大家好,我是 Jack。
最近看到了朋友李rumor发的一篇文章,一篇猎头写的好文,完全对症下药,解答了很多算法er在选择上的问题,大部分观点我都蛮认同的。
下面是原文,建议收藏,里面总有一个问题你会遇到
作者:Feli
https://zhuanlan.zhihu.com/p/501367157
经常被人选问到:AI硕博如何规划自己,才能拿到special offer?现在还能去中国企业的AI lab/研究院?35岁是不是可怕分水岭?如果不想在算法岗位上内卷还可以去哪里?
我和超过千个算法人才聊过,常见有五类算法人选:
  • 在企业AI实验室/研究院搞AI,瓶颈常见为:(1)拿不到很多数据/场景,纠结是否要逼自己转业务部门去获取更多业务数据、更好绩效:(2)更喜欢做研究,是否要趁早转去学术界
  • 在企业业务部门做算法落地,理想发展路径:算法工程师一路成长为技术管理,常见瓶颈: (1)AI对业务赋能效果不太明显,领导们不认,上升速度慢;(2)业务发展缓慢,团队算法人员多,晋升HC少,内卷;(3)业务场景对技术要求不高,个人技术成长遇到瓶颈,无突破;(4)过早被推到技术管理位置,管理和技术双重能力没有太多输入,当前迷茫。
  • 做算法,自己性格偏外向,不希望只局限在技术,想锻炼其他比如沟通能力、商业/产品思维等,考虑转型
  • 对现状满意,希望通过跳槽来加速级别和薪酬增长。
  • 想创业
站在第三方视角,针对上述问题及常见瓶颈,给大家些参考建议,若有不对之处,欢迎讨论,多包容。

留在企业lab还是去学术界?

企业是要盈利的,在内部搞研究也绝对是应用研究,不会是纯学术和完全自由。与其问现状,还不如看清楚自己到底想要什么。学术界和工业界各有利弊。若在工业界,很看业务场景及老板们是否愿意投入时间和钱做AI,如果在中国学术界,还是得抱个大腿比如院士。
去工业界,好处是研究有业务场景和足量数据作为支撑,薪酬也不错,在学术界搞容易走向偏理论。
如果是应届博士在纠结,个人强烈建议别空想,直接都试试。若想回国,中国高校对于申请教职的要求和门槛越来越高,不是有顶会顶刊就行,很多直接要求paper数量、人才帽子、教学经验。这两年我聊到不少学历背景很漂亮的AI应届博士,申请国内优青/青千被拒,申请国内高校结果也不太理想,最后选择去了工业界。或者继续在海外去尝试其他海外工业界/学术界机会。
如果是有工作经验的AI博士,就想清楚自己要什么,曾经帮一个CV资深人选跳槽,他同时拿到了某大厂高级别offer和高校副教授offer,最后选择去了高校。2个原因:
  1. 自己想做的研究在企业追求盈利的环境下无法实现
  2. 如果选择学术道路,人才帽子很重要,要申请就要赶在35/38岁之前,那得赶紧跳
很多同学问我,他在博士期间主要是用公开数据集,研究偏理论,去工业界担心自己适应不了强度,或者去学术界是不是更舒服?
我还记得一个机器学习前辈(教授+中国大厂背景)跟我说过:如果是带着解决问题的心态,工业界和学术界切换就不是问题。在工业界是为了解决某个现实问题而去做算法,算法自然会work,在学术界为了解决某个技术单点问题,有所突破,那学术上也会有成就。如果有职业追求,那不管去学术界还是工业界,都没办法实现work life 很balance,如果想混日子,那两边都其实可以的。经常听到有人抱怨工业界很累,但其实不是,很多大厂某些部门已经被称为“养老院”。

上升变缓,继续等 Or 跳槽?

如果是因为业务发展停滞或者领导们不认可AI对于业务赋能效果,而导致卡上升通道,是否跳槽?
互联网平均跳槽是2-3年一跳,如果在这个公司工作时间不满2年/2年左右,建议向内寻求帮助,一和领导聊聊,AI赋能效果有时候需要时间,二看是否可以活水转岗到其他部门,尽量让自己的简历不要太跳。如果在同个部门超过3年/超过5年,这个问题都没有得到解决,建议跳槽。

技术+管理 双重瓶颈,无突破,迷茫?

在现有公司现有技术方向遇到了自身成长瓶颈,比如某无人机企业,学生跟着老师,学生过快成长为leader,在自身技术、团队管理、对业务产品的理解上,在日常工作里输出>输入。里面有些员工后来选择去读博,也是给自己积淀和输入的一个选择;
如果已在该赛道的头部公司,不妨跳出舒适圈,去规模体量更小的公司或者业务更初始阶段的部门,复现自己的技术和经验,重新激活自己。举例:比如手机赛道是红海,很多人无非就在几个手机厂商跳槽,同时看不上其他跨界造手机的公司。抛开行业是否红海这个点,单从职业发展路径来看,在跨界平台,你的经验被重视,发挥空间更大,职业发展上是进步的,而不是退步。

有大厂执念,去大厂一定可以提升技术?

举例:之前有聊过某算法博士,搞数字人方向。跳槽原因主要在原有团队技术上没太多突破/成长,想去技术牛逼的地方,问他想看什么样的机会,他比较笼统地回答倾向于看大厂。
因为虚拟人/数字人发展时间不长,大家做的水平差距不大。当时建议他挑2类机会去面:
  1. 大厂 虚拟人算法团队,重点看leader和成员背景,水平厉害的领导和同事,大家一起学习成长,增速是加快的。
  2. 技术驱动型创业公司,这类公司技术能力要比甲方现有技术团队做的好,才会有客户。那去这种团队锻炼也能给自己带来提升。两类机会同时面试,再综合考虑地点、薪酬等

不想在原有赛道内卷,能去哪里?

换落地场景,去技术天花板更高,或业务场景没那么红海的公司。举例:早些年四小龙和大厂都去布局安防交通场景,入局容易,但竞对很多,去招投标时能看到一堆公司在PK算法,肉眼看不出差距时,那肯定是采购便宜且服务态度好或更熟悉的合作伙伴。像电力场景,招投标难度大,入局门槛高,玩家少,能尽早入局的AI公司就能获得很多业务。
继续搞AI,但换赛道。能感受到这几年很多人想去外企,但在中国可选不多。这里给算法同学安利下量化对冲基金的机会。之前有帮某头部量化私募基金招到几个AI四小龙的算法人选,入职后工作体验都挺好,晚上6点 7点公司就没啥人加班了,自己也有空间和自由去研究技术、看论文和紧跟前瞻技术,薪酬福利待遇不错。具体可找我聊。
不做AI算法,往其他路径转型。如果短时间内,无太大经济压力,建议可以快速试错,比如AI产品经理或者AI投资经理。我有合作一家头部PE/VC,就想物色CS/EE出身的算法同学转型做投资经理。AI产品/AI投资经理这两种职位对于算法人才而言,能锻炼到沟通表达、产品/商业逻辑等。但毕竟需要脱离技术,要管理好自己预期,转型前期收入可能比不上算法。之后的职业路径,就无非是从AI产品经理/投资经理不断上升到管理,或者创业。

晋升速度很快,老板也重视我,但我还是想通过跳槽看能不能更快

我有聊到些人选,在团队受宠,但依旧想看看机会,给我的理由是:想要更快实现级别和薪酬的飞升。在AI泡沫那几年,也许可以。但现在算法从业者基数变大,各大公司逐步调整自己对于AI的期望值的阶段,我建议大家踏实。飞速晋升往往天时地利人和。有哪些能力是你自己的,有哪些是平台赋予你的。其次,其他企业为你的价值付了高代价,那一定意味着人家对你的期望也很高,能否落地就成为一个问题。

35岁是不是很可怕?

和HR们对职位需求时,经常听到”最好是年轻高潜”。大厂人才基数大,门槛要求高,人才招聘/培养策略已成型,希望是:30岁前技术上能单打独斗解决问题,30-35能把控技术方向,30-40岁锻炼带技术团队能力,培养业务思维,40岁之后最好在所属技术是资深/领军,有完整的产品/业务交付能力和团队管理能力。
随着大厂人才流动到二三线公司或创业公司,会把这种人才要求带过去,加上中国大环境急,加重大家追求年轻高潜的想法。但不是所有公司都卡死年龄,透视本质是对于能力有阶段性期望和要求。
算法同学可以用这种阶段能力来规划自己,不要盲目焦虑。
关于创业,这里不做太多讨论,前几年比较多人想去创业,现在少些。
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