年薪百万的算法科学家，凭什么拿那么高的工资？

“人人都得学会追根究底，

但大部分人都喜欢得过且过。”

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无所事事的日常

炫酷又神秘的算法科学家每天都在做什么？曾供职于全球五百强的美企资深算法科学家严肃地告诉你：

每天看数据，试图从数据里发现问题的原因，或者发现什么特殊的现象，但由于发现新现象的概率很小，所以大部分时间他们都只是坐在那看着数据发呆。

每过一段时间，由于没有发现什么新的问题，也没有观测到什么新的现象，开始焦虑如何交差，于是开始试图解释什么是数据科学，什么是算法，数据算法为什么重要，扮演教育工作者。

如果上面交代的任务是新项目，从0开始，那么会感叹命苦，因为从头开始做最累，但是心里就比较放松，因为从头开始做最简单。于是把学过的算法，做过的系统，按着当前情况重复一下。

如果上面交代的任务优化任务，改进现有的算法，就会设香堂，跪拜各路大神，希望前任的算法比较垃圾，这样工作可以轻松一些。不过总的来说优化任务还是比较轻松的，因为无论如何时代在发展进步，总能找到新的数据，更好的处理方式，让原来的算法好那么一点点。

所以算法科学家最喜欢从0开始做，因为有和没有的差别实在太大。比如一个公司完全没有推荐系统，那么用户体验特别差，一旦有了一个简单的推荐系统，立马鸟枪换炮。

这就好比第一个火锅店开业，广大群众都莫名兴奋，他们想的是可以吃火锅，还可以这么吃，还可以吃这些东西。但是开第13765家火锅店的时候，广大群众的反应是，又一家店，不知道卫生干净不，不知道锅底好吃不，不知道食材新鲜不，这家店名字怎么那么怪，估计不太好吃。

2

毫无用处的算法

看到一条朋友圈，说淘宝根据购买记录推荐的东西，我一个都不想买，算法科学家的工资这么好拿吗？

我沉思了片刻，得出了答案：“是”。

人们总是对“预测即将发生的事”有着孜孜不倦的追求，从代表占卜的甲骨文，到文化经典《易经》，外国的星座、巫师。在未来视角下，作出能让利益最大化的选择。

但算法是为了大规模自动化解决问题，所以预测只是某一小类算法，有的算法并不能预测任何东西。

比如图像识别算法，它不预测任何东西，它只能识别一副图片上有什么东西。比如自然语言处理算法，只能分析语义，分析现有文本的意思、句法结构，等等，不能预测什么。

算法本身也没有发展方向。行业才有发展方向，算法应用于各个领域，基于解决各个领域内的问题而快速发展。

那算法解决了什么问题？

最常见的是公司业绩变好，比如一个每年收入1亿的广告平台，给用户推荐广告原本的准确率（用户看过广告之后点击的比例）总平均差不多是0.05%左右，搜索广告大概2%，展示广告大概0.3%-0.7%。这个准确率如果提高1%，对于广告平台来说，收入立刻提高1百万。按利润率30%计算，利润率增加就是3.33%，如果准确率提高10%，收入立马提高1千万，利润率提高33.33%。这个完全就是广告平台的救世主。

但是，准确率0.05%的意思是，给1万个人推荐广告，只有5个人觉得有用去点击。提高1%的意思是给1万个人推荐广告，只有5.05个人觉得有用去点击，我靠，这tm约等于没有变化啊，所以对于整个世界来说，

算法科学家还真是没用啊。

3

专注挑刺一百年

算法科学家通常都是有计算机系、统计系、信息系、数学系等专业的博士学位。

为什么要有博士学位？其实不是因为博士期间学会了多少科学知识，博士期间读书读得其实并不多（小说除外）。博士学习最重要的技能其实是追根究底，吹毛求疵，或者说钻牛角尖，博士期间干的最多的事情，就是把其他人的研究成果仔细研究，然后找到错的地方，或者弱的地方，加以改进。

光这样还不能发文章毕业，还需要想尽办法绞尽脑汁去写耸人听闻的标题。这跟新媒体行业差不多，但一个最本质的区别是，新媒体想当个标题党比较容易，你只要想好标题就行了，博士写论文，不但需要标题耸人听闻，还需要严密的论据论证以及实验，然后还要写作写得清晰并有条理，才能发表出来。

所以大部分博士，任何科学行业的博士，知道的不一定多，脑子不一定聪明，见识也不一定广，但绝对一个比一个能挑刺挑毛病，因此才适合做优化的工作。所谓优化，就是把以前东西的错误、薄弱环节找出来加以改进。

其实万事只要追根究底，总有新的事物冒出来，人类才能发展，所以人人都应该学会这项技能。

人人都学得会追根究底，但是大多数人都喜欢得过且过，这样生活似乎轻松一些，这就是人生的选择，所以不要羡慕百万年薪却每天无所事事，你也可以花4-6年时间，每天练习刨根问底钻牛角尖，然后再花4-6年的时间在公司里做苦逼的劳力刨根问底钻牛角尖，然后你也可以年薪百万，每天无所事事。

十几年如一日的刨根问底钻牛角尖，基本上脑子已经坏掉了，所以PhD也叫permanent head damaged。

4

小结

算法科学家的价值是什么？

挑刺，如前文所述。

从0到1，某公司以前没做过推荐引擎，可以给你做出来。

裁员，发现某个算法，可以代替80%的人工。

增长，发现某个数据应用，可以提高业绩，或者增加新的业务领域。

END

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