我们去年想做AI相关产品，老板说招个算法工程师就行了。招来之后才发现，光有算法工程师根本跑不起来。

算法工程师确实厉害，能调模型、能做优化。但他写完模型之后呢？你得有人把模型部署到服务器上吧？你得有人做前端界面让用户用吧？你得有人把业务数据整理成模型能用的格式吧？

这些活算法工程师不擅长，也不想干。他就想搞模型本身。

后来我们发现，做一个AI产品需要的角色比想象的多。

算法工程师负责模型本身——训练、调优、测试。但你还需要一个工程师做部署和运维，把模型跑在服务器上。还需要一个数据工程师，负责把业务数据清洗好喂给模型。还需要一个产品经理，把技术能力包装成用户能用的功能。

算下来，一个AI小团队至少四五个人。光招一个算法工程师，你什么都做不成。

而且最尴尬的是：算法工程师招来了，他发现团队其他人都不懂AI，沟通特别费劲。他说"这个模型的准确率还不够"，产品经理问"那要多少才够"，他说"看场景"。两个人鸡同鸭讲。

那小公司想做AI怎么办？

我的建议是：别一上来就招算法团队。先看看能不能用现成的API解决问题。大部分场景，调大厂的模型API就够了，你不需要自己训练模型。

等你真的有特别需求——比如要私有化部署、要做深度定制——再考虑招算法团队。那时候你也知道需要什么人了，不会盲目招。

我们后来就是这样。没有自建算法团队，用的是大厂API。产品做出来了，成本还低。老板特别高兴，说早知道不招那个算法工程师了。

当然，不是说算法工程师没用。如果你做的是AI核心技术，那你必须有算法团队。但如果你只是想用AI做个功能，那别把事情搞复杂了。

技术是为业务服务的，别为了做AI而做AI。

再说个招人时的坑。很多公司招算法工程师，要求又懂模型又懂工程又懂业务。这种人根本不存在——存在也很贵，小公司雇不起。

算法工程师的能力圈其实很窄。他擅长的是模型训练和优化，但部署、前端、业务逻辑，他未必懂。你不能指望一个人干五个人的活。

我们后来学乖了。招人的时候明确分工：算法工程师就负责模型，部署找运维，前端找前端，业务找产品。各干各的，谁也别越界。这样效率反而高。

还有个心得：别盲目追AI岗位。现在市场上一堆"AI产品经理""AI运营"的岗位，其实大部分工作跟以前没区别，只是加了个AI的帽子。你招人的时候要看这个岗位具体干什么，别被title忽悠了。

做AI不是堆人头，是把合适的人放在合适的位置上。