【实力劝退】听说你要转 AI ?

共 2980字,需浏览 6分钟

 ·

2021-03-01 16:29

本文是算法工程师rumor根据自己算法岗位上的个人经历来探讨目前转行做AI是否可行。当然了,结论是劝退。


卷友们好,我是rumor。

招聘季马上就要开始了,关注我的朋友中不少是非科班或者非算法岗想转行AI的,平时也经常来找我咨询,今天就根据自己的经验给大家一些建议,聊聊以下几个话题:

  1. 我是如何转岗并拿到大厂offer的
  2. 劝退第一弹:2021年是否还值得转AI?
  3. 劝退第二弹:转AI后有哪些落差?
  4. 学生党如何转AI?
  5. 工作党如何转AI?
  6. 什么是技术人的核心能力

希望对大家有帮助,抓紧时间行动起来鸭。

我的转岗经历

我的本科在一个理科实验班,主要学些通用物理、数学还有各种,研究生虽然选了计算机方向,但在法国的合作学校交换,学的也都是物理,那个年纪你懂的,头一次出国,心思全在谈恋爱和旅游上。。。回国直接研二开启了实验室放养模式,啥也不会,又懒得刷题,连个互联网技术岗的实习都没找到。

最后被一家不错的量化私募收留去做系统开发实习,毕业后去了一家上市的金融IT公司继续做量化交易系统。但才做了三个月我就醒悟了:

  1. 量化不是国内券商等大机构的主要营收,而私募的平台太小,进去了很难跳出来,没有互联网的选择多
  2. 我的学历(北航本硕)在量化这个圈子不占优势,数学能力<代码能力,高频交易这个子类比较适合我,但国内蛋糕就那么大
  3. 当时的部门做的量化系统难落地,有量化团队的机构肯定自研,没量化团队的机构也不会轻易冒风险

相比之下,三年前的2018正是AI越来越火热的时候,创业公司一大片,AI岗的薪资也越来越高。于是我毅然决定转岗,恶补了几周基础之后立刻投简历,拿到两家创业公司的offer保底后便去申请转部门,因为当年我们公司在发展智能客服,恰好可以去NLP部门,终于正式开始AI之路。

活水到NLP部门半年之后,我意识到自己在那里的技术提升已经到了天花板,算力、数据都有诸多限制,于是毅然开始跳槽,大厂基本没戏,最后去了一家百度微软系创业公司。又磨练了一年,技术提升飞快。但创业公司的落地有限,我意识到自己必须去接触更多真实场景和挑战,于是又跳了一次,终于收获了几家大厂offer。

复盘自己的经历,并不容易复制。首先是学历和专业还可以,投出去简历基本都有面试机会;然后就是时机选的好,18年还没这么卷;最后是老东家对我转岗的宽容,以及自己还算刻苦。

劝退第一弹:2021年是否还值得转AI?

从21届校招的薪资来看,AI岗仍然是最香的技术岗位,优秀的同学会继续在这里卷,手持多个顶会的硕士博士的薪资也不会降,但实话说继续保持现状的话我是不看好的,有以下三点原因:

  1. 整体蛋糕的增速在变慢甚至没有变
  2. 高薪诱惑着更多的同学持续涌入,改变供需
  3. AI预训练模型发展迅速,入门门槛降低

AI是16年阿尔法狗开始再次爆发的,这几年语音、图像、NLP都在尝试各种落地,但很多都不是用户刚需,从0到1的时候感觉是个不错的尝试,真正开始变现就难了。现在是21年,而资本19年便意识到了,我身边在创业公司的同学有拖欠工资的,有团队走了大半的,还有被便宜收购的。

在这种行业状况下,如果持续涌入更多同学,就会改变供需关系,旱的旱死,涝的涝死,优秀的同学拿了一堆SSP,一般的同学只能拿到跟其他技术岗差不多的薪资。如果没有新的大突破,AI会步入下行周期,薪资增速变缓。

虽然AI可能会下行,但CS暂时不会,互联网红利确实变少了,但我们的社会还会持续信息化,对程序员群体的需求还是很多。所以转AI前不如想想自己是否更适合其他技术岗,工作几年之后薪资会跟职级更相关。

当然,从长期看人工智能可以提升生产力,肯定是人类迈出的一大步,目前还有很多提升空间,是一个可以坚持的方向。但就现在的卷度,非科班想要拿到一个好offer并不容易。

说了这么多,到底怎么判断自己是否适合呢?其实就三点:

  1. 有个不错的理工科学历
  2. 有决心恶补编程和机器学习知识
  3. 有时间打比赛或者做AI相关的实习

不满足上述条件的同学我基本是劝退态度~

劝退第二弹:转AI后有哪些落差?

除了高薪之外,AI岗还有个诱惑点是它的「高级感」。

做算法之前,我以为AI岗就是研究各种fancy的算法,魔改模型跑出sota。做了之后才发现大部分时间都在写工程代码、洗数据,到了大厂之后还总有各种会议和文档,真正用在模型上的时间也就10%,还总得看新的论文避免落下。。说多了都是泪,详看这篇文章

另外,做凉的项目多了之后,越来越觉得技术的价值是有限的,只有真正做出了好的应用才有价值。算法岗也好,开发、前端都行,真正能解决问题、提升业务效果、减少成本的技术才是好技术

我唠叨了这么多,但人都叛逆,你们肯定不会被劝退的,那就转吧,赶紧行动起来才是王道

学生党如何转AI?

首先coding能力和算法基础知识是必须的,学生的时间多,无关的专业课就水水,赶紧把基础都补了。

其次要赶快丰富自己的简历,必须在实验室的话,如果有学长带就发论文,没人带就自己去结交卷友打比赛;导师不要求在实验室就赶紧出去找实习,先面创业公司再面大厂。尽量多待几家公司,每家待3-6个月,跟一个完整的小项目。

事实上,即使导师要求天天在实验室,也可以偷摸找远程实习、周末实习,一些创业公司是可以商量的。初入社会,要在一些涉及利益的事情上多为自己argue,主动争取。

有了相关的比赛、实习经历之后,基本可以拿到些校招面试机会。

工作党如何转AI?

工作党比学生更难些。

首先是准备阶段,得利用所有可能的时间学习,同时找比赛练练手,但拿到好名次的希望不大,现在学生和公司AI部门都在里面卷。时间优先放在巩固基础,前沿的论文先不用看。我转岗那年每天下班后+很多个周末都在学习(抹泪。

等学了两三个月之后可以试着投简历,让面试帮自己查漏补缺。有了一定把握后,优先内部活水,再跳槽,让自己的履历更顺畅。

劝退Again:现在做AI的学生这么多,社招转岗在就业市场没优势,大厂基本没戏,只能从创业公司卷起。成功转岗后会和应届生在一个起跑线上,注意心态。

什么是技术人的核心能力?

大多数选择都是围城,总以为到一个新的地方、换一个新的方向会不一样,其实到头来都有不满意的地方。只能说转AI之后maybe有更多选择的权利,而真正能抓住机会的又有几个。

说到这里,还是要提醒卷友们注重培养自己的核心能力:

  1. Coding能力
  2. 定位问题、解决问题的能力:不仅是大小bug,还有从真实场景中出来的问题。所有定位和解决问题的经验,都是能拉开差距的点
  3. 合作能力:从IC逐渐向TL过渡需要的能力,与同级共赢而不是抢活、与下级共赢而不是命令、与上级共赢,争取资源和及时回馈

OK,今天的分享就到这里,快去学习吧。

作者:rumor

转自:李rumor


往期精彩:

【原创首发】机器学习公式推导与代码实现30讲.pdf

【原创首发】深度学习语义分割理论与实战指南.pdf

 谈中小企业算法岗面试

 算法工程师研发技能表

 真正想做算法的,不要害怕内卷

 技术学习不能眼高手低

 技术人要学会自我营销

 做人不能过拟合

点个在看

浏览 33
点赞
评论
收藏
分享

手机扫一扫分享

分享
举报
评论
图片
表情
推荐
点赞
评论
收藏
分享

手机扫一扫分享

分享
举报