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去年写过一篇文章：「2023年，算法岗哪个方向最有前景？」。发布后热度很高，一年过去了，最近25届的秋招即将开始，再来分析分析：2024年，算法岗哪个方向更有前景？
1.是否在国内知名实验室？是，follow导师的方向。
什么是优质资源？就是你导师是某个领域的大牛，实验室focus该方向几十年，有非常深厚的校友资源，并且在工业界的校友很多，那么好好抱导师、师兄的大腿就好了。
比如：浙大图形学某实验室、上交某自动驾驶实验室、哈工大某NLP等实验室。在这种实验室里，不用自己瞎折腾，最大化利用实验室的资源，多做科研，多搞paper，多和导师、师兄交流。面试时，有熟人推荐还是方便很多的。
2.当红炸子鸡：大模型
经过了一年多的发展，大模型的招聘需求只增不减。从25届部分互联网公司提前开始的「人才计划」招聘来看，今年大模型相关人才的招聘力度非常大，同样是算法岗，大模型相关岗位的hc和薪资应该都有优势。
这里给大家列举一下大模型的相关岗位：
基座大模型：设计和优化大模型的架构，千卡/万卡训练，几个大模型初创和大厂基座大模型部门有需求。要求高，hc少，薪资高，适合手握多篇论文/几段大厂相关实习经验的大牛。
大模型衍生应用：开发基于大模型的下游应用，如：RAG、Agent、对话，主要工作不是训练大模型，而是从业务出发，做领域数据微调/数据处理/和其他小模型做结合等工作。目前看，这类工作招聘需求最多，而且不仅仅局限互联网，很多传统行业也有需求，比如：通信、金融、医疗等。
大模型+其他算法业务：大模型和已有的算法场景做结合，比如：搜索中的相关性模块、推荐中的召回排序、自驾中的端到端大模型方案、语音/文本情感分析、用户行为建模等等。这类岗位的特点是：业务稳定，用大模型提升效率，对大模型技术要求不高，需要结合场景稳扎稳打。
端侧大模型：最近果家在WWDC发布了Apple Intelligence，「端侧大模型」的概念被一些同学注意到了。其实，国内很多手机厂商也已经布局能在手机运行的端侧大模型了：不用联网，手机本地就能处理很多AI场景（智能对话、语音助手、辅助写作等等）。把大模型做“小”，是件挺有挑战的事。据身边相关行业朋友说，目前这类岗位招聘需求还挺多的，手机、PC、汽车等很多行业都有需求。
3.算法岗中的常青树——「搜索、推荐、广告」
在xhs宣传了接近一年的「搜推广」，相信大家应该对这类岗位不陌生了。
作为目前大部分互联网公司的流量入口，搜推广很大程度决定了一个公司的流量、营收以及发展上限。所以，无论是互联网大厂还是创业公司，都很难离开「搜推广」，需求量是一直都在的。
还是那句话：自学算法想转行，搜推广依然是个好方向！
4.看起来很美好：AIGC
AIGC相关岗位在SD开源后非常火，但是其直接变现能力一直存疑，所以各大厂相关岗位一直没有特别多。今年年初OpenAI的sora发布，算是又给AIGC赛道加了点热度，目前看视频类AIGC的岗位发展潜力比较大。各个互联网公司的直播/短视频业务对AIGC是刚需。
但是，给大家提个醒：前一阵子辅导几个投递AIGC岗位的同学，简历都非常不错，但是找实习发现能投的岗位着实不多，各个公司招人还是比较谨慎的。而且AIGC也算CV领域，大家手里的论文还是不少的，一定要锻炼好自己的硬实力。
5.CV经典方向——人还是很多
最近看过的简历，做传统CV任务（分割、检测之类的）的同学还是非常非常多。今天不做评价，请相关同学思考一个问题，互联网大厂中CV经典任务的落地场景是什么？
当然，一些tob公司、安防厂对CV的需求还是有的，只不过招聘体量和互联网公司相比还是有差距，无论是营收还是招聘规模。
6.钱多竞争大——自动驾驶
国内新能源汽车市场的竞争非常激烈。自动驾驶算法作为车企核心竞争力的重要组成部分，各家企业都在积极争夺相关人才。去年，自动驾驶算法因为大模型技术的兴起而被部分抢去了风头，导致人才需求有所减少。然而，今年市场回归理性，招聘需求保持稳定。特别是在大模型技术的推动下，"自动驾驶大模型"的概念变得非常热门。
总体来看，自动驾驶是一个值得深入挖掘的领域，但技术门槛确实不低。
7.其他
除上述岗位之外，还有很多特定场景的算法岗，这里列举几个，帮大家拓展一下思路：
风控算法：信贷、保险、交易等金融场景的风险控制；
AI制药：结合生物信息学、药物化学和大模型技术，进行药物发现和设计；
营销算法：在各种场景开发营销策略和用户细分模型，比如“发券”；
运筹规划算法：负责物流、供应链、生产等领域的优化问题，如路径规划、库存管理；
语音算法：TTS/ASR；
游戏AI算法：开发游戏中的人工智能，如NPC行为、游戏平衡和玩家匹配系统；
量化研究：开发量化交易策略。
最后，感谢各位粉丝的支持，希望大家都能拿到满意的offer！
