與傳統的軟件開發相比，如今剛畢業的學生更傾向於選擇近來比較熱門的人工智能領域，算法，機器學習等詞彙在他們及周圍人中不停的被提起，在他們心目中應該是科技含量比較高的一個工種吧，覺得做這樣的事情才比較有成就感，能體現自身的價值，那麼事實真的是這樣麼？近期，有一名網友就分享了他關於這方面的狀況。

根據這名網友的描述，感覺他的個人能力還是比較強的，他與衆多同學一樣，對機器學習頗有興趣，他和同學都面試了機器學習的職位，並且他們都如願被錄取了，更值得一提的是他爲了這個工作甚至還拒了騰訊的另一個offer, 可是進來工作一段時間後，他覺得現實與自己的理想偏差好大，他同學現在天天是在搞模型，而他被分配的工作卻是天處理數據跑hadoop，這樣的情況讓他很是失落，他說，哪怕讓他寫一些業務規則他也認了，針對這樣的事情他目前真是無法忍受，爲此，清明節之際，他的同學已經出去遊山玩水了，而他卻只能在家刷題，想找一份自己想要的工作，針對這樣的情況，他直呼真是選擇大於努力啊，甚至還說自己的職業生涯算是毀了，針對他這樣的心態，讓我們一起看看其他網友們都是怎麼認爲的吧！

​網友一：你對模型和算法有誤解。建議你去上一門coursera的課，叫How Google does machine learning。希望你看完會有收穫。總結就是，如果你是爲了寫論文那你可以搞模型，但如果你是做工程的，那算法模型不是最重要的，但是太多人都本末倒置了。

上世是朵花：贊同這名網友的部分觀點，其實呢，做技術是爲了什麼，這個大家還是要好好想想，技術是用來幹什麼，技術不是用來滿足自己的成就感的，如果不與生產價值掛鉤，在高大上的技術也是一文不值的，好多剛畢業進入這個領域的年輕人往往都是爲了技術而技術。

網友二：工作幾年？啥叫做職業生涯毀了？年紀輕輕，別動不動職業生涯毀了啥的，不爽了換工作啊。

上世是朵花：沒錯，這從一定程度上可以說成是一種抱怨，還算是不太成熟的做法。能感覺到有一絲的浮躁，如果沒有足夠強大，就不能讓工作的事情跟着自己的興趣去走，只能用心想辦法把自己手頭的事情做好，讓自己更有價值。

網友三：沒啥毀不毀的，路遠些呢。四十年的工作時間，不會因爲一兩年毀掉。去做你喜歡的事情，爲之努力吧

上世是朵花：是的，工作久了就會發現，這點事不算啥，要能沉得住氣，調整好心態，以後的路才能走得更遠，逆商對一個人來說還是很重要的。

網友四：感覺好像很優秀，但字裏行間充滿浮躁。

上世是朵花：算是正常的吧，剛畢業不久的一般都會這樣，相信工作幾年之後心態就會好很多了。

網友五：技術需要敬畏，業務是技術存在的基石。兩者無所謂貴賤之分。

上世是朵花：非常贊同這爲網友的觀點，能夠這麼理解，相信工作中好多事情自然能夠理解和明白了，也不會再去抱怨了。

網友六：我比較感興趣的是搞模型的那些人在哪，搞這行也三五年了，搞模型的不多幹雜活的多啊

上世是朵花：想必樓主也只是看到其中一面罷了，人家幹雜活的時候只是他沒看見罷了。

網友七：搞模型的人少吧，雜活規則多很正常啊。

上世是朵花：沒錯，沒有那份工作所有事情都是自己喜歡的，不能說只喫肉不喝湯吧，做事有了目標就不會對做事過程中做的是什麼而挑剔了。

網友八：搞得好像搞模型就高大上了一樣。數據預處理你不做誰做。不就是調包俠改參數嗎，還模型呢。現在的機器學習基本都是現成模型算法試來試去。有幾個自己寫模型算法的。都是扯淡。

上世是朵花：其實，好多事情都是沒接觸時很羨慕，一接觸後就發現與自己想象中的是有着差異的。

這種情況也不算什麼的，對於剛進入工作的年輕人來說，剛工作第一年不免會有一點浮躁，我想大多數人才開始都有比較浮躁的情況，纔開始做技術的技術人都會把技術看的比較神聖，唯有技術是衡量技術人的唯一指標，隨着時間的推移，就不會再那麼浮躁了，慢慢的明白技術只是一個工具，是實現業務需求的一個手段而已，技術是建立在業務之上的，只有帶來生產價值的技術纔是有用的技術。另外，在工作中所做的事情，往往不是單一的事情，有的時候會遇見到自己喜歡做的事情，有的時候會遇見不願意乾的枯燥的事情，因此不要把目光放在單獨某一件事情上，而是應該將眼光放在整個目標上，只有放眼整個目標，把每一件事情當做過程串起來，就不會再挑剔那些自己不喜歡做的事情了。 ​

以上所有圖片均來之互聯網

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