概述
付鹏（熟知NLP领域各名词所写）回答：
假如你是算法中台，你问自己几个问题：
你怎么说服其他业务用自己的算法？
业务使用了你的算法，没有出成果，你要如何证明，是业务方使用的问题，而不是你的工作不够 solid 呢？
如果你想方设法让人相信了你的工作足够 solid，是业务方使用不对，让你来指导和 own 这个模型的调试和上线，你能保证做出成果吗？
假如业务方使用模型成功上线，指标有提升，功劳大头属于业务方还是属于你呢？
当面对业务使用 domain knowledge 不足质疑你的时候，你怎么回答？
你想要做一个算法，需要和业务方要数据权限，业务方会很乐意与你共享数据权限吗？
如果你是CTO，假设有一天你需要降本增效。需要裁掉中台算法团队与业务算法团队中的一个，少了哪个团队会导致线上指标受更大影响呢？
技术中台是阿里巴巴首先提出来的，阿里巴巴最终选择了拆掉中台。目前的大趋势是去中台化。
算法中台的兴起落后于工程技术，可能衰败也会有一些延后。因此，我更倾向业务算法。
当然中台也不是一无是处，中台整合资源能力强，shit work 比较少，可将精力集中于更“纯粹”的算法上。
但善于吃屎也是一种能力。我仍更倾向业务算法。
MLRush(信息流推荐工程师）回答：
业务型算法：好坏受业务影响，好业务压力大，回报高，竞争激烈；差业务，算法价值不好讲，被调整风险大，回报低，竞争压力稍微低；总体技术含量都不如研究型算法岗位
中台型算法：落地难，手不握业务，话语权低，盈利困难时期容易被调整；中台算法里属于研究型算法的，团队学历普遍高，竞争也不简单，但搞的东西相对高大上，以后想转业务型算法也有机会；中台算法里也有不是研究型算法的，脏活还没业务，属于最惨的。
叫我张十四（字节跳动 R&D）回答：
新人入行一年，有些感悟。随便说说，请轻拍。
这里姑且理解，业务型算法为专门在某一业务线的岗位，中台算法岗为是给不同业务线提供某一能力的岗位。二者各有优劣之处。
先说结论：因人而异，不存在绝对正确的选择。
接下来，从不同角度进行分析，供参考。
工作内容
业务型算法，能够更全面了解、理解全业务线场景和其技术架构。比如：产品的用户增长是如何做的，产品推荐的排序和召回的架构等等。概括来说，对某一类型产品拥有更全局视角，能够好培养全局sense，产品不同场景如何落地算法。
中台型算法，则更加垂直，从某一能力触发，赋能不同业务线。比如：提供预训练能力给不同业务方，协助业务方提升效果。这种的好处，就是能在垂直方向做的更深，有利于技术深度的积累。不同业务线需求不同，水平不同，也要求能力更加通用和易用。
工作压力
业务型算法往往面临更大业务指标压力，工作评价往往和业务指标成强正相关，线上效果不好时，压力很大。同时，不确定性也更强，业务整体方向和战略的改变，容易造成之前的工作全部被推翻，需要从头来过。但是，风险与机遇并存，业务收益明显时，也更容易拿到不菲的回报。
中台型算法，相对来说更加稳定，旱涝保收。研究的方向更加稳定，不断完善相关能力，压力没有那么大。
希望这些不成熟的分析，能给答主选择offer提供些思路。
以上回答转载自知乎，著作权归属原作者
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以上就是有魅力大叔为你收集整理的业务型算法岗与中台算法岗应该如何选择？的全部内容，希望文章能够帮你解决业务型算法岗与中台算法岗应该如何选择？所遇到的程序开发问题。
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