最近研究了一下大模型相关的内容,决定从互联网的推荐算法转行做大模型推理工程化相关的工作。 所以简单说说我在这个决定中的思考过程。
1. 推荐算法岗的现状
我本来是一个在大厂做推荐算法的工程师。收入在行业里面算是中游水平, 就这么一直干着似乎也没什么问题。
但是互联网行业的岗位毕竟和公务员和事业单位比,不存在一个工作干一辈子的情况。这个工作能不能继续干完全取决于市场对于这个岗位有没有需求。
但是推荐算法今年的情况就是,流量增长见顶,需求萎靡。
前两年推荐算法很火,是因为4G出来以后有大量的移动端APP(抖音 快手 小红书等) 用户量激增,创作的内容需要通过推荐算法分发给最需要的用户。但是最近几年这几个APP的用户量增长基本见顶了,就算推荐算法推荐的再好,最大的一波用户增长红利已经结束了。
该用app的用户都已经用上了,连身边的老年人都已经在玩这些app了,还能有哪些新用户呢?无非就是让存量用户每天再多玩个1-2分钟就了不起了。相当于市场对于推荐算法真正的需求已经不多了。
所以从招聘市场的反馈来看,目前依然在招推荐算法的公司似乎只有字节和小红书了。只有字节的抖音系app以及小红书还有用户的增长。其他的公司都是缩招,反应到薪资上也是没什么涨幅。类似于阿里系的蚂蚁淘宝等公司,跳槽过去可能都是平薪。整个行业似乎都在卡30%的跳槽涨幅。
对于抖音生活服务,小红书电商这类新业务,整体体量小,基数低,可以去抢一抢阿里和美团的生意,看起来整体业务增长幅度还不错。只要不是算法做的特别差,随着不断通过各种渠道获取新用户,都可以有不错的业务增长,并不一定非得是算法牛逼。但是这类新的有增量的业务在市场上已经很小了。
对于一些老的业务,比如抖音短视频这类成熟型业务,都是各种高端技术以及极端的trick 才能获得不到百分之一, 甚至不到千分之五业务指标收益。说白了就是改革进入了深水区的感觉,再怎么改算法,都是费劲巴拉收益很小。典型的对数曲线增长。从老板的角度来看,再继续招更多的算法工程师也不能带来业务的收益,索性也就不继续招了。
所以传统的推荐算法在流量见顶的大环境下,岗位需求变得萎靡不振。
2. 大模型创造的新需求
今年年初,ChatGPT的横空出世,让人类看到了人工智能的更多可能。ChatGPT就像2016年的AlphaGo 一样,给各类创业者投资者打了一个样,AI原来可以这么牛逼。
虽然说现在的ChatGPT还只能当个查找资料的工具,但是让人们看到了更多底层的技术的巨大进步,预计在未来的几年会颠覆很多行业,只是暂时没有找到特别大的场景。
从英伟达的股价来看,资本是很看好这个新兴的增长点的。所以投了很多资本进去,这正是打工人收割资本家的好机会。现在资本家人傻钱多,此时不割,更待何时。
另外根据最近猎头的反馈,已经有很多的大模型公司都在疯狂招人了。有的原来做推荐算法的猎头甚至都要转行做大模型了。猎头是可以直接反应市场需求的一批人。
**技术再牛逼,卖不出去,没有市场就是没用的。**市场需求暴增但是供给跟不上的时候往往是价格最高的时候。反正我就是个打工的,既然都出来卖了,为什么不赶紧把自己卖个好价钱。
别跟我说什么深耕一个领域。纵观互联网这几年的发展,就知道这个行业没有什么值得深耕的。都是走快速扩张,抢占市场的逻辑。除非是特别小众,利润微薄的角落才允许你慢慢深耕。
只要是利润够多,就一个字,快。快速抢占市场是最重要的。
所以啥也别说了,我要去学习去转行了,趁着年轻,刚30,还没有因为35岁被hr把简历直接扔掉。
现在转行,门槛还不算高,还能趁着供给没跟上来多要一些工资。