1樓：
不會的，演算法工程師，絕對的常青樹。
畢業50w只是個開始，三年100W，5年150W，30歲可以帶領小團隊，35歲部門leader，40歲公升上總辦合夥人，45歲當上天使投資人。
你和你的同學，同事，以及每年大幾千幾萬的同行業進入者都會是這樣。
好希望有這麼一天，那時候中國將會有幾十萬個BAT量級的公司。
2樓：MoMo
自己是個剛入行不久的演算法工程師，距離35歲也還有10年時光，可能不太適合回答這個問題，但是也想扯兩句。
我是去年畢業校招進入了鵝廠從事演算法相關工作，但無奈所在組專案頻繁變更，甚至搞過一段時間量化交易，積累不到什麼東西，更談不上個人能力的提公升和進步了，於是今年果斷離開鵝廠來到了某電商小巨頭，有了乙個穩定的業務場景。
不得不說面對真實業務場景，海量的真實資料，加上組內大牛如雲，見賢思齊，越發覺得自己學習進步的空間還有很多，雖說996，但內心相較於在鵝廠的時候踏實了很多。
最後，至於等到了10年以後等我35歲了，10年間積累的經驗提公升的能力以及很重要的人脈，如果不能讓我變得可以不用擔心年齡的問題，或者依舊覺得35歲在我職業裡是個坎兒，那我覺得我可能不適合繼續從事演算法這個職業了，會考慮轉行。畢竟從事乙個行業10年的時間，還不能讓你有足夠高的護城河的話，你可能真不太適合這個行業，繼續從事下去會變得越來越焦慮，畢竟35歲以後還有40歲45歲不是，啊哈哈~
3樓：黃漾
這麼來說吧，在任何崗位，任何行業都是要做到突出才能立足於不被淘汰的地位。限制工程師發展的可能不是年齡，而是能力，我是做獵頭的，我也有看到很多突出的程式設計師35+了還是有很多獵頭去找。說到底就是作為打工人，要學會在一群優秀的人中突圍。
但是二八定律也決定只能有部分人能跨過這個坎。不行，35歲找其他出路嘛，不一定要在乙個戰場走到底，我也接觸挺多人之後轉獵頭，轉培訓，轉電商老闆。說到底也是萬物互聯，一套正確的方法可以適用於任何場景之中。
所以在職場中要不停去提高自己情商，態度，思考力，學習力大致也不會出錯。
4樓：謝育濤
個人認為，不會。
程式設計師吃的是青春飯，演算法工程師不算是程式設計師。
就像，會切菜的不都是廚師。切菜的容易下崗，廚師可以老當益壯。爛廚師例外。
5樓：村口燙頭王師傅
一些回答都是扯幾把蛋，由於中國專業轉型緩慢，所以不需要那麼多高階人才。就我這一年工作經驗（CV）來看，行業崗位過於飽和，找不到落地場景；並且很多公司確實不要35歲以上的演算法工程師。
6樓：丁我愛
我的答案可能和大多數人不太一樣：一定會，但是可以有例外。
為什麼35歲一定是道坎，因為這是個內卷化的行業，技術發展太快了。隨著年齡的增大，瑣事纏身，學習的時間和能力都會下降，對新演算法的學習速度趕不上年輕的研究者是很正常的。別說演算法工程師了，演算法研究員照樣會碰到坎。
別說35歲了，我30歲不到都感覺已經是前浪了。
但又為什麼能夠有例外呢：
你是天才或者你一直足夠努力，但我相信大部分人都不是天才且做不到一直足夠努力；
對資質平平的普通人而言，光靠技術作為核心競爭力是不行的，參考一下醫生吧，核心競爭力是你做過的成功的專案，這是老法師的經驗和威信，以及你的軟實力（人脈、溝通、協調）。這也是我在努力的方向。
但是，換個角度想想，套用一下幾十年前總設計師說過的話：讓一部分人靠誠實勞動先富裕起來，然後先富帶後富，最終實現共同富裕。
先富的中年人，總要給年輕人留一些機會吧。這世界也是公平的，誰還沒年輕過呢？
7樓：
不會，因為他們做的東西別人都看不懂，不是培訓機構三兩天能訓練出來的，是不可取代的，所以我強烈建議每乙個學計算機的轉ai，哪怕是去小廠做演算法，不轉，你遲早會後悔的！
8樓：劉峰
會調模型的工程師千篇一律，能駕馭領域的工程師萬里挑一。
技術門檻只會越來越低，但領域內的溝溝坎坎沒有多年經驗的寖泡是無法掌握的，資深演算法工程師的價值也在這裡體現。
成為領域專家，35歲只是開始。
9樓：Gungle
看了這個問題的大部分回答，發現乙個特別的現象，剛入職不久或者在校學生普遍對這個問題抱有樂觀的態度，而有一定工作經驗的職場人士大多是認為存在這道砍。乙個人的命運，當然要靠自我奮鬥，但也要考慮到歷史的程序。所以，未來的科技發展肯定是更加數位化和智慧型化，無論對於後端開發還是演算法而言，都會有大量的需求，至於35歲會不會被淘汰，那就只能看自己的發展了。
畢竟興趣才是第一驅動力。
10樓：魚罐頭啊
當然會了。
我甚至覺得，現在演算法工程師的前景遠差於後端/前端開發。
有乙個研發同學所在部門的老闆(p8)就從杭州跳去了一家武漢公司，據說是做cto。演算法想要得到同樣的機會會難很多。
但換乙個角度，我覺得演算法(可能更狹窄的說是推薦演算法)，轉行的可能性會比開發高很多。1.首先可以轉開發，大家都是學cs過來的，並不是學不會。
2.演算法對資料的感知要比開發高很多，我們通常都說用資料說話，這個習慣不是每個職業都有的，轉行產品等職業會比一般的開發有優勢。
最後，把自己打造成T字型人才，有演算法的深度，也有更廣泛領域知識的寬度。查理芒格經常說用多元思維模型解決問題。咱們學了那麼多數學，學了那麼多演算法，搞了這麼久大資料，如果把自己定位為解決問題的人，就算不搞演算法了，也不至於找不到工作的：)
11樓：歡喜哥
演算法工程師已經氾濫了，菜市場賣菜的都聽過深度學習，大都是停留在表面，知之甚少，真正懂原理能推導數學公式的太少了，如果只是用用工具調調參，相信不用35歲門檻就到了
12樓：噠噠星人
其實是一些大企業把很難實現並且應用的演算法用各種包白菜花了。 你呼叫就行效果也不錯大概率比自己寫的好用。
今天你的獨門絕技明天可能別人輸入兩個引數就能搞定。
13樓：Chanl Wei
先給出答案：會
從兩個方面來分析，第一：35為什麼是個坎。第二：演算法工程師和其它開發工程師有什麼不同。
35歲，男人的35歲，網際網路男人的35歲，你達到了工作上領導地位，你有豐富的經驗，你有漂亮的簡歷，但是你也有乙個穩定的家庭，熟悉喜愛的生活城市，高昂的薪資要求，每況愈下的身體以及逐漸缺乏的奮鬥慾望，加上自己的不願妥協，導致這樣的男人在市場上的價效比越來越低，然後開始遭到市場的討厭，最後離開市場。所以說，35歲，網際網路行業的35歲，確實是個坎。
第二個，演算法工程師的不同。作為新晉的行業新寵，畢業生被開出百萬級別的年薪，白菜價30w的校招以及國家社會的不斷宣傳，可以說演算法工程師已經變的炙手可熱。但記住行業稀缺的時間是2017/2018，而現在的時間2019。
現在國內已經出現大量高校設定人工智慧專業，各類開發工程師轉行資料分析和人工智慧，過分的宣傳導致了人工智慧專業被考生門趨之若鶩，就如同2000-2023年時候的金融/土木/計算機專業。不需要太多的資料就可以推測，未來5年時間內，AI人才和資料人才將大量湧入市場，而且速度越來越快。至於達到飽和，個人覺得至少需要30年，而且演算法也會成為計算機人才的必備技能。
所以，這個行業還是會遵從網際網路行業或者說其它高薪行業的行業規律。
至於如何避免35歲定律，吳海波已經做了很好的回答，我就不班門弄斧了。
最後簡單總結一下，演算法工程師這個職業很新，但是它和其它各個時代的最火職業一樣，仍然需要符合這個職業在市場上的發展規律，炙手可熱》趨之若鶩》人才飽和》人才過剩》收支平衡》通用技能。
14樓：
不會有35歲這道坎，因為現在演算法工程師飽和到溢位來了，薪資高落地少沒有業務產出和商業價值，不裁演算法裁什麼？30歲就讓你下崗，35歲誰給你的高薪資接盤？
企業的演算法工程師大多是sqlboy和調參俠，核心部門坑就那麼多，再好的業務也有生存週期，對業務的sense更重要，最終還是要轉管理，不然哪個崗位都有35歲的坎兒。
至於說沒有這道坎的，你們要是信了那就是真的韭菜吧
15樓：
演算法35歲…
你知道多少做演算法的都是博士嗎…
像我暑期在某大廠，九個實習生，七個phd，還剩我和另乙個top2本碩的…
phd畢業一般27以上了，要是之前讀過碩士，都快30了。
真就工作五年被淘汰唄…
16樓：
從自然分布來看一定是會的。
進去演算法崗的人越來越多，崗位需求就那麼大，淘汰人是必然的。
至於淘汰的是不是你，有很多因素構成，包括學歷，年齡，業餘熟悉程度，行業人脈構成，知識專業程度，可遷移能力，甚至包括溝通，交流等軟技能。
在快去更迭的領域的好處是只要技術能力夠，往往可以突破年齡限制，達到更高的職位，更高的待遇。壞處也顯而易見，容易被替代淘汰。
很多朋友說年齡大了，經驗更豐富，我承認，但不得不說演算法崗可能比開發崗更需要某領域很深的造詣。所以等浪潮褪去死的最慘的，可能就是奔著行業紅利來的人。
17樓：zhongyian
真正的危機感覺是在45歲以後。
技術層面來講，演算法的門檻的確越來越低，單純只專注於演算法會更容易遇到中年危機，但是我覺得「只專注於演算法」這個假設很難存在。工作幾年的人，不會只做演算法，多少會了解業務邏輯，多少會接觸工程落地，也就是說，在工作崗位中也是在不斷學習進步的，且大家都是從離開學校的那一刻開始的。
35歲開始雖然學習精力在慢慢下降，但是還有前面十年的技術積累，一方面學習新技術的成本比年輕人低，另一方面只要比年輕人更懂業務邏輯，更懂開發架構，可替代性不高，就不太容易被淘汰，還可掙扎一段時間。再不濟，35歲再就業雖然很辛苦，但不是不可行，而隨著人類平均年齡的提公升，從45歲真正人到中年至60歲退休之前的危機才是真正可怕的事情。
個人覺得，開發、演算法的輪子都是越來越多越來越方便，最好還是在崗位中往更「全」的方向發展，感覺有業務背景的資料科學家（業務+演算法），有開發架構經驗的全棧工程師（開發+演算法）是未來的發展方向。尤其是可以往交叉學科發展，除了網際網路公司，很多其他領域對演算法的應用並不成熟，紅利代差還是可以緩衝一段時間的。
18樓：曹真
如果一直是演算法工程師身份，個人覺得，相較於實力、技術跟不上的可能性，精力不足的可能性更大。
從我身邊的case看，乙個資深演算法專家每天要做的事情很多很多，而且同樣面臨考核壓力，也就是線上效果。當然，資深專家擁有更廣闊的視野和更加深刻的業務理解，在實際情況中往往是專案owner，給大家指明方向，在這一點上，優勢還是很明顯的。
然而，演算法工程師同樣要面臨因為年紀增長帶來的精力不足等一系列問題，在這一點上，和後台、前端等工程師別無二致。
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