演算法行業，各行各業，都需要演算法。人工智慧，大資料需要演算法，影象識別需要演算法，電力行業需要演算法，控制系統行業需要演算法，武器裝備需要演算法。 演算法有高水平，需要博士以上研究，但是在各行各業也需要演算法，有些演算法雖然簡單，但是她也是各行各業核心。

所以，如果你是博士學歷，並且有數學天賦，建議搞人工智慧演算法等。

如果你就是普通大學畢業，對數學公式看見就頭疼，為了你能稱為高階人才，或者在企業做產品中真正使用，建議你對演算法應用進行必要了解，知道這些演算法概念，以及輸入資料是什麼，計算出資料怎麼用瞭解一下，不要過多糾纏演算法是怎麼研究的。因為你只是一個應用人才。

舉例：現實社會中，懂一個FFT演算法應用，就能搞出很牛逼產品，不說大富大貴，至少吃飯沒有問題，注意不是讓你搞FFT是怎麼編寫的，網上或者公共庫，都是有現成程式碼，你只需要會用就行。

在有些行業，演算法很簡單，但是都是做產品核心。

隨著大資料、物聯網、人工智慧（機器學習、計算機視覺等）領域的發展，演算法設計人才得到了行業的廣泛重視，目前從事演算法設計的人才也普遍具有較高的學歷，職場起點往往也比較高。從職業生命週期的歷史經驗來看，演算法設計人員的職業生命週期是比較長的，完全可以作為終身職業來從事。

演算法設計人才在科技公司（網際網路公司）的就業相對比較集中，其中大資料領域有大量的演算法人才需求，因為資料分析是資料價值化的重要途徑，而演算法設計則是資料分析的核心，所以隨著大資料的逐漸落地，資料分析領域將會有大量的演算法人才需求。

人工智慧領域的發展也伴隨著演算法設計人才的大量需求，而且在產業網際網路階段，廣大的傳統行業會迸發出大量的智慧化需求，在大量的智慧體研發過程中，演算法設計將是核心內容之一，而相應的演算法工程師將是一個熱門的崗位。作為研發級工程師，演算法工程師會隨著產品的不斷迭代而得到持續的成長。

演算法設計人員的成長路線還是比較多的，不同科技公司往往有不同的發展空間設計，但是大部分規模以上的科技公司都會有技術專家團隊，而演算法工程師則是通往計算專家團隊的有效途徑。

另外，雖然有的科技公司會把演算法設計和演算法實現分離，但是也有不少科技公司的演算法設計和演算法實現崗位是合二為一的，也就是說演算法設計工程師往往也能夠完成演算法實現，這就是為什麼不少演算法設計師也會向架構師方向發展的原因。

總之，演算法工程師的發展空間還是比較大的，而且演算法設計崗位會隨著產業網際網路的不斷髮展而越發重要。

作者簡介：中國科學院大學計算機專業研究生導師，從事IT行業多年，研究方向包括動態軟體體系結構、大資料、人工智慧相關領域，有多年的一線研發經驗。

1.繼續在演算法領域進行更深的研究。

2.演算法工作也是一個燒腦的工作，和程式設計差不多，到了一定的年齡會存在瓶頸期，所以很多人要麼轉管理層，要麼轉行。

3.一定的年齡後，可以轉安逸點的行業，考個教師資格證做個老師，就教演算法、資料結構等科目，還是安逸的很。我上大學的資料結構老師，曾經就在一家軟體公司工作，後來感覺太累了，就到學校任教，因為他有在公司的實戰經驗，給我講起課來也是很生動，學生們都很喜歡他。