2016年阿法狗和李世石的世紀大戰后，AI概念晉升顯學。從硅谷到中關村，從企業到高校，人工智能、機器學習、深度學習、強化學習等一系列原本略帶 “科幻”和“非主流”的詞匯，成了吸引眼球、資本乃至的法寶。

與之相應，“算法工程師”作為承載人工智能從業者的基本崗位，也成為招聘和競聘的大熱門。無論巨頭還是初創公司，隨著AI題材發酵都加速擴大算法工程師隊伍，而且給出的薪酬往往比碼農平均水平還高一籌。

不過，前幾日坊間突然傳出的各大廠停止社招的傳聞，雖然很快被各廠官方否認，但是仍有一絲寒氣隱隱傳來。反觀今年校招的情況，雖沒有所謂的停止，不過很多熱門領域的參與者，也多以“慘烈”、“心涼”來形容自己的感受。

廠廠縮招，天涼好個秋

“每年這個時候很多人已經在曬offer、請客了，但感覺今年朋友圈里都在哭天搶地。” Top2計算機專業人工智能方向的碩士阿洪，對懂懂筆記如此描述。頭部玩家圈子里尚且如此景象，普遍的狀況可想而知。

由于外界環境的影響，中美資本市場先后陷入波谷，包括互聯網行業在內的新經濟領域也開始面臨洗牌。受此影響，今年各大IT、互聯網大廠的招聘情況不容樂觀。

據媒體報道，杭州電子科技大學的老師表示，往年阿里在該校都會招走30-40個本科學生，但今年驟降至10人，對筆試、上機能力的要求也水漲船高；有參與者表示，今年筆試過關率很低；還有的求職群里，流傳著30萬人參加鵝廠筆試，只有兩三千人入圍面試的故事。另據一些求職大廠的應聘者稱，基本上是筆試后就沒有動靜。一些獨角獸和初創企業，干脆停止了校招，社招名額也大幅縮減。

智聯招聘平臺大數據顯示，2018年第三季度，IT/互聯網行業的招聘職位數與去年同期相比減少51%。從細分領域看，2018年第三季度，電子商務子行業的招聘需求同比下降達57%，在IT/互聯網大行業中跌幅居前。此前火熱的網絡游戲行業受到網游總量和新上線數量限制的影響，也再度出現招聘職位同比下降，第三季度大幅減少了48%。

供給井噴，程咬金蜂擁而至

需求側只是一個方面，造成算法崗求職難的另一個原因是供給井噴。受AI題材持續大熱，算法工程師薪酬連年走高等因素影響，大量相關專業學生調整了主攻方向，同時無數人跨界而來。今年，各大求職群中普遍流傳著這樣兩張圖片，為算法崗求職者的焦慮火上澆油：

“我也是為了就業考慮才放棄了本科專業，傳統工科在收入方面確實跟互聯網行業的熱門方向比不了”，阿洪在本科階段有著亮眼的GPA和數學雙學位，又參與了很多機器學習相關的科研項目，再加上名校背景，當時他直接求職也有相當的競爭力。

跨專業保研對他而言是教育資本的積累，而三年中行情變化的風險也隨之而來，這讓阿洪感覺不僅是點兒背，更是痛失了曾經的好機會。

宇哥本科畢業于一所普通211大學的計算機專業。“我一直不是特別喜歡寫代碼，但是覺得互聯網行業還是挺有意思的”，宇哥回憶說，“正趕上產品經理這個崗位熱了起來，感覺真的很適合我，就一直往那個方向努力”。宇哥的努力使他獲得了幾個大廠的產品經理實習崗位，雇主對他的能力很是認可，基本可以確定畢業后留用。

“但是因為女朋友的原因，就去香港讀了個產品經理方向的一年碩，期間發現搞算法掙的真是多啊！就趕緊去自學，找相關方向老師跟項目，畢業時也算有了一些本錢。”回到內地后，宇哥也找到一個算法崗的實習，只是廠名沒有那么響亮。面對今年秋招的現實情況，他直言需要放低預期。

開掛開黑，為筆試各顯神通

當競爭激烈到一定程度，如果沒有良好的社會環境和監督機制，形勢就難免往失序的方向發展。目前算法崗校招中正呈現這樣的景象。

“我現在的公司，我們幾個實習生都最后走。”宇哥偷偷透露，最后走的目的，是幾個人湊在一起開黑，分工合作做線上筆試。“當然有些廠管的嚴，必須要開攝像頭什么的，這個就不太好辦。”

道高一尺，魔高一丈。袁博士是另一所211院校軟件工程專業的博士，他同專業的女朋友今年剛好碩士畢業，也在找算法方向的工作：“我們找了兩臺顯示器，兩套鼠標鍵盤，接在一臺電腦上，然后她對著攝像頭……線上筆試都沒什么問題，現在都進入面試環節了。”

在百度上用“線上筆試”、“作弊”等關鍵詞隨便一搜，各種竅門、經驗非常豐富。在應屆求職者圈子中，“助攻”已經形成一種文化，人們對于線上筆試的嚴肅性不以為意。

在一個相關社區中，有樓主問如何正確使用草稿紙才不會被誤判為作弊，而諸如此類的提問并不鮮見：

更有甚者，一些個人乃至機構已經開始提供有償的“助攻”服務，正所謂有需求就有市場。

誠然，所有這些問題都不止出現在今年的校招之中，也不僅僅在算法崗一個方向。但是今年算法崗的激烈競爭，放大了囚徒困境的殘酷程度：我可以選擇老老實實，但這可能意味著將機會拱手讓給了更“放得開”的人，尤其在這樣的波谷之中，自己損失的將是實實在在的崗位和收入。這種心態，確實會系統性地加劇作弊的發生。

韭菜青蔥，速成班大發橫財

袁博士本科時已參與了不少大數據方向的項目，早在2016年AI概念大火之前，他就對機器學習數據分析有所涉獵。

“現在轉行者蜂擁而入，實際上跟前兩年高喊‘人人都是產品經理’的情況非常類似。”他分析道：“首先都是題材熱，薪酬高；其次是產品經理幾乎不用寫代碼，算法崗從某些角度來講，確實也比開發崗需要寫的代碼少，這給了一些人門檻低的錯覺。”

算法崗有自己的難點。比如數據清洗中的很多技巧，比如對機器學習模型數學層面的理解。要想做好，前者需要豐富的實踐經驗，后者需要有微積分、高等代數、概率與統計和最優化理論等多個基礎學科的內功。打過幾場kaggle、天池就能offer拿到手軟曾經是真實的歷史，但眼前的現實已不是刷完西瓜書，跑個xgboost就能出師了。

不過，到處撒網的培訓機構在廣告中不會提醒你這些。因為只有“X天速成，高薪offer立刻到手”的神話能夠維持，他們才能持續不斷地吸引那些抱著投機心態的學生交出上萬元來報班。諸如這樣的廣告口號比比皆是：

學生交了錢，提供什么質量的服務就要憑良心了。來自大廠的高級別員工、名校高年級博士乃至老師，光環亮眼，未必不能是好的領路人；當然魚目混珠的也不少，曾有某機構的王牌主講人被爆光——作為高年級博士只有一篇粗制濫造的C刊論文能被搜到。

“網上有充足的名校公開課資源，文字資料就更豐富了。他們提供的資料搜集、匯總能省不少事，但其實匯總一份資料可以發給無數人，成本很低。點撥和輔導確實能幫初學者少走彎路，但很多事情還是自己摸索收獲更多。那些一萬多甚至更貴的班，性價比很難說。”一位基本通過自學實現成功轉行的算法工程師，這樣表達了自己的看法。

培訓機構的實際業務，也許是為準畢業生們安撫焦慮，和提供暫時的希望。

路曲途明？下半場機會在哪里

對于今后相關領域人才的供需形勢，“道路曲折，前途光明”可能是個很好的概括。

一方面是海量畢業生對今年算法崗的競爭形勢叫苦不迭，另一方面是多家企業的招聘參與者在知乎等社區表示，他們其實并沒有招滿算法崗名額，甚至有一些方向和層次上感覺無人可招。

總結而言，矛盾的原因主要是求職者水平兩級分化嚴重，且水平高的只占很小一部分，大量“速成”者和自學者難以滿足企業的實際需求。

袁博士提到：“我有個今年從英國回來的碩士朋友，一直學文科，本專業實在是不好找工作。于是趁著國外結課到國內校招之間的時間差，趕緊自學機器學習準備轉行。都到十月份了還經常問我很基礎的python語法問題，這樣趕鴨子上架肯定不行啊。”

可以說，不是算法領域的人才需求已經飽和，而是供給側需要升級。對于明年及以后的求職者來說，科學調整準備工作的重點和強度，或者評估自身條件和機會成本以后及時更換賽道，都可以避免千軍萬馬過獨木橋的兇險。

長遠來看，“消費互聯網已經紅利見底，產業互聯網是下半場主題”已經成為共識，也是利好。與傳統行業的結合，意味著AI的應用場景被極大豐富，對人才的需求必然隨之擴張。

最重要的是，場景的多元化意味著對具體業務理解能力的重要性會更加突出，這對于跨界者來說無疑是一個好消息。

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