未來五年，演算法工程師，大資料工程師之類的行業會飽和嗎？

1樓：碼農一枚

未來5年，不會。

哪個行業都需要大量的資料來答出結論，所以不會的。

嘚瑟那麼多，沒有什麼意義。

總而言之，不會。。

你現在好好學習就對了。

2樓：方舟的舟

就我看到來說，大部分演算法工程師都處於初級演算法崗位，而演算法這個東西和普通開發堆人力不同，有能力有才能真正懂的人是把東西做好的關鍵，絕不是自動化，掉個包那麼容易，所以與其擔心這些個事不如把自己能力弄好，其實各個行業都是一樣的。

3樓：老楊叔聊志願填報

這不是職業問題嗎，是心態問題。

翻譯、律師（法律從業人員）、會計、各類工程師、老師、公務員…… 被吵吵飽和多少年了？可是你看招聘廣告依然需求量很大。絕大部分行業和職業，絕大多數時候，都是高階供小於求，中端供需平衡、低端供大於求。

像演算法工程師，大資料工程師這類新興職業也不會例外，現在需求兩旺，但隨著盲目轉行的人越來越多，整體的供大於求，掉包俠和調參客會被大量淘汰，技術強者依然吃香的喝辣的。

4樓：路平糜坤良旭

不會飽和。因為永遠會有新的是演算法及利用這些演算法的新科技產生。比如依賴於5G網路的演算法、手機摺疊屏、全息成像投影的演算法等等。

你與其去擔心是否飽和，不如想想怎麼不斷地去進步學習新技能。

5樓：資料蟲巢

普通一本大資料專業工作好找嗎？

再補充一下，從個人的角度來看，常規的資料處理領域，分析領域，真的會趨於飽和，其實不是未來五年，就是現在，如果要招人，簡歷一大堆，只是優秀的少。

所以，一直以來我都是鼓勵應屆的或者念大學的，往資料探勘/機器學習等方向靠，對於一些經驗比較好，對於演算法感興趣的建議他們往演算法方向轉。

在個人看來，大資料的能力在三五年之內會成為一種標配，不管是當前市場人力供給，還是技術能力，都有這個能力和趨勢，所以在後續更多的訴求會在於說如何將資料的價值最大化。

答案是肯定的，就是挖掘，然後通過演算法放大價值。

6樓：乙隻飯糰

看大家都不看好DS崗位，我來試著樂觀一點，雖然我現在在找DS工作，嗯，我奶我自己。

我覺得做資料的崗位還是會增加的。首先現在太多產品都是資料驅動的，廣告也好電商也好，要推出個新產品不說做推薦系統也要做個AB test看效果怎麼樣。未來的話對資料的依賴感覺只會多不會少。

雖然現在演算法崗有點飽和，但是我覺得會有越來越多公司變成資料驅動型的公司，start up會多起來的吧。而且目前好多公司都是用資料灌模型，真正有乙個做資料特徵工程和視覺化的團隊還是很有必要的。樓上有人說前端和後端的發展史，我特別同意，真心希望以後做資料的能和做前後端的人一樣多。

關於深度學習，個人才疏學淺，私以為現在深度學習理論還沒有完善，萬一哪天出個猛人把深度學習模型在理論上搞明白了，演算法崗會有個很大發展的。

7樓：心靜自酌

謝妖，演算法工程師的需求量不高，應該會保持平穩吧。data scientist就不好說了，要是來個什麼一統江湖的軟體就不好說了。

8樓：浮若塵埃

演算法工程師這個崗位在國內來說是很高階的崗位了。但是招聘量並不大，因為很少有企業能養得起。如果掉薪資了養得起公司會變多。

其實演算法也分簡單的和複雜的。如果能用簡單演算法解決複雜問題，這個應用方向也不錯，會普及到更多企業。

複雜的演算法解決高深問題，這個需要的企業有不多，除非搞人臉演算法、精準營銷推薦的會用用吧。

凡是行業發展都是起初缺人多需求。後面人多缺需求，必然趨勢。

9樓：趙照照

方向會更細分，多模態，知識圖譜，semantic parsing 都是深坑，都需要投入一兩年去做一下。尤其是知識圖譜，NLP領域走向推理的基石，非常重要。

10樓：壯壯君

趨向於飽和這個不一定，未來的發展會更加精，進，需要的人才也會更加的高階，轉改方向做的更完美，選擇這個就不受到行業飽和的限制了。