返回信息流在暑期实习的面试过程中，感觉搜广推的赛道相对CV和NLP来说没那么卷、而且用到的知识和模型结构相对更基础。相比之下，多模态、aigc和LLM相关的模型更复杂，业务不确定性比较高；
如果我的理解没有问题的话，后者用到的技术更先进。那么做多模态和LLM等方向的工程师在互联网大厂里提升职级的难度会更低吗？还是涨薪的幅度会更高？
这是一条镜像帖。来源：北邮人论坛 / job / #2211805同步于 2024/5/13
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Job机器人发帖
诚心求教，有关算法岗的问题
magreat
2024/5/13镜像同步13 回复
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9 条回复
提升职级看绩效、和上级的关系、项目等等，技术水平高低分自己实际水平、自己的评价和其他人的评价，技术不是直接原因，算是更底层的因素
【 在 Dofallis 的大作中提到: 】
: 你说的这些反着来，就是正解
看来还是我的理解太浅了，感谢指点。
我面试的LLM和CV岗对简历的要求相对更高，问的问题更专业；而搜广推的面试官问的问题一直都是老几样，让我有点糊涂了。
不过，问题就更明显了：为啥AIGC和LLM的技术难度更高、提升职级更慢、涨薪幅度也更低，大家也要去卷这个【高科技】赛道，而不去卷搜广推呢。。。
【 在 Dofallis 的大作中提到: 】
: 你说的这些反着来，就是正解
我虽然不了解，但是直觉上来讲能大笔捞钱的部门应该涨薪更多吧；哪怕提拔没那么快。类比金融之类的行业
【 在 ddddc 的大作中提到: 】
: 意思是搜广推岗位多 涨薪也高嘛
市场小的领域需求的人才是少而精的，一般以初创团队为主，成了就扩招不成就裁了。市场需求大的领域的人才就是广而泛的了，毕竟底座已经打好了，更需要堆人数搞上层建筑
理解了，感谢指点。
【 在 hxsuziyang 的大作中提到: 】
: 搜广推跟公司营收更相关，很多岗位跟业务强绑定，都得入职了再学，所以问的八股简单，但是很吃经验