未来 3~5 年内，哪个方向的机器学习人才最紧缺？

之前在知乎的回答，我觉得对博客上的同学也应该有一些帮助，所以转过来。

未来 3~5 年内，哪个方向的机器学习人才最紧缺？

https://www.zhihu.com/question/63883507/answer/995447481

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题主问的是“最紧缺”而不是学术重要/工资最高/前景更好，我觉得这几点还是有区别的。

紧缺指的是学习这个方向的人不多，但行业需求可能会增加，并在未来3~5年内打破当前供需平衡，出现哄抢人才的现象。以前我可能会回答CV、NLP或者语音识别，但如今时代不同了。

大家可能看过下面这个问题

如何看待 2020 届校招算法工程师岗位求职人数远大于招聘岗位的现象？

现在是2020年，站在这个时间节点上，未来的机器学习方向已经很明朗了。我说一句实话，可能有些打击大家的信心：

• 如果你是顶尖人才——Best Paper/ACM洲金，不管你做哪个方向，你永远都是“紧缺”的。
• 如果你只是想找一份工作，甚至都不是科班，不管你做哪个方向，你永远都是“不紧缺”的。

真正的紧缺，从来都不是由学生决定，而是由市场，由企业成本决定。如果你不是出于兴趣，而是单纯为了选一个好找工作、未来需求量大的方向，那么先考虑一下机会成本和自己的投入产出比。

看到这里你可能以为这又是我在劝退了。并不是，我只是陈述一个事实：

未来的紧缺方向已经不再是某个领域，不是特定领域的机器学习专家，不是交叉学科的应用专家，而是机器学习管理专家。

目前所有领域，CV、NLP、搜索、推荐、语音、量化等，已经非常饱和，对于大厂来说人才过剩，太冷门的机器学习方向不过剩，却也几乎没有企业会做——市场规模太小。而一窝蜂往算法岗涌入的后果就是，很多算法部门人员庞杂，方向很杂，今天试试这个算法，明天改进那个模型，有的部门甚至在重复同一个工作，即使有效果了，怎么落地也是个老大难的问题。

未来，可预见的是入行者会越来越多，矛盾会越来越明显。作为一个算法部门的管理者，既要有底层算法岗的工作经验，也要有多部门协调能力，还要有和产品等非技术岗位的沟通能力，以及承上启下的管理能力。这4样都能做到顶尖的，阿里高P不是问题。但现在部分大厂、绝大部分中小厂都非常缺这样的人。到未来机器学习的落地应用越来越广，这样的人会更加紧缺。

那要怎么样才能变成紧缺的人才呢？我不知道，我只是观测到了一个事实，却不知道怎么解决问题。以我目前的能力，只能给大家一个建议：

沉淀技术的同时，不要让技术局限了你的眼光，尝试着提高你的非技术能力。

 

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