后端开发只能做到35岁吗_算法工程师也会遇到35岁这道坎吗？

现在互联网行业很多开发工程师(包括前端开发、后端开发等等传统意义上的“码农”)会遇到35岁这道坎，那么对于算法工程师这种非常规、非传统的码农(侧重以数学模型技能为主，而不是写代码)，也会遇到35岁的坎吗？

腾讯算法工程师辛俊波回答：

这个问题其实对于大多数程序员都是适用的，国内的互联网公司，始终奋斗在一些写代码、跑算法模型的工程师实在是太少了。每年的高校毕业生，在持续不断地在为这个行业输入更年轻更新鲜的血液，对比25岁刚入职更会加班更能吃苦关键是更便宜的小年轻，35岁的算法工程师如果只是工龄更长资历更老，可以说全方位都处于劣势了。

想要跨过这道坎，要做的就是努力去提升自己的相对不可替代性，从初级渐渐往高级的方向走，个人觉得大体可以分3个阶段：

初级算法工程师 ––– 高效执行机器

算法入行的必经之路，所谓的sql boy、调参侠、数据搬运工、炼丹师，都发生在这个阶段。

数据分析、看论文、复现模型、跑实验、调参数、魔改网络、效果不好接着调......

这个阶段的算法工程师，一般面临的业务问题也比较明确，比如提升召回效果、提升线上ctr/cvr/gmv/时长、提升搜索相关性、降低bad case率等等。这些明确的业务问题背后，在业界包括团队内一般都有比较明确的技术方向，相对应的就是一些比较明确的算法问题，比如信息流的ctr预估、用户兴趣建模、广告出价预估、相关性模型、物品召回、图文标签生成等。

这些不同的算法方向根据团队形态不同，往往会分的更加明细，比如召回方向的可能会有专门的团队，落到每个人头上就是负责其中一种召回策略：用户标签召回、行为序列召回、主题召回等。

这个阶段的目标，是要使得自己成为一个具有能够高效执行具体任务落地的能力，对动手能力要求是最高的。判断这个阶段的工程师的标准，就是对于一个明确的算法目标，是否具备足够强的执行能力将其落地。

中级算法工程师 ––– 算法选型和改造能力

经过了第一阶段之后，对于明确的算法问题已经具备了足够的经验，这个阶段，需要自己根据在这个领域内的技术累积，对已有的算法问题，进行适当的改造和优化。

例如做用户画像，本身能做的技术方向较广，从行为标签统计、无监督的隐语义理解(lda, w2c等)、有监督的双塔建模、加入特征的用户兴趣建模，到用户序列建模，甚至各种图方法知识图谱的手段。作为该方向的负责人，需要根据团队发展阶段，进行合理的技术选型，并做适当的改造。

判断这个阶段算法工程师的标准，主要是是否具备在某个算法方向，独立承担整个算法从选型、改造、应用到落地取得成果的能力。

高级算法工程师 ––– 业务抽象能力

前面两个阶段的工程师做的事情，严格意义上来说，都是在执行这个阶段的算法工程师定下来的算法指标。这个阶段的算法工程师，需要更多的是对整个业务的理解，去抽象和定义业务问题。比如当前阶段，业务是否需要专门的团队做用户画像，需要多少的人力做素材理解，rank模型是否还有空间、需要投入多少人力持续优化等。如果战略目标制定不明确，影响的将是整个团队的努力。

判断这个阶段算法工程师的标准，主要是对于所负责的业务，能否制定合理的算法可达目标，并带领团队完成实现。

个人觉得，如果35岁了还处在第一阶段，也就是只能执行明确的算法模型，和刚毕业的小年轻比可以说完全没有竞争力，个人职业生涯的进一步发展会很受限。

如果已经进入第二阶段，不可取代性还是很强的，毕竟这个阶段的合理算法技术选型和推动落地能力，是很多刚毕业和工作不久的年轻算法工程师难以做到的。

如果已经到了第三阶段至少已经是业务方向的算法负责人了，都这种title了，考虑的是怎么往公司的中上层走了，根本不会担心年龄这种坎。

支付宝科技局官方账号回答：

算法工程师的确与普通的程序员有点区别，算法工程师的入门门槛相对较高，是一个起点比较高但也比较平稳的存在。不会说做一个特别厉害的算法，就能让产品用户呈指数型的增长。

算法工程师的瓶颈或者说成长空间，在于不停地去学习，如果说你不更新你的知识，就可能会被淘汰，因为你不去跟踪前沿内容。

比如说再神经网络已经不火的时候，SVM(支持向量机)火了，当时做图像的很多是做指针分析的，一些指针分析的方法也比较火，那时候机器学习也已经处于发展阶段，之后也慢慢地被广为应用。

算法的知识更新迭代非常的快，在以前，大家还会自己写平台，写一个深度学习的框架，到现在，深度学习的框架已经很多很多了，可能很少有公司现在愿意去写一个深度学习的框架，大家写的都是结合自己场景和业务的框架多一点。

如果你知识不更新，你不去跟进潮流中发生的事，你就可能会被淘汰掉，包括最近做的比较多的图学习方法、共享学习、区块链。

另外一方面算法工程师需要经验的积累，今天你去看一个问题，有哪些角度、方法，需要去注意什么问题，这对于新人来说很难去注意到，我们这时候的经验就很重要，所以这就会让算法工程师的门槛越来越高，经验不是靠几本书、几堂课就能搞定的。

所以算法工程师并不用担心自己从一个业务换到另一个业务，他对业务的思考，对算法的理解就是核心的竞争力，是融在算法工程师骨子里的东西。

支付宝高级算法专家崔恒斌有几点建议：

年近35岁了，不过说实话倒没太多担忧过这一点。当然，个人觉得需要做好几件事儿：

第一，不停地学习迭代知识和技术；

第二，是对于业务的理解、技术的准确定位、业务问题的抽象和建模，技术之外，是关乎业务协作分工、平台建设和沉淀、团队管理等，也就是视频中所说的经验；

第三，也是个人觉得非常重要的，是不断地思考，对业务、产品以及算法应用的思考，对用户价值和技术价值的思考，以此来指导业务落地和创新迭代。

文章整理来自知乎