為什麼會演算法的後端工程師難招?

時間 2022-01-03 19:37:09

1樓:Lonely

演算法和架構來回折騰的金融狗表示

14年一年的收入是之前幾年的平均收入,稅後收入73W,你這25萬三分之一的錢想招到乙個合格的演算法工程師(或者是你口中的程式猿?),您真覺得我們是沒地兒去了麼?

16年某金融機構辭職,很多企業給過offer,最低也沒少過4W/月的,某外資也給到過1.8w/周起步的薪金,你真覺得你那25萬很多?

2樓:鄭詩

看完所有回答發現我太渣,學習去了。(羞恥臉)贊同部分回答,25後面加個0差不多。另外,居然去校園招聘?希望是博士生。

建議題主還是別搞IT了,就這見識穩虧不賺。

吐完槽在看回答。

3樓:

我們智慧型語音實驗室,今年應屆碩士生手上的每人最高offer大概在45-50w(博士找工作的大概翻個倍,也有還不著急找的),最後簽約的平均價在35w(有些還帶幾萬期權)(籤bat妥妥的是拖後腿的,要麼創業公司高薪帶期權,要麼獨角獸高薪,要麼bat大平台低薪也有不少我這種人簽),25w招不到很正常啊,給50的公司也不能保證招的到呀…

4樓:

看了一下,嗯您需要的也就幾個技能樹吧:應用統計(把統計真能學明白的人很少),訊號系統(如果做語音識別需要會的是這個),還有一些恐怕數理方法的東西。這些一般都不會在計算機系開,都是物理或者ece的學生才學。

我倒是覺得您招物理或者ece的學生,再去培訓做後端是比較好的。相比學透那幾門數學課,寫後端並不是很難的事情。我以前沒寫過前後端,最近也就看了乙個星期其實基本就知道這東西咋整了(寫的好不好是另一回事,看的是菜鳥教程),因為uiuc的資料庫系統課是前後端都要搞,一起來的。

我感覺這東西相比其他的一些大課來說並不是很難。

5樓:諸葛譽

單從數學系來看,特別是我自己的學校,擁有較好計算機背景的學生並不多(我們年級據我所知就只有4~5個,一共180人),特別是偏重理論的數學系,只開過一門c的公共課。這就直接導致學數學的同學

說))對it界的專業知識匱乏。當然也有例外,中山數學系就要開離散數學,c,c++,(資料結構與演算法分析好像也要開),可以嘗試去招招看。而我認識的幾個學計算機,軟體的。

除了搞acm搞得還不錯的幾個比較重視數學以外,其他人對數學的基本態度是"會用就行","知道結論就好",而且貌似在各自的方向混的還不錯,所以導致數學背景好的工程師匱乏。

為什麼靠譜的IT工程師那麼難招?

首先市面上靠譜的工程師永遠不會少,只是為什麼你沒碰到而已。我站在應聘者的角度說說公司選擇的問題。以下為一些關鍵的點 1 薪資 任何工程師都有乙個價,只要你錢足夠誠意,任何人都能請來。2 發展 1 技術有人帶 2 公司和產品 業務等都有發展潛力 3 自己有公升職漲薪的空間 3 環境 1 辦公環境 空間...

前端工程師,如何更順暢的和後端工程師合作?

陽叔 理解好介面文件 介面文件後台定義的,和後台夥伴溝通好。階段性進行整合 一段時間就一起把一部分功能嘗試合在一起,定期溝通介面的改變,保證不會出問題。也可以試著踐行前後端分離 降低前後端耦合,讓開發更順暢 感情溝通 平常沒事一起吃個飯,前後端開發工作在於磨合,一對搭檔磨合乙個月以後做點什麼事都特別...

大資料工程師和演算法工程師的區別是什麼?

合肥北大青鳥雲登校區 大資料探勘工程師需要了解整套資料流入的過程,包括資料的接入 預處理,然後需要知道怎麼用資料解決實際的業務問題,說白就是想辦法讓資料產生價值。他需要知道一整個資料到業務輸出的機制或者說是系統,可能涉及到複雜的演算法轉化,也可能只是簡單的規則轉化,或者多個模型的轉化組合輸出等等,他...