蒋丽琴

乐创物联LC

作为一名计算机研究僧，我想我有资格回答你这个问题。

先给你我的答案：【计算机研究生毕业并不是非要找算法岗才有前途】。

先讲讲我身边同学的经历

同学甲，华东师范大学，今年研三刚毕业，面试腾讯算法岗被拒，阿里算法岗被拒，简历都筛不过，最后因为曾在海康威视实习一年，算是有了一个留住的机会，最后谈下来海康威视cv算法岗，打包37万年薪。

同学乙，北京航空航天大学，拿了挑战杯金奖，今年研三（非全）毕业，腾讯算法岗，据说38万。

同学丙，手持顶会，腾讯算法岗被拒。

师兄丁，博士毕业，没有顶会，5篇SCI，腾讯算法岗被拒。

大兄弟，看看吧，算法岗真的很惨。去投算法岗的同学多半覆没了，算法岗简直神仙打架，说去面试的，大多数都是人手一个顶会。

什么叫有前途？

做算法岗就叫有前途吗？那我这大数据研发方向岂不是不是个人了😭😭。

做算法有前途，做开发希望有前途，做大数据一样有前途呀！岗位职责不同而已，各司其职，不也挺好。

经验总结

不要再死磕算法岗了，没有顶会，没有ACM亚洲、全世界的金银牌，你就多考虑下其他岗位吧，算法岗真的很难，神仙打架不是闹着玩的。而且算法岗有很多种类，NLP，推荐算法，CV算法，机器学习，深度学习，强化学习算法，人工智能等等，实在太多了。

开发岗工资也不低，头条都能给到40万年薪，拼多多能给42万年薪了。虽然加班有点多……但是！互联网公司做IT的就没有加班不多的！

好好给你自己定个位，大数据分析岗，大数据开发岗，研发岗等等其他岗位，还是都不错的，没必要在算法上吊死哈。

希望能对你有所帮助，如果你也有什么看法，可以评论留言，一起交流一下。

码字不易，感谢支持！如果你觉得对你有帮助，请多多点赞和转发，顺便点个关注吧！我会持续地在计算机相关领域，分享我的经验和知识的！

IT研究僧大师兄

我拿我认识的几个研究生说下吧：

同学1:本科二本，后北京某211计算机专业研究生，联想实习，毕业后进入某狐，做算法工作；三年后跳槽到某短视频算法岗位；收入按年薪算在50多，算有前途嘛

甲方1:之前做项目中的甲方，计算机专业硕士研究生，毕业进入银行科技部，现科技部某核心科室老大，年收入没有同学1高，但应该还是比较不错，毕竟不是在北京，而是在宜居城市，生活也相当不错，工作压力也相对于较小，加班情况不是特别多；

同学2:中科院硕士研究生，某银行科技部职员；工作基本上重点在沟通，技术工作较少；薪资呢基本上一般；但是轻松啊：而且在一个可以买得起房子的城市；这应该也算是有前途吧！

所以有前途不一定要年入大几十上百万；我觉得还是老婆孩子热炕头，这样子才算数有前途吧！

长街长烟花繁挑灯回看

作为一名计算机专业的研究生，很高兴回答你的这个问题，我觉得不一定非要找算法岗位吧。

为什么说不一定非要是算法岗才有前途呢，我们应该都了解算法这个岗位，他的要求是比较高的，有的公司可能要求你是博士毕业等，或者说是你的能力真的很强，所以真正适合算法岗的人并不多。

就拿我们实验室的师兄师姐来说吧，他们一般都是去的开发岗位比较多点，去算法的不多，据我了解，我的师兄师姐去做开发的待遇之类的也都不错。

而且，从去年的秋招来看，算法岗招的不多，或者说要求相对偏高，所以大部分学长学姐都是找的开发岗。

综上所述，我个人感觉不一定找算法岗才有前途，开发岗做好了一样有前途。希望我的个人看法和建议对你有所帮助。

研路有我

不是的，计算机专业研究生就业面很广，可以做产品研发，可以做算法，可以搞测试。很多毕业生想做算法，算法工资高，工资起点和测试差距很大，但算法要求高，对数学和英语要求都高，很多人数学是瓶颈，做算法很难，不能只看工资高就一头扎进去了。其实做产品研发挺不错，比算法相对简单些，有难有简单，做的时间越长越简单，工资也不低，我很多同学在做研发。最后说测试，测试相对来说最简单，工资也最低，很多已婚有孩子的女研究生或者本科生的最佳选择，一般刚毕业选择做测试的较少。我是从我班同学毕业6年的就业情况回答的，希望对你有用。

笑笑数学课堂

作为一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下这个问题。

首先，从近两年计算机专业研究生的就业情况来看，更多的毕业生会选择开发岗位，一方面原因是算法岗位的人才需求有所收紧，另一方面原因是开发岗位的薪资待遇与算法岗位已经基本持平，而且开发岗位的选择空间更大。

虽然人工智能当前受到了广泛的关注，但是目前由于人工智能技术尚存在一定的落地应用问题，所以算法岗位在整体的人才需求量上并没有延续前些年的上升态势，近两年算法岗位的招聘量有了较为明显的下降，不少原本计划从事算法岗位的毕业生，也都选择了开发岗位。从具体的人才需求方向来看，当前大数据领域的开发人才需求量相对比较大。

相对于算法岗位来说，从事开发岗位往往是更好的选择，一方面开发岗位的从业者完全可以向算法岗位发展，另一方面开发岗位本身的发展空间就比较大，可以说当前选择开发岗位是更为理想的选择，也可以看成是一种“进可攻退可守”的选择。实际上，当前很多算法岗位也要求从业者具备一定的开发能力，纯粹的算法岗位已经非常少了。

从算法岗位的分布情况来看，早期一部分算法岗位的从业者会从事数据分析岗位，随着人工智能技术的快速发展，不少算法工程师转向了人工智能领域，但是在人工智能领域从事算法设计也存在比较大的从业压力。目前随着人工智能平台的陆续推出，算法工程师也在面临越来越大的从业压力。实际上，当前已经有一部分算法工程师正处在职业发展的困难期。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

IT人刘俊明

但我认为题主应该向内心寻找答案:自己想要的前途是什么样的；自己的性格适合怎么的工作生活环境；将眼光放长远些不要太迷信目前身边人的看法，因为环境是一直在变化的。

选择一条适合自己的道路更容易成功，这就是所谓的选择大于努力。

当然做算法比做开发门槛高，但往往门槛越高，接触面也就越窄，也越难出成果，越难有其他的可能性。这种领域适合该领域的杰出人才和不缺钱的爱好者长期坚持。

做开发但从薪资上是不比算法少太多的，甚至薪资平均值开发还要高一些，还可以自己做项目兼职副业，也有不错的收益。

希望题主可以分析自身情况做出适合自己的选择，如果目前还没到做最终选择的时候，还可以再多尝试一下各种可能性，谁知道惊喜和明天哪一个会先来，祝好运！

二进制橙子

首先表明我的态度：计算机专业研究生并非找到算法岗才有前途。

算法岗是一个伪命题

我想，对于理工科毕业生，尤其是计算机这个当下热门专业的毕业生在毕业之后都会对工作充满着憧憬，

希望能够在技术方面有很深入的研究

希望能够专注于某一块技术成为大牛

但是，当你走入到工作岗位你会发现一个显示，

不是你选择岗位，而是岗位在选择你。

确切的说，在很多公司很多部门，虽然名义上会有算法组，但是，真正在工作过程中发现界限并没有想象的那么明确。因为，每个人都在围绕业务在战况，都在冲着“如何创造更多营收？满足客户需求”这个目标在前进。

怎么创造营收？如何满足客户需求？

并不是你的项目中使用了GNN或者强化学习，而是你在满足客户目标的前提下最小化成本。

而往往你会发现，满足客户需求往往很low的技术都可以实现。真正在算法研究和定制化上花费的时间只有不到5%的时间。大多数时间都是在编码、代码规范化、部署、测试。

所以，算法只是一个伪命题，如果你想在一个竞争激烈的互联网行业立足下来，你只想把目光集中在算法方面是不可能的。你会发现，所谓的算法岗大多数时间都在干工程化的工作。

当然，不排除那些拿着投资者整天发文章，没有任何产出的小公司。

360行，行行出状元

这是一句老生常谈的话，但是，却很适合互联网行业。

就如同前面所讲，一个项目的上线，包含很多环境，

• 数据处理
• 算法
• 部署
• 测试
• 前端
• 后端

你会发现算法虽然处于核心地位，但是在里面所占比重却很小。你的算法再怎么高大上，没有后端前端的支撑、不满足客户需求，就如同一个花瓶一样，没有任何价值。

所以，后端、前端、测试这些同样很重要，是保证产品上线不可或缺的一环。

因此，计算机系毕业生，有很多选择，不仅限于算法岗。

但是，无论是哪个岗位，技术不扎实、模棱两可的都是很缺乏竞争力的。

Jackpop

算法研究的基础是数学。按照当前的技术发展，本科数学是不够用的。因此，在招聘市场，算法岗的最低学历也得是硕士。

但是，在当前的深度学习领域，就公开框架的学习，理论结果（各种出版物、论文等）的研究。对一个受过系统数学教育，智力正常的研究生，完全没有障碍。

而且，随着这两年AI的大火，相关的技术和理论已成为了一门“显学”，公开的技术和资料越来越多，可谓“太阳底下无秘密”，先入者的红利早已不存在了。

也就是说，在早前，在人工智能（主要是机器学习）还相对神秘的时候。一个研究生，掌握了基本理论，能理解及搭建开源框架，就能找一份好工作。但现在水涨船高了，靠通过机械学习而掌握的这些知识是远远不够的。

因为门槛低，所以掌握的人就多，在加上算法团队更倾向于规模不大，但高度精英化的团队。所以就导致了“僧多粥少”的局面。

而现在在各大公司，基本的深度学习框架已经搭建完成，往前走，就只有两个方向。

一个是继续收集数据，喂给搭建好的深度学习框架，从而让当前的算法不断进化。

例如，对人脸识别来说，各家基本的准确率已差别不大。大家的竞争已经朝向了一些边缘问题（例如活体检测等）。

当然，这方面还是需要不少人力去做的。但是，这些工作的技术含量却显然不高。在业界，有很多公司已经不愿再投入太多研发在上面，要么从第三方买数据，要么是把这些工作外包出去。

也就是说，喂数据，调参数这种工作，正逐渐从高端就业市场剔除出去。

另一方向是，在深度学习领域，各大公司的发力重点是把技术往更前沿推，研究新的理论，实现新的框架。

例如当前的主流学习框架还是基于数据，有人守护的学习模式。但未来的趋势应是自学习，无人守护的模式。

而做到这一点，后来者想要入行，就不能单靠机械的学习了。而是要基于天赋、灵感，甚至是运气。这也注定了能站在这个层次的人必然是少数。

基于上面的分析，我们可以得出的结论，未来，创造性的，高收入的算法职位，随着时间发展，一定会越来越少。后来者想要入行，也会越来越难。

未来，随着深度学习框架的下沉，高价值应用领域（例如人脸识别、自动驾驶）被逐渐瓜分，整个AI行业，必然会越来越呈现出精英化的趋势。

说来也讽刺，今天，我们对未来的一个预测是，随着对人工智能的普及，越来越多的劳动岗位被机器替换。未来，还需要劳动的只是少部分天赋异常的精英。

但没想到的是，人工智能时代虽然还没有来到，但在人工智能的研究领域，这个预言却首先实现：

平庸的AI从业者正逐渐失去工作。

森记文档

首先如果你本科学校很差的，你也做不了算法岗，可能码农你也很难合格，因为即使码农也需要工作经验，算法需要很强的数学基础，所以你这个问题比较扯淡，要看你能力水平就规划职业，职业规划要建立在能力范围内，我还告诉你一个事，每个小作坊的老板都打算公司上市，但是现实是大多数小作坊不仅不能上市而且基本几年内都会倒闭，你觉得是什么原因呢？

關鍵字: 算法 谢邀 教育