当前算法工程师哪个方向好？

算法工程师当前选哪个方向好？

1，计算机视觉；2，自然语言处理；3，风控；4，推荐系统

当前算法工程师哪个方向好？从社会需求，工资待遇，未来发展方面讲。

纳米酱（中国科学院大学）回答：

公司东搞搞西搞搞，我横跨超多业务线，以上领域全都做过。我建议是都别选了，多刷leetcode多跳槽，每天划水刷题搞开源，坑资本家三年钱，累积足够100万，回老家当老师公务员，或者搞其他事情吧！

自然语言诸如bert一类服务都被中台化服务化了，和各种号称几百亿节点的graph工具搭配起来，各种抽取知识，你连学习nlp的动力都没有了，直接查表就是了。训练？成套训练可视化界面都给你做得出来，几毫秒inference时间，几个小时的fintune时间，你只要会点run便可。现在就差压缩这些巨无霸还有搞头。

视觉各类基础模块全都服务化了，而且这东西走集中调度比较坑，中台搞了人家业务方也不一定会用，github调包太方便了，完全可以自己启动，现在中台血拼视觉能力靠的是大量gpu服务器和低成本并发能力，你要10个gpu跑多少qps，我做到5个，拼这种能力，没人关心性能，只关心成本。视觉适合做2b项目，然而做2b在公司生存不下的，特别是政府的，都是项目制，做一个算一个，没啥爆发性，领导一换全都凉了，2b成了二逼代言词，公司做视觉也就剩视频还有搞头，又有几家公司能有直播带货呢？

风控两年前做过，这个技术门槛太低，xgboost横行天下，走纯业务，以后要去银行还好，qps不过1000的业务都不是纯正互联网业务，以后走互联网技术栈被锁死。

推荐系统和广告，广告作弊太普遍了，到处都是保量刷量，跪舔广告主爸爸，现在有搞头的，也就学习在各种爸爸约束下搞流控，pacing，强化学习啥的，一个目标后面搭配10个爸爸约束，经常发现又不数学太难一时半会解不出来，有不就是无解，最后解决方案是找到爷爷，让爸爸都听爷爷的，约束一下子少了很多，然后又成了社会工程学问题，没啥技术含量。

推荐系统，现在主播帮你解决内容生产和用户兴趣挖掘，顶层做好流控就行了，剩下搞搞用户行为分析和归因分析，不过这两个方向不直接面向指标，公司35岁开除你没商量。推荐系统工程师最后只需要会调权，流控，强插广告，数据分析便可。

冷启问题又回到前面nlp和视觉上来，你调公司服务就行了。做rank？业界人士都知道，大部分公司压根都好久不优化rank了，roi太低，瓶颈压根不在于此。然后现在招聘大头兵，经常要求能不能给我搞全链路强化学习出去吹牛，想得美，试一个人工策略没这么简单，试work都要一个月去判断，人肉强化学习还差不多。

最后，做nlp和视觉的同学拼不过开源速度，做广告和推荐同学，人家已经不关心你的算法能力，你必须要有带业务线的经历，负责一个业务线包括工程和算法还有组织管理，简直要你啥都会。做风控纯粹业务逻辑，没啥技术含量，反而想去银行还好。

最后，比来比去，还是比刷题能力！

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