1樓：叵雪寶車者剪
之前還大致看了下樓上的答主的「開發」，我不懂為何這麼理直氣壯？！
崗位的稀缺性永遠跟隨市場需求在走，並且與供給關係嚴格相關，越是爛大街的崗位越不值錢，因為可替代性太高。
資料行業（我不具體說到資料探勘或者演算法哈，以資料方向為大方位說）就以大資料概念興起為例，才四五年，如果再延伸到資料探勘或演算法，其實也就兩年左右，這整個大方向人才缺口是很大的。
本人五年多大資料相關行業背景，從我接觸的事和人來說，先不說搞演算法的方向，就以普通的資料開發來說，水平相當的，資料方向的可以碾壓普通後臺開發，薪水至少領先1-2年，這意味著什麼，乙個2年的大資料開發工程師薪酬可以頂4年的後端開發的，當然水平差不多的情況下對比。這就不說演算法相關的崗位了，上半年以50萬年薪招3年左右的演算法工程師（更何況大廠過百萬的演算法研究員海了去了），offer發出去四五個，乙個來的都沒有，你怎麼睜握說？
樓上答主輪汪說的水份問題，其實任何技術領域都是從不成熟到成熟階段過渡的，任何技術一旦完全成熟了，這個崗位的福利就沒有了，因為競爭的人太多了，憑什麼給你高薪，你不幹想幹的人多了去了。
資料方向以及ai方向老實講，確實落地的不算很多，但我相信大方向是沒問題的，一定是個趨勢，只是時間長短的問題。
所以，對於選擇的關鍵時間來看，早點選擇這個方向無疑是正確的，當然前提是喜歡這個方向，對資料有感覺。
打完收工，當然提一下對樓上答主沒有惡悉桐慶意，純觀點上的不認同，歡迎觀點pk，但勿噴~~
2樓：謹識禾
給樓主一些過來人的建議握搜吧。
1. 選擇什麼關鍵還是看自己是否喜歡，如果你真的喜歡，也就沒有所謂的門檻 基礎知識等等，因為你會有自驅性去學習。
2. 前面有人說得對，其實作為乙個合格的程式設計師需要拓寬自己的技術棧，所以無論你做演算法還是開發，最終一定目標是成為兩者兼備的人，要是還懂點前端就更好了，所以無論現階段你選擇哪個，以後還需要補充很多。
3. 時間有限，你必須側重其中乙個重點發展，如果選擇後臺，需要對語言特性，框架有很深的理解與應用，建議不斷的學習嘗試，底子打好了，能夠基本鼓搗出一些東西后，然後去大的平臺實習，接觸線上即時那些操作和技術； 如果選擇演算法，概率論首推，接下來是矩陣分析(線代很多沒必要全部學習掌握，關鍵是矩陣的知識)，最後就是各種傳統機器學習或深度學習的原理與技術，最好有同伴一塊成長，然後一起去做kaggle等比賽，或者去找乙份機器學習實習，這樣在實踐中體會理論，並不斷深入理解各類演算法的奧妙。對於演算法來說，當前面所說的完成後，一切走上正軌，真正的戰鬥才開始，你需要閱讀大量的**來充實自己的視野，為你的工作指明方向並推陳出新！
4. 任何東西不是一蹴而就的，關鍵是選擇了就不要中途放棄，一定要努力再段賀歷努力，不管你是兩年制還是三年制，選擇後段或演算法，時間都是你最大的敵人！
5. 以拍猜上的工作如果你都順利完成，你只能算是在這個行業立足了，能不能拿sp的offer還要看你的上限，所以技術棧的拓寬，**視野的拓寬希望要重視起來。
3樓：段潞美
暗夜的答案就說到了。
後臺偏工程，資料探勘(深度學習)偏演算法。
從國內就業情況來說，it目前這麼火，只要985的，就算學成渣，也能找到不錯的工作，特別後者。
所以就業衫鏈不是問題，問題是你以後該如何發展。
偏演算法，很長時間都會是solo，或是很小的核心技術團隊，走的技術專家路線。
偏工程，技術提公升不如前者，但是涉及到大量的協作，有心的人，會迅速從技術轉換成管理角色裂嫌。
題主需要的是，仔細審視自己的性格和興趣或源孫點，做好權衡。
人工智慧從業者，和管理人員。不就是ai時代不能取代的工種嗎。
4樓：阿qi棄
作為it創業者，我一下這個問題：我們更看重演算法工程師的崗位。後臺開發，一般計件處理，給錢交給其他公司把框架搭好(**全部加註釋且留出演算法替換的介面)，然後我們去校園貼小廣告請有能力的本科生來維護就行了，這樣備神成本低。
而演算法崗是則棗核心，高新聘孫滾拆請的演算法人員需要時時跟進學術前沿動態，當學術進展沒有那麼快的時候，演算法崗的人也可以學習一下後端，臨時客串後端維護，事實已證明其實演算法崗的人學後端上手快得很，反過來，讓後端的人去搞演算法他難受得很。本公司經驗，也許不適用其他公司，只是建議。
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