包蕊傑
目前算法研究屬於熱門行業，技術人才少，需求量大。
算法研究屬於多學科多專業融合範疇，特別是比較火的人工智能算法研究，涉及計算機、數學、物理、生物等專業知識和背景，對從業人才要求很高。
算法研究是當前國家大力提倡的數字經濟的支撐基礎中非常重要的一部分，是大數據的基礎性環節之一。
當前互聯網企業都在發力算法研究這一塊，誰搶佔了算法研定的領先地位，誰將在未來的競爭中立於不敗之地。
黃山一棵松
作為一名從工程開發轉崗算法的一線人員來回答這個問題。首先對我自己的經歷做一個簡單的介紹。我在西北工業大學讀的本科軟件工程，在中科院計算所讀的碩士信息安全。從普通的java，C++軟件開發到信息安全相關軟件開發，再到算法，一路經歷了很多坎坷磨難，甚至職業發展上的倒退，從一個資深的信息安全工程師到一個初出茅廬啥也不懂的算法工程師。
這中間到底發生了什麼樣的變化呢？
大環境下的機遇。
人工智能時代的來臨對算法工程師是一個巨大的機遇。各種機器學習算法極大的提升了社會的智能化水平，從大規模人臉識別在支付寶的落地，智能安檢，智能保姆，可以說是世界在通往萬物智能的路上，所謂時勢造英雄。當年經歷了軟件個人開發英雄時代，大數據英雄時代現在在向人工智能英雄時代邁進，算法工程師順利享受到了這一波福利。
個人積累的差異。
普通開發個更傾向於一些日常事務，比如操作數據庫，雖然數據庫在變化，但基本上是增刪查改。算法則顯然有更好的成長性，google、facebook、Amazon在引領時代變遷的潮流。神經網絡與集成電路有極其相似的方面，摩爾定律再次在神經網絡方向生效。在一個快速迭代升級的世界裡，算法工程師顯然眼光會更加獨到一些。
集體智慧的世界觀
算法工程師通過挖掘數據背後的價值可以為公司創造更大的價值，今日頭條就是這樣一個靠算法改變世界的公司，再這樣的公司算法工資不高讓誰的工資高。數據中學習的集體智慧世界觀本身就是極其先進的世界觀，依賴於此的實踐必然會產生附加高收益。
深度視野
因為算法工程師比開發工程師牛：
1、從技能上來說，算法工程師幹得了開發；可開發工程師幹不了算法。
2、從專業上來說，算法工程師對數學能力要求特別高；而開發工程師編程水平高就行了。
3、從工作要求上來說，算法工程師需要創新；而開發工程師是寫代碼。
4、從職業前景來說，算法工程師比開發工程師前景廣闊多了。
目前，深度學習、神經網絡、機器學習、AI、Python是企業招聘算法工程師的關鍵字。
給你一個建議：你如果是數學專業或者計算機專業畢業的，現在趕緊轉算法、趕緊學習還來得及，明年就不趕趟啦。
