世界上最幸福的職業是什麼？
回答：是敲代碼的程序員。（money money）
那世界上最悲慘的職業是什麼？
回答：是30歲還在敲代碼的程序員。
通常程序員在經過2—3年敲代碼的時期後都會考慮自己未來的發展方向。按技術路徑走是系統分析師、架構師……CTO；按管理路徑走就是項目組長、項目經理……CTO。而如果一個程序員30歲還只是 “舒適”的當一個碼農，按領導的安排，重複完成類似的項目，就會陷入“瓶頸期”—掌握的技能單一、精力不如從前、工資不再上漲……。程序員是一個不斷學習的行業，技術和年輕是資本，停滯不前，過兩年必將面臨淘汰。比如：2017年華為裁掉大量35歲以上的程序員，只因他們沒有跟上技術的更新換代，失去了技術優勢。
試問，哪個程序員願意在“上有老、下有小”的尷尬年紀被辭退，遭遇中年危機呢？所以不想被淘汰就必須突破瓶頸期。
程序員突破瓶頸常見的途徑無外乎兩種：轉行or轉型。轉行意味著從0開始，同時要承受轉變工作習慣、降低工資、缺乏技能、被人誤解帶來的艱難。程序員長期把自己“奉獻”給公司，按部就班的工作使他們除了代碼敲的6，很少掌握其他行業技能；而且程序員薪水本身就高於其他行業，父母、伴侶通常會因為不理解而不願其放棄高薪職業。自身和他人共同構成的壓力使得程序員轉行的成本過高。而轉型則不必從0開始，程序員可以保留過去的業務、技術積累，進而學習圈內最新的技術，轉型最熱門的領域，在技術快速革新的浪潮中脫穎而出。
01
如今互聯網圈最“炙手可熱”的領域是什麼？當然是人工智能。
2017年，國務院發佈的《新一代人工智能發展規劃》使得人工智能上升到國家發展戰略高度。BAT等行業巨頭都將人工智能視為下一次技術革命的突破點，並投重金加速佈局。過去兩年，我國新增AI企業數超過前10年的企業數總和，
然而AI人才供需比僅為1：10，人工智能崗連續兩年在“最緊缺的TOP10崗位”中佔領前三。圈內盛傳一句話：“得人工智能者得天下”，各大企業不惜開出30——100萬的高年薪招攬AI算法工程師。02
問題來了，人工智能領域廣闊，常見的有語音識別、圖像識別、自然語言處理（NLP）、計算機視覺……究竟轉型哪個領域才是最有發展的呢？
微軟全球執行副總裁沈向洋在公開演講時說：“懂語言者得天下……下一個十年，人工智能的突破在自然語言的理解”。沒錯，與語音識別和圖像識別相比，NLP屬於厚積薄發，潛力無窮。
首先，語音識別技術經歷了長達60年的發展，已趨成熟。目前，通過語音應答交互系統和移動應用程序對人類語言進行轉錄的系統已多達數十萬；中小詞彙量非特定人語音識別系統識別精度已經大於98％，語音識別的準確率提升到了與人類差距只有0.4%，這些技術已經足夠滿足通常應用的需求。市場基本趨於穩定，因此企業對語音算法工程師的需求已然不如前幾年旺盛。
再對比圖像識別和自然語言處理。圖像識別是最先開始和深度學習合作的領域，現在已有很多經典的應用，如谷歌、百度推出的識圖功能；交通方面的車牌識別系統；公共安全方面的人臉識別技術等。但這些都是淺層的圖像處理技術，圖像識別在大熱過後已經進入了一個瓶頸期，對於圖像深層次含義的理解和挖掘，未來需要藉助更多自然語言的研究成果。
反觀NLP技術，不僅對應的場景更多，而且有更清晰的商業盈利模式 。常用的“搜索引擎”“個性化推薦”“智能對話”等應用，其核心技術都是NLP。目前，NLP在中文分詞、文檔分類、知識圖譜構建等基於統計的淺層語義研究已經做的很成熟，而深層語義理解仍困難重重，像機器翻譯、對話系統等依賴深層語義理解的任務，效果都不太理想，目前的系統距離人類水平，尚有很大差距。因此，目前AI企業都急缺NLP算法工程師。在智聯招聘中搜索算法工程師崗，前100條信息中，NLP算法工程師的招聘信息佔比約50%，而圖像、語音、視頻、廣告算法工程師等崗位共佔比50%。
目前NLP面臨的挑戰還很大，為取得進一步的突破，可能還需大量算法工程師十年甚至幾十年的努力。這恰恰提供了更大的發展空間，此時轉型NLP算法工程師，意味著未來至少30年將無需擔心被替代，而30年基本也跨越了我們的主要職場生涯。
03
找準了轉型方向，就要面對何時轉型的問題。一些處在“瓶頸期”的程序員認為自己不到30歲，還可以在“舒適區”待兩年再做打算。事實證明，這種想法幼稚且對自己不負責任。不信我們來算一筆“年齡帳”和“競爭資本帳”。
首先，程序員以30歲為職業轉折的分水嶺。一般大學畢業23歲，研究生畢業26歲，找第一份工作，調整由學生到職場人士的身份轉換需要一年的適應時間；既沒有人工智能學術背景也沒有相關工作經驗，自學人工智能（機器學習、深度學習）需要兩至三年時間；找到人工智能的崗位還需一兩年時間的項目經驗積累才能轉為算法工程師。對於已經工作了幾年的程序員來說，留給其為轉型做準備的時間已然很少了。
其次，當下極度缺乏人工智能學術背景的應屆生，各大企業在對算法工程師需求量旺盛的狀況下，願意招聘想要轉型人工智能領域的在職程序員。與想從事AI算法工程師崗的相關專業學生相比，他們的優勢在於已經有一定的職場項目經驗，工程能力通常也更強 。然而根據騰訊研究院發佈的《2017全球人工智能人才白皮書》顯示，目前我國有20所大學的研究實驗室專注於人工智能，對應的高校教師以及在讀碩博生已有約7000人；在今年教育部公示的名單上能夠看到，申報“人工智能”“智能科學與技術”等專業的高校超過100所。再過兩年，將有至少6000名人工智能專業的應屆生加入AI行業。那時，已經30歲的在職程序員要與擁有學術背景和超強精力的AI專業畢業生競爭崗位，難度將遠遠超過現在。
04
轉型NLP算法工程師迫在眉睫，從現在起要做哪些知識和技能的準備呢？
比起前端、測試等技術崗，NLP算法工程師對求職者的背景要求高很多，不僅需要高數、編程基礎知識，還需要掌握機器學習、深度學習，最關鍵是要學習NLP相關知識，有一定的
項目經驗（算法模型構建、訓練及工程實現等），加強與所面試的崗位之間的關聯性。轉型學習一門艱深的新技能需要投入時間和精力，但大多數在職程序員加班是常態，休息時間少，如果靠自學，即使找齊了書目和視頻教程，也沒有足夠時間去找重點、解決學習中不斷出現的困惑；而且他們畢業多年，學習能力有所下降，難以集中精力，最後都會在沒有指導、盲目自學的情況下中途放棄了。
別擔心！！
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