語言的了。不論是當時的面試官對R語言比較熟悉，還是當時他的團隊里用的都是R語言，都可以說明其實整個阿里內(nèi)部當時對于算法工程師是沒有統(tǒng)一標準的。實際上也的確如此，當時還有很多算法工程師和數(shù)據(jù)挖掘工程師的title混為一談的現(xiàn)象。

我不太清楚現(xiàn)在校招算法崗位會問一些什么，但是就我的了解，機器學習的模型原理以及之前的一些使用經(jīng)驗肯定是跑不了的。這兩塊的技能沒有，只靠acm的獎項以及算法能力想要通過面試估計很難，更不要說是阿里媽媽這樣的核心部門了。

從這兩個例子可以看出來，5年之前業(yè)內(nèi)還是比較迷茫的，但是現(xiàn)在越來越清楚了，這個崗位究竟是做什么的，需要工程師有什么樣的能力。并且我覺得以后應該會越來越清晰，現(xiàn)在可能還是會有一些個別的部門或者是上層的架構(gòu)師對算法這塊不是非常了解。比如工程出身的tech leader帶算法團隊這樣的例子還不少見，但以后應該會越來越少。

所謂沒有985，沒有名校碩士，沒有paper去面試大公司的算法崗位就是炮灰就是送的說法，有一定的道理。但是我們不能只看現(xiàn)象胡亂總結(jié)，仔細分析背后的原因其實是對算法工程師的要求越來越明確。但是要求雖然清晰，也還有問題，問題就是這些能力不是非常方便在面試當中體現(xiàn)，對于校招社招都有這樣的問題。

社招這個問題會好些，看之前的經(jīng)歷就看得出來，校招這個問題相對比較嚴重，我們怎么知道你數(shù)據(jù)處理能力怎么樣？你對模型的細節(jié)了解多少？怎么樣判斷你來了之后能不能hold住這一塊事情？

正因為有了這樣的問題，所以很多面試官或者是hr才不得不抬高硬性要求。招一些基礎好、背景出色人聰明的學生進來總沒錯，即使不對口，也可以現(xiàn)學。

招聘邏輯

接下來和大家聊聊各種公司的招聘邏輯，這里面我也發(fā)現(xiàn)了一些規(guī)律。

這里面的規(guī)律就是越是小廠越務實，越是大廠越虛。這其實也很好理解，因為小廠的資金和預算都有限，所有崗位的人頭都要精打細算，能不多招絕不多招。一旦招了一定是有具體的用處的，比如某一塊事情人手不夠，或者是某個問題沒有人解決，必須要招人。在這種情況下，小廠的要求非常明確，就是技術(shù)棧越匹配越好。也就是你會的東西和他們用的東西越匹配越好，越匹配你上手和學習的成本越低，來了直接能干活的最好。

大廠則不然，越大的廠越不然。原因也簡單，大廠招聘的目的除了滿足人力需求之外，還有其他的意義就是人才儲備。比如清華姚班一年畢業(yè)30人，這30人如果都去了騰訊，會給騰訊的發(fā)展起到多大的幫助？如果你是老馬你能接受這樣的事情嗎？肯定不行，因為優(yōu)秀的人才的數(shù)量是有限的，雖然競爭的人多，但是頭部用戶一直就那么多。其他公司多招走了一些，留給你們公司的就少一些。身為大公司肯定是會努力爭取的，包括招聘實習生什么的，其實本質(zhì)上的目的都是招聘人才進行儲備。

某種程度上來說，大公司把一個優(yōu)秀的學生培養(yǎng)成優(yōu)秀工程師花費的代價要小于去市場上招聘一個同樣優(yōu)秀的工程師的代價。算法崗位當中至少有80%以上的頂級人才都在大公司手里攥著，廣大二線、三線的小公司爭搶剩下的20%。大公司想要在市場上招聘一個優(yōu)秀的工程師是非常難的，遠遠比大家想的要難。這樣的人手里往往不缺offer，加上大公司里層級以及待遇的限制，想要搶得過那些財大氣粗的二線公司真的不容易。

所以面試小公司的核心邏輯就是對口，他們需要的能力你有，他們需要的技術(shù)你會，就行了，你搞出很多花里胡哨的東西來其實沒什么用。有些小公司的面試官連acm是什么都不知道，你和他說你是亞洲區(qū)的銀牌有用么？

大公司的招聘要求就比較瑣碎了，一般來說比較看重基礎。這里的基礎并不僅僅是基礎知識，準確地說是基礎能力。比如數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法的能力，比如思維的靈活度，也就是給你出個算法題，看你能不能靈活地做出來。再比如機器學習的基礎，模型的一些基礎原理等等。

除了基礎之外另外一個很重要的是你的軟實力，比如你的表達能力，你的情商，遇到困難的時候的反應。比如遇到難題你有沒有一個清晰的思考過程，簡單嘗試了一下就放棄了還是愿意不停地努力。還有你的性格，比如你是服從性的還是比較有主見的，如果你很有個性，老板可能會覺得你比較難管，用術(shù)語來說就是管理成本有點高，這也會讓面試官打退堂鼓。

還有一點常說的是潛力，潛力這是一個很虛的概念，完全是面試官的主觀感受，很難有實際的支撐。根據(jù)我的理解大概是這么幾個方面，一個是智商，聰明的人學東西快，潛力高，這個是毋庸置疑的。即使你很多東西不會，如果你能讓面試官覺得你能很快學會，這些不是問題，那么這就不是一個減分項。

還有年齡，比如中間經(jīng)過了一些曲折浪費了幾年比其他應聘者年長很多（兩歲以上），可能會讓面試官覺得你潛力折損。再比如你過去的一些經(jīng)歷，比如你在某個領(lǐng)域堅韌不拔從0做起，成長迅速，也會讓面試官覺得你潛力不錯。

這樣說起來實踐的能力反而是加分項而不是主要的了，這也有一定的道理。因為對于大公司而言，整個技術(shù)架構(gòu)往往都是自己獨立建的，和外面的都不一樣。也就是說除非之前在里面待過的，否則幾乎找不到技術(shù)棧完全懂的。再加上校招生原本實戰(zhàn)經(jīng)驗就要少一些，相比于招一個立即能上手的，更加傾向于能夠快速學會的。

核心能力

由于我已經(jīng)很久沒有接觸校招了，所以也很難說校招面試應該怎么樣準備，只能說說如果是我來招聘，我會喜歡什么樣的學生。也可以理解成我理解的一個合格優(yōu)秀的算法工程師應該有的能力。

模型理解

算法工程師和模型打交道，那么理解模型是必須的。其實不用說每一個模型都精通，這沒有必要，面試的時候問的模型也不一定用得到。但更多地是看重這個人在學習的時候的習慣，他是淺嘗輒止呢，還是會刨根究底，究竟能夠?qū)W到怎樣的地步。

在實際的工作當中我們可能會面臨各種各樣的情況，比如說新加了特征但是沒有效果，比如升級了模型效果反而變差了等等，這些情況都是有可能發(fā)生的。當我們遇到這些情況之后，需要我們根據(jù)已知的信息來推理和猜測導致的原因從而針對性的采取相應的手段。因此這就需要我們對當前的模型有比較深入地了解，否則推導原因做出改進也就無從談起。

所以面試的時候問起哪個模型都不重要，重要的是你能不能體現(xiàn)出你有過深入的研究和理解。

數(shù)據(jù)分析

算法工程師一直和數(shù)據(jù)打交道，那么分析數(shù)據(jù)、清洗數(shù)據(jù)、做數(shù)據(jù)的能力也必不可少。說起來簡單的數(shù)據(jù)分析，這當中其實牽扯很多，簡單來說至少有兩個關(guān)鍵點。

第一個關(guān)鍵點是處理數(shù)據(jù)的能力，比如SQL、hive、spark、MapReduce這些常用的數(shù)據(jù)處理的工具會不會，會多少？是一個都不會呢，還是至少會一點。由于各個公司的技術(shù)棧不同，一般不會抱著候選人必須剛好會和我們一樣的期待去招人，但是候選人如果一無所知肯定也是不行的。由于學生時代其實很少接觸這種實踐的內(nèi)容，很多人對這些都一無所知，如果你會一兩個，其實就是加分項。

第二個關(guān)鍵點是對數(shù)據(jù)的理解力，舉個簡單的例子，比如說現(xiàn)在的樣本訓練了模型之后效果不好，我們要分析它的原因，你該怎么下手？這個問題日常當中經(jīng)常遇到，也非?？简炈惴üこ處煂?shù)據(jù)的分析能力以及他的經(jīng)驗。數(shù)據(jù)是水，模型是船，我們要把船駛向遠方，只懂船只構(gòu)造是不行的，還需要對水文、天象也有了解。這樣才能從數(shù)據(jù)當中捕捉到trick，對一些現(xiàn)象有更深入的看法和理解。

工程能力

雖然是算法工程師，但是并不代表工程能力不重要，相反工程能力也很重要。當然這往往不會成為招聘的硬性指標， 比如考察你之前做過什么工程項目之類的。但是會在你的代碼測試環(huán)節(jié)有所體現(xiàn)，你的代碼風格，你的編碼能力都是你面試的考察點之一。

并不只是在面試當中如此，在實際工作當中，工程能力也很關(guān)鍵。往小了說可以開發(fā)一些工具、腳本方便自己或者是團隊當中其他人的日常工作，往大了說，你也可以成為團隊當中的開發(fā)擔當，負責其團隊當中最工程的工作。比如說復現(xiàn)一篇paper，或者是從頭擼一個模型。這其實也是一種差異化競爭的手段，你合理地負擔起別人負擔不了的工作，那么自然就會成為你的業(yè)績。

時代在變化，行業(yè)在發(fā)展，如今的校招會問些什么早已經(jīng)和當年不同了。但不管怎么說，這個崗位以及面試官對于人才的核心訴求幾乎是沒有變過的，我們從核心出發(fā)去構(gòu)建簡歷、準備面試，相信一定可以有所收獲。