算法程序员,有什么业余持续赚钱的途径?

2019-06-11 22:20:38 +08:00
 wseani

lz 目前做深度学习类的算法,训训卷积调调网络这种,越来越意识到做这种东西毫无门槛可言,入门和三至五年的人经验差别几乎可以用最新的算法暴力弥补(懂的人自然懂),有很重的危机感,这是其一。其二是发现自己很不喜欢这种浮躁的氛围,每天各种“吊炸天!震惊!”的业界新闻。其三是某次参加 hackathon 发现自己既不会前端小程序,后端服务器,产品、设计也不会,遂萌“百无一用是算法”的感觉,这是前提。

最近在考虑业余时间学学 Flutter 和 Dart,写一两个简单的 android 工具看能不能开始逐步创业。我的想法是把自身知识( Python\深度学习)与 android 结合在一起做一些东西,比如基于 deepfake 做个变脸工具 app、梵高风格之类,各位怎么看?

另外还有一个是我经常往返于中国和韩国之间,想问目前做代购还有利润空间吗?(刚好前一个贴子是女友近期( 7.18 )从韩国回来,可有偿代购,打打广告吧),我发现真做起代购来,似乎代购者很难找到用户,但其实普通用户求代购的意愿也存在,双方都怕对方不是善茬。

所以我寻思着做一个代购者&求购者之间的连接平台咋样?平台给双方信用评分这种。。好吧,脑洞又开远了。

总结来说就是:目前普通算法工程师,在目前的知识背景下有哪些可以持续赚钱的途径或者方向可供尝试呢?

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33 条回复
NonClockworkChen
2019-06-11 23:12:14 +08:00
Flutter 就是你说的那种“吊炸天,震惊”的东西。
WhoCanBeRich
2019-06-11 23:15:53 +08:00
做代购应该还是赚钱的,我一个嫂子在做韩国的代购
Jirajine
2019-06-11 23:20:46 +08:00
代购赚锤子钱。你凭什么竞争的过小作坊做出来贴个洋文牌子的产品。都是智商税。
算法怎么也比 crud 好。什么时候自己造个轮子就不忧虑了?
tvallday
2019-06-11 23:44:42 +08:00
真假混着卖才赚钱,要不中国亚马逊会落得如此下场?别把代购做成了跑腿,吃力不讨好。
jobtesting
2019-06-11 23:45:53 +08:00
还不如用你的算法写一个楼盘价值评估工具
longbye0
2019-06-12 01:45:54 +08:00
搞手机端前向推理库吧,需求都挺大的
MrGba2z
2019-06-12 02:39:34 +08:00
开算法补习班。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
dingyaguang117
2019-06-12 06:49:39 +08:00
代购有风险啊,严打的话是需要进去的
dingyaguang117
2019-06-12 06:50:09 +08:00
@dingyaguang117 老实交关税挣不到钱吧
tt67wq
2019-06-12 07:33:35 +08:00
持续加班赚加班费
wseani
2019-06-12 07:37:58 +08:00
@Jirajine 单从业务来看,crud/android/iOS/后台基本都要求懂 redis/微服务 /高可用等一系列**需要长年累月从项目中实战出来积累的经验**,但算法不同。坦白说其实就是网上开源代码下载下来跑跑改改,我承认这其中涉及到一些数学知识和文本 /图像处理经验,但比起非算法而言,这些经验并没有显著让你觉得自己"能行"。
wseani
2019-06-12 07:39:47 +08:00
@jobtesting 好思路,不过这需要大量楼市数据吧,改天试试
wseani
2019-06-12 07:43:11 +08:00
@tvallday 真假混卖这个已经违背道德了,底线应该还是要有的。中国游客在免税店买东西其实可以退税,大概 8%。代购抽成这部分钱就其实也能挣点钱,而且用户还是按官网原价买到了自己想要的产品。
wseani
2019-06-12 07:52:29 +08:00
@tt67wq 一直加班,哪怕每周还有一天休息,那一天也大概率也会在家躺尸,久了都会觉得 only work, no life,很容易绝望的。
jingous
2019-06-12 08:24:34 +08:00
算法岗就是训练网络调优吗?有更加深入的等级吗?比如说轻量化模型设计,分布式模型的部署之类也没有什么门槛吗?
kingcos
2019-06-12 08:37:01 +08:00
………… DL 还没有门槛吗…
RHxW
2019-06-12 08:38:16 +08:00
???我们的算法大姐天天加班调模型训练,服务器都给训崩了,真的没有门槛可言嘛?
wseani
2019-06-12 08:39:34 +08:00
@jingous
从我所知,不是做研究的话应该主攻落地。所以需要考虑实时性、计算量小,鲁棒性高。因此可能要做一些模型压缩、性能优化和提升模型鲁棒性的工作,这部分还是有些经验会更好。
wseani
2019-06-12 08:43:48 +08:00
@kingcos @RHxW 可能从我的角度门槛确实...就那样吧。如果是做 research、专注于并行算法高精度实时性,应该又涉及到很多底层的编译和底层优化的方面的技术,但我觉得这和深度学习的关系就影响没那么大了,深度学习里比较经典的 trick/技巧很多都已经默认成为标准被大家用烂了。
realkenshinji
2019-06-12 09:08:50 +08:00
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