和讯名家|知乎热议：未来3到5年内，哪个方向机器学习人才最稀缺？( 二 )
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此外能快速复现论文结果的算法研究员也是各大公司争抢的香饽饽 。 因为学术界很多新成果只有一个描述 ， 并没有给出源代码 ， 想应用它的研究成果 ， 需要自己实现 ， 所以能快速复现论文的算法研究员对公司来说也是很有价值 。
我们去招聘网站搜算法岗 ， 可以大体看出资深算法专家薪资上限很高 ， 但是岗位需求并没有算法工程师多 ， 毕竟企业还是要赚钱的 ， 所以算法工程师（尤其是推荐方向）也很有市场 。
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研究员觉得工程师的活没技术含量 ， 工程师可能会觉得你天天整些虚的又解决不了问题 ， 纸上谈兵 。 算法作为一个公司的核心资源 ， 两者其实都有发挥的空间 ， 跟公司的业务需求关系很大 。
做算法研究也好 ， 工程也好 ， 选对方向很重要 ， 单从行业饱和度来说 ， 图像也就是视觉方向确实人满为患了 ， 语音又特别难 ， 而且缺乏大量的可用数据 ， 自然语言处理方向倒是可以考虑一下 。
一来各种SOTA模型大多针对英语的 ， 到中文有个迁移问题 ， 二来中文跟英文在文法、语义方面存在差异 ， 有很多空白研究领域 。
知乎答主紫杉举了一个例子 ， 什么是精通一个领域 。
他的一个名叫伊森的同学 ， 从伊利诺伊香槟毕业（计算机专业名校） ， 读了两年计算机研究生 ， 是一位非常优秀 ， 有自学能力的学生 。
结果面试时伊森没能应聘成功 。 伊森的背景和很多进入人工智能领域的人很相似 。 答主分享了下面一段对话：
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最后伊森还问他 ， 如何在一周内精通自然语言处理 ， 然后答主只能告诉他不知道 。
这个例子表明 ， 有些同学擅长快速学习 ， 却很容易陷入每一个领域都想学的陷阱 ， 到头来觉得学了很多 ， 实际遇到问题就无从着手 ， 或者浪费很长时间寻找问题根源 。
如何才算精通一个领域？说自己精通某一领域 ， 在人工智能领域往往是不太恰当的 。 现在无论是硬件还是算法都在快速的迭代 ， 今天的SOTA明天可能就成兜底了 ， 只有不断迭代自己的知识 ， 才能跟上业务和场景的发展 ， 让自己不落下风 。
熟悉业务又懂算法的应用型选手
另外 ， 既懂算法 ， 又有某一行业的丰富经验也很重要 。 机器学习虽然是通用技术 ， 工程师也基本是计算机出身 ， 但落地需要具体到行业应用 ， 如何结合行业实操 ， 解决实际问题 。
中国科学院大学研究员表示 ， 短期内最缺的肯定是应用型人才 。
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很多行业想转型为数据驱动或者AI赋能的 ， 借助于外包或者咨询公司通常很难成功 ， 因为缺乏行业经验 ， 这时从传统行业转型到人工智能的应用型人才就至关重要了 ， 他们对机器学习的研究本身就植根于业务需求 ， 所以更接地气 ， 落地也更快 。
中科大研究员举了一个很生动的例子 。
很多高校的财务人员 ， 每天大量重复性劳动 ， 处理发票、报销单 ， 将纸质单号手动输入电子系统里 ， 过程非常的麻烦 。 但其实高校及科研单位研究计算机视觉、文字识别、目标检测的团队枚不胜数 ， 为什么不能用机器学习的方法来节省时间呢？
这个例子就暴露了一个问题 ， 大多数机器学习研究关注的是模型本身 ， 是否是业界最先进的（SOTA） ， 却忽视了算法的适用对象以及实际的应用场景 。 因此 ， 最稀缺的是既懂算法又能将算法进行落地转化的人 。
答主微调抛出金句「对于绝大部分人而言 ， 努力成为交叉领域的熟手 ， 比成为计算机科学家要现实且有意义 。 」
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