這是不少數學專業同學都比較關注的問題，我結合當前的創新發展趨勢和就業趨勢說說個人看法。
首先，數學專業的同學如果錨定演算法工程師崗位，讀研是比較現實的選擇，而且在讀研期間還需要做好規劃，能夠輸出自己的成果，同時重視提升自己的工程實踐能力。
演算法工程師屬於高附加值崗位的代表，整體的崗位數量與網際網路行業的發展有非常緊密的聯絡，而且由於演算法崗位本身的價值輸出會以平臺的形式來呈現，當平臺本身搭建完成之後，如果產業領域不能提供新的價值增長空間，必然會影響到演算法崗位的招聘數量。
當前隨著網際網路大廠的演算法中臺逐漸搭建完成，演算法崗的招聘正在逐漸偏向業務演算法崗，這在近幾年有了越來越明顯的體現，而業務演算法崗對於工程實踐能力的要求會比較高，所以業務演算法崗對於非計算機專業的同學並不算太友好，這也導致很多數學專業的同學目前比較猶豫是否做演算法崗。
結合當前的創新發展趨勢，目前數學專業的同學錨定演算法崗我認為是可以的，一方面演算法崗涉及到的很多內容有很廣泛的應用面，可以適應大量的就業崗位，比如機器學習本身就是資料分析的兩種基本分析方式之一，深度學習、強化學習、聯邦學習等方向更是在金融、裝備製造、醫藥研發等諸多領域都有越來越廣泛的應用。
另一方面，從科研體驗的角度出發，錨定演算法崗方向會得到更豐富的科研資源，比如目前很多導師都跟國內外的網際網路大廠開展合作，這個過程會讓學生獲得豐富的資料和算力支撐，這對於支撐自己的科研會有非常大的影響，目前很少有傳統學科能像計算機大類專業這樣獲得如此豐富的科研資源。
雖然今年不少優秀的同學沒有像往年那樣順利拿到大廠的演算法崗offer，但是網際網路整體產業發展的基本面沒有發生變化，產業結構升級的基本面也沒有發生變化，數字化、智慧化依然是一個長期戰略，所以從個人的長期發展來說，高附加值崗位的就業機會依然非常多，只是很多計算機專業的同學對於這種產業人才需求的波動更敏感而已。
還有一點，雖然目前不少強校已經不能跨保計算機專業了，但是不少計算機大類專業的導師對於數學、統計學、物理、自動化等專業的同學還是非常友好的。
這是不少數學專業同學都比較關注的問題，我結合當前的創新發展趨勢和就業趨勢說說個人看法。
首先，數學專業的同學如果錨定演算法工程師崗位，讀研是比較現實的選擇，而且在讀研期間還需要做好規劃，能夠輸出自己的成果，同時重視提升自己的工程實踐能力。
演算法工程師屬於高附加值崗位的代表，整體的崗位數量與網際網路行業的發展有非常緊密的聯絡，而且由於演算法崗位本身的價值輸出會以平臺的形式來呈現，當平臺本身搭建完成之後，如果產業領域不能提供新的價值增長空間，必然會影響到演算法崗位的招聘數量。
當前隨著網際網路大廠的演算法中臺逐漸搭建完成，演算法崗的招聘正在逐漸偏向業務演算法崗，這在近幾年有了越來越明顯的體現，而業務演算法崗對於工程實踐能力的要求會比較高，所以業務演算法崗對於非計算機專業的同學並不算太友好，這也導致很多數學專業的同學目前比較猶豫是否做演算法崗。
結合當前的創新發展趨勢，目前數學專業的同學錨定演算法崗我認為是可以的，一方面演算法崗涉及到的很多內容有很廣泛的應用面，可以適應大量的就業崗位，比如機器學習本身就是資料分析的兩種基本分析方式之一，深度學習、強化學習、聯邦學習等方向更是在金融、裝備製造、醫藥研發等諸多領域都有越來越廣泛的應用。
另一方面，從科研體驗的角度出發，錨定演算法崗方向會得到更豐富的科研資源，比如目前很多導師都跟國內外的網際網路大廠開展合作，這個過程會讓學生獲得豐富的資料和算力支撐，這對於支撐自己的科研會有非常大的影響，目前很少有傳統學科能像計算機大類專業這樣獲得如此豐富的科研資源。
雖然今年不少優秀的同學沒有像往年那樣順利拿到大廠的演算法崗offer，但是網際網路整體產業發展的基本面沒有發生變化，產業結構升級的基本面也沒有發生變化，數字化、智慧化依然是一個長期戰略，所以從個人的長期發展來說，高附加值崗位的就業機會依然非常多，只是很多計算機專業的同學對於這種產業人才需求的波動更敏感而已。
還有一點，雖然目前不少強校已經不能跨保計算機專業了，但是不少計算機大類專業的導師對於數學、統計學、物理、自動化等專業的同學還是非常友好的。