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~Miss.Q~
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520贝基清净果

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本文列举了算法工程师需要掌握的能力,听我一一道来,至于哪个更重要,文末我会给出一些个人建议。软件工程能力虽然说算法工程师日常工作是实验多,代码少,软件工程能力要求不及大型软件的工程师。但做算法工程师可不是每天在jupyter notebook做完实验就完事的,你的代码最终需要融入到产品里,所以代码必须规范。算法工程师本质上,还是工程师。所以软件工程能力是必不可少的。不要求说达到特别高的工程造诣,但基本的代码规范,合理的模块设计,以及对模块进行单元测试的能力,我认为是必不可少的。商业逻辑洞察力有的项目是to C,有的是to B。不同的项目有着不同的商业逻辑。例如检测信贷风险,你不可能直接堆砌几个模型就能得到好的结果。但作为算法工程师,商业逻辑上肯定是不可能比客户理解透彻的。你需要多点和客户沟通。例如我做信贷风险检测,我需要知道他们的数据是如何产生,产生的频率是啥,从而我可以判断某些字段做aggregation时是应该用avg,sum,还是max比较合理。除此之外,理解一些商业逻辑有助于构建非常有效的特征。我们知道一个人月收入越高还债能力越强,但也知道负债越多违约风险也越大,而一个高收入的人贷款的额度也会大,这就产生了矛盾。而通过了解商业逻辑,学到一个指标叫debt burden ratio后,你就可以构建一个特征,用客户的收入除以客户的负债,就可以计算出一个更有效检测风险的特征。虽然我们知道深度学习网络有自动构建特征的能力,毕竟GIGO(garbage in garbage out),数据未处理前,对模型来说就是garbage。不要觉得这种要靠人思考来构建特征的方法很原始,毕竟人工智能,先有人工后有智能。除了和客户沟通外,团队内部头脑风暴下,也是一种激发想法的好方法。文献检索能力这个能力其实对任何智力输出的职业来说都很重要。我们都需要保持大脑时刻更新。在算法上,关注最新文献,关注SotA(state of the art)的算法,关注工业实践的新动态。同时在相关商业上,了解你的算法所服务的行业,了解他们的运作。如果你是做手机图片AI的,可以查找手机处理器的发展的资料,目前主流的手机能有多少计算能力;如果你是做金融服务,则关注金融市场相关产品的新闻,了解最新居民收入消费水平,不然你的算法预测不准时,你没有相关商业知识,就难以找出哪个特征过时了。总结汇报能力这个能力其实对任何职业来说都很重要。即使你是清洁工,你也要汇报工作。对内,要会把自己的成果反馈给领导;直接上级一般也是工程师,可以用工程化的语言来汇报成果,比如模型的recall是多少,AUC是多少等。也可能对非技术的同事汇报,比如销售,就要更多的把汇报关注在商业价值,例如「上线一个月为客户减少了20%的运营成本,营收增加40%」。如果你是做to B业务,经常要对客户汇报。你的模型开发后,在测试集上的结果是多少,预计上线后能为客户创造多少价值等。心理素质算法工程师毕竟日常很多时间都花在试验上,试验失败是兵家常事。所以一定要学会开导自己,即使你的模型一周都没提升,也要给自己信心。同时,由于这个工作性质会接触到不同技术背景的人,所以有时候你会觉得简单的一个概念,对方却问了好几次都没懂,你就可能不耐烦。这时请沉住气,保持耐心沟通,不妨多换几个角度,帮助对方理解,毕竟对方理解了,也许还能给你一些意想不到的建议。至于哪个能力更重要?这得看你个人职业规划。· 如果你未来想成为亿万商业和顶尖技术直接的那个纽带,带领团队开发具有市场价值的产品。你需要增强自己的逻辑逻辑洞察力;· 如果你想成为AI系统架构师,可以增强自己的软件工程能力。· 如果你想成为资深研究员,可以增强自己的文献查找能力,并尝试在平台(大学或公司)的帮助下发表论文。去吧,根据自己对未来畅想,增强自己某一方面的能力吧。

算法工程师竞赛时间表图片

358 评论(10)

SmartGirl~~

算法工程师目前两个方向:1、代码优化。2、理论研究。竞赛得奖的多半在做1,做2的一般学历要求比较高,至少也要有个master的学历才行吧,理论研究中数学算是基础中的基础,而且不只是高数,线性代数、概率统计、数值分析都非常重要,不相信可以去看看数据挖掘、机器学习这些专业课。

304 评论(9)

beibeidesignwang

我认为算法工程师好些 因为现在软件工程师超多,做1个软件有很多软件辅助,非常简单(比如:VB 傻瓜都会)。再说你做1个软件不到1个月就会落后别人,你想象以前好多软件,现在都不用了! 而算法工程师全靠能力,思维,很难学习,但学会的你不仅可以编软件,还可以搞黑客,如果你是学生,你参加了这种竞赛可以保送上大学,免费出国!

214 评论(14)

恋水无痕

智能算法竞赛(AI-2022 IPC)金奖分数线是指参赛选手们参加AI-2022 IPC智能算法竞赛时要达到的最高分数。一般来说,AI-2022 IPC的金奖分数线要求参赛者的算法至少要比赛组织者提供的基准算法性能优异,否则不能获得金奖。因此,AI-2022 IPC的金奖分数线可以认为是一个参考标准,用以检验参赛者算法的优劣程度。具体来说,AI-2022 IPC的金奖分数线通常会比较高,因为智能算法竞赛是一个技术挑战,赛事组织者希望能够吸引更多有经验的算法工程师参与比赛,以创造出更优秀的算法。因此,AI-2022 IPC的金奖分数线要求参赛者的算法至少要比赛组织者提供的基准算法性能优异,可以保证参赛者的算法水平达到一定的水准。同时,赛事组织者还会根据比赛形势和技术发展不断调整金奖分数线,以保证智能算法竞赛的公平性。

227 评论(12)

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