钱多不可能活少的，算法岗也分很多类，主要大类是数据挖掘/机器学习类（可以将推荐和搜索单拎出来），计算视觉类和自然语言处理类，还有一些是做强化学习的，但是少。机器学习和基础的深度学习只是基本上是必备，然后需要掌握多少取决于你应聘的岗位。 算法岗薪酬算是比较高的，但是这两年，尤其是今年应聘人数远超过HC可容纳数量，加上各种舆论的煽动（比如之前博士生做AI拿80W年薪），往后涌入的人应该会更多，难度也会越来越大。 现在互联网寒冬开始降临，各大公司都在悄悄缩减HC和裁员，未来的形势还不好说。虽然没有那么严重，但是你可以参考这几年金融行业和石***业的走势。 方法论，如果你离毕业还早，建议多方准备。就算法岗，我的经验是，主要看三点，学校，实习，个人能力。前两个决定你是否有机会进入面试，最后一个有一锤定音的作用。个人能力需要多少，这个也很难说，按照今年的情况，比较适合算法岗的需求大概是熟悉各种ML和DL的算法，有一定项目经验，以及leetcode300题以上，ACM和Kaggle可以加很多分，NIPS，CVPR这种顶会基本可以秒杀大部分应聘者。按照现在的趋势，未来的要求应该会上升。 就行业而言，我也不确定算法岗是否一定就好，对我来说我选择的时间比较少，因为随着AI的火热和机器学习的升温，有很多虚高的成分在里边儿；不否认像抖音、B站那些推送做得挺不错的，以及反欺诈，图像识别，对话系统等，但是在很多情境下算法的输出，重要性还真不一定赶得上数据分析、以及做基础开发工作的工程师。CV和NLP行业我不确定，短期目前还可以，长期我也不太清楚。 AI这东西，其实也没那么神，从数学的角度上来说，现在大部分本质上都是基于神经网建立的复杂映射进行内插而已，只不过恰好我们的生活中有很多问题内插就足矣，神经网保证映射，数据量给内插提供支持，高性能的算力保证训练的实现，进而衍生出了很多应用。 这种东西还是得看自己擅长什么，找准自己的定位，比如我个人很喜欢钻研算法，搞通一个算法的逻辑并根据需求实现它对我来说是一件很享受的事情，所以我才在众多可能的选择中选了这一条死磕下去。我建议你也考虑清楚，按照自己喜欢的来。 如果撇开喜好，仅仅是想做编程相关的以及高薪的话，不一定非得去做码农，也可以尝试量化，平均回报高很多。