作为一个算法工程师的二线科技公司，张敏明并没有“计算”到自己会陷入如此尴尬的境地。
去年年底，为了寻求更大的成长空间，凭借多年的工作经验，他下定决心跳槽。猎头李明华给他推荐了几个职位，有大的，也有小的，但是只有小的工厂愿意提供给他。
张敏明毫不犹豫地拒绝了。但仅仅两个月后，他收到了公司的裁员通知，不得不请李明华帮他找到以前小工厂的报价。
更糟糕的是，被张敏明拒绝的小厂，其实是在裁员。"算法(部门)削减了三分之二."李明华告诉他。
没有办法，张敏明已经开始走上漫长的求职之路，但他的诉求已经从“去工作，去成长”变成了“求一份安稳的工作”。直到一个半月后，张敏明终于找到了新工作，一家新的创业公司。
不是所有的人都像他一样幸运。随着时代的快速变迁，曾经异常火爆的互联网算法工程师不得不面临裁员潮。为了熬过寒冬，你要么选择降低自己的价值，要么耐心等待春天的到来。
站在鄙视链的顶端
2016年，谷歌人工智能系统AlphaGo在击败欧洲围棋冠军、职业围棋第二赛段范辉后，再次击败围棋世界冠军、韩国棋手李世石。这不仅创造了人工智能在复杂棋盘游戏中击败人类的新历史，也让深度学习的价值在全球大放异彩。
与此同时，基于这种深度学习技术的算法在商业世界的表现也越来越突出——依靠精准的内容推荐算法，今日头条和Tik Tok迅速崛起，刷新了用户体验，展现了更具想象力的商业机会。各种大厂都开始抢算法了。
“当时的人才市场完全供不应求。”据专门从事算法领域的猎头李明华统计，当时算法方向的应届毕业生平均起薪可达40万元，超级offer甚至超过70万元，不仅拉开了大部分行业的入门起薪，而且在计算机类岗位的就业收入中排名第一。
与前端、后端、客户端开发岗位相比，算法工程师这个能量巨大、薪资优厚、看似高大上的岗位，迅速站在了计算机方向所有岗位的“鄙视链”顶端。
对于这些“光明的前景”，获得一份算法工作成了很多计算机专业学生的追求。时间算法专业吸引了大量学生，成为留学热门专业。
2016年软件工程专业毕业的小王就是其中之一。他放弃了直接在国内工作的选择，选择出国读视觉算法硕士。他希望毕业后能抓住浪潮，找一份算法相关的工作。
分布在各个互联网公司的算法项目像漩涡一样吸纳了大量的算法人才，已经身处其中的工程师们正沉浸在令人羡慕的红利期。
李明说，当时甲方的需求如此之大，即使是只有一两年工作经验的工程师，也有大量猎头“盯梢抢人”。算法中的人流也极其顺畅。“跳一次就能实现40%以上的加薪，工作五年年薪百万，这是非常容易的。”
算法祛魅
可惜，精彩的红利期比人们预期的要短。
三年后，当小王在海外结束专注的算法研究生活，打算回国寻求算法工作时，才发现求职远比他想象的复杂。海外名校的硕士证书并没有给他带来绝对的优势。“过去一棍子能‘打死’一群985和常青藤(人)。”虽然听起来有些夸张，但确实反映了人才竞争的激烈。
一家科技公司的技术负责人向界面新闻记者回忆，2019年以后，招聘算法人员时，可以收到雪片般的简历。这些简历通常有很好的背景。“一边是名校硕士，一边是几个顶尖会议。”就像小王说的“是第十卷”。
这种激烈的场面多发生在知名大厂的岗位竞争中。对于这些算法方面的高手来说，算法的繁荣足以支撑他们退而求其次，在其他公司找到一份好工作。
但在2022年，招聘的气氛变得紧张。李明说，他已经明显感觉到甲方对算法人才的要求变高了。“同样的职位，以前可以尝试推有2-3年工作经验的候选人，现在必须要求5年以上。其他的很快就会被刷掉。"
“这背后，是甲方的需求在萎缩。”李明华发现，自2021年11月起，流入人才市场的算法人才数量开始增加，而为这些算法候选人推荐职位的成功率要低得多。顺利的求职之路变得有些艰难。
红利期消失后，身处其中的算法工程师也陷入了焦虑之中。入行近三年的算法工程师告诉界面新闻记者，开始从事算法工作后，“成就感并不像我最初想象的那样。”
据他说，选择算法工作的一部分原因是我觉得可以做一些有用的算法研究，很高级，很有用。但实际上，他需要做的只是利用开源框架对数据和参数进行分析和处理。
让他不得不“滚”的是，因为算法直接关系到业务的用户留存率、使用时间等。都包含在KPI中。“但其实影响因素很多，技术是个黑箱。不可能事先知道哪一个能起作用。”
经过一个多月的求职，小王面试了8家不同规模的公司，收到了3份offer。2020年底，他选择了一家中小型公司开始工作。我以为这家公司的产品还在0-1的过程中，不会轻易受到裁员的影响。然而，在今年年初的公司裁员中，算法首当其冲——原本维持了一年多的7人算法团队缩减至3人。
肖是一个幸运的幸存者，但原因只是“因为毕业时间不长，工资比较低。”
ROI掉炮灰?
和小王小组一样，大量算法被废除的消息也出现在很多知名互联网公司。在加入这些大公司之前，这些背景光鲜的算法人被赋予了技术攻关的科研使命，但在互联网增长预期见顶的那一刻，他们突然变成了ROI(投入产出比)下的一群鸡肋。
算法还能给企业带来哪些好处?在废除之前，企业管理层必须思考这个问题。
2017年前后，算法是创新用户内容体验的引擎，是提升广告精准度和商业效率的利器，是人脸识别新交互形式的核心，是人工智能一切前卫想象的基石。
现在大量算法项目从0到1完成，各方向已知算法普遍进入深度攻击阶段，ROI自然发生变化。
算法的技术边际效益递减，决定了“在10%的时间里创建的第一个版本的算法，可以提高90%的指标，而剩下的10%的改进，需要90%的时间不断迭代。”
肖也意识到一个残酷的事实——即使把原来的7人算法团队裁撤到3人，产品主要功能的开发几乎不受影响，除了算法非重要紧急性相关的功能会有所延迟。
“从0-1搭建架构后，后续的大部分人力和时间都花在了维护上。对于大部分互联网公司的业务来说，离职算法也可以。”一位一直涉足算法领域的开发者告诉界面新闻记者。
当然也有例外。对于那些核心竞争力是算法本身的产品来说，算法就是商业，它的输出是直接而明显的。然而，对于算法所在的大多数场景，算法承担优化的任务。
上述开发者表示，一个算法人员的成本很高。10%的优化有必要投入90%的人力吗?在基本的NLP(自然语言处理)算法应用于场景语音识别的情况下，对于一个没有钱的人来说，是几乎免费的90%正确语音转文字功能更合适，还是需要昂贵的99%识别率功能?
现在，那些从扩张转向盈利的互联网公司，已经无法再高成本支撑算法研究了。不能直接大幅度提高产量的算法，和那些被抛弃的“边缘业务线”一样有魅力。
新的出路不是没有。新风口自动驾驶和芯片领域，为一些算法人员提供了“大有可为”的应用场景。但不同算法高昂的学习成本决定了转型不会一帆风顺，很多普通算法工程师也难逃焦虑。
李明已经习惯了行业大起大落下的人才流动，也已经习惯了因为被裁而“舔”猎头的案例。“前20%的人从来不用退，但更多的人不断被时代潮流上下席卷。”