高级算法工程师的基本要求？

一、高级算法工程师的基本要求？

算法工程师的核心技能不仅仅只能停留在 根据数据训练出一个模型，调参，优化，甚至部署，

我更以为作为一名优秀的算法工程师，要把维度 扩展到 针对一个 具体的问题，能 从 该问题 的前因后果，以及数据选择，数据的具体采集难以程度入手，然后针对 该问题，以及选择的数据集，再考虑用什么模型去解决这个问题。

二、机器学习算法的基本要求

机器学习算法的基本要求

在当今数字化时代，机器学习算法在各个领域都扮演着重要角色。然而，要想让机器学习算法发挥最大作用，了解其基本要求至关重要。本文将深入探讨机器学习算法的基本要求，帮助读者更好地理解和运用这一技术。

数据质量

数据质量是机器学习算法的基本要求之一。无论是监督学习还是无监督学习，都需要高质量的数据来训练模型。数据质量的好坏直接影响着模型的准确性和可靠性。因此，在使用机器学习算法之前，务必确保数据的准确性、完整性和一致性。

特征工程

除了数据质量外，特征工程也是机器学习算法的基本要求之一。特征工程是指对数据进行转换、提取和选择，以便更好地训练模型。优秀的特征工程能够大大提升模型的性能，因此在应用机器学习算法时，特征工程的重要性不可忽视。

算法选择

在使用机器学习算法之前，需要根据具体问题的特点选择合适的算法。不同的算法适用于不同类型的问题，因此了解各种机器学习算法的原理和特点是十分必要的。只有选择合适的算法，才能取得理想的预测结果。

模型评估

对于训练好的机器学习模型，必须进行模型评估，以检验其性能。常用的评估指标包括准确率、召回率、F1值等。通过模型评估，可以发现模型的潜在问题并对其进行改进，从而提高模型的泛化能力。

超参数调优

在训练机器学习模型时，通常需要对模型的超参数进行调优。超参数的选择直接影响着模型的性能和泛化能力。通过调整超参数，可以使模型更好地拟合数据并取得更好的预测效果。

模型部署

最后一个基本要求是模型部署。训练好的模型只有在实际应用中才能发挥作用。在部署模型时，需要考虑到模型的性能、实时性等因素，以确保模型能够稳定运行并产生价值。

综上所述，了解并满足机器学习算法的基本要求对于使用这一技术非常重要。只有在数据质量、特征工程、算法选择、模型评估、超参数调优和模型部署等方面做好工作，才能真正发挥机器学习算法的潜力，实现更多应用场景的成功。

三、算法工程师工资，算法工程师工资很高吗？

算法工程师各种待遇按工作时间，资历，等不同，差异很大，基本从4500元到15000元不等。

四、Gis工程师的基本要求？

1、了解GIS、GPS、RS相关知识，熟悉地理信息数据制作内外业全过程工作；

2、精通GIS开发，计算机、地理信息类相关专业，本科及以上学历；

3、具有3年以上GIS相关工作经验，有智慧环保、智慧化工园区、智慧工厂领域GIS平台项目经验的优先；

4、熟悉Skyline、SuperMap或者常见的二三维GIS平台；熟悉至少一种数据库的开发和设计；熟悉B/S和C/S架构开发体系；熟悉C#和JS编程语言，有良好的编码习惯；

五、算法工程师原理？

算法工程师是处理数据的专业人士，他们研究并开发可用于计算机程序的算法。原理是基于数学和计算机科学的基础理论，结合各种技术来实现数据处理、模型构建和性能优化等任务。算法工程师的工作需要了解常用算法的原理，需要掌握数据结构、算法复杂度分析等知识，以及具备编程能力。算法工程师的工作职责是识别问题、设计解决方案，实现这些方案并优化算法的性能。算法的使用和优化是算法工程师的核心任务，他们需要保证算法的准确性、高效性以及可扩展性，以使计算机程序能够高效地进行数据处理和分析。

六、算法工程师简称？

答：算法工程师简称是cuda。

利用算法处理事物的人

算法（Algorithm）是一系列解决问题的清晰指令，也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。

不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。算法工程师就是利用算法处理事物的人。

七、算法工程师评价？

我认为算法工程师的核心竞争力是对模型的理解，对于模型不仅知其然，还得知其所以然。

于是我把目标检测的经典论文翻来覆去地看，将各种目标检测模型分解成了N个模块，针对每个模块，反复比对各篇论文处理方式的异同，思考各种处理方式各自的优缺点，以及有没有更好的处理方式，比如：

深度卷积神经网络中的降采样总结了降采样的各种方式；

深度卷积神经网络中的升采样梳理了升采样的诸多方法；

关于物体检测的思考简述了anchor free与anchor based的异同、one stage和two stage的区别与联系；

深度学习高效网络结构设计和高效卷积神经网络一览总结了高效网络的设计思路与具体细节；

在anchor free检测器炙手可热的时候，Why anchor?分析了anchor free和anchor based的历史由来，以及各自利弊。

同时对目标检测实践中一些开放式的问题也有一些自己的思考，比如：

关于感受野的总结详述了感受野的计算方式和在应用时需要注意的地方；

目标检测网络train from scratch问题猜想了一下目标检测能够train from scratch的关键，在这篇文章里我质疑了DSOD和DropBlock这两篇论文对train from scratch问题下的结论（当时何恺明那篇讨论train from scratch的paper还没出来，从何恺明后来paper的实验看来，我的质疑是对的）。

上面是把模型揉碎了看，最近开始有更多时间与精力接触除了目标检测以外的任务，于是思考如何将各个计算机视觉任务统一起来，最近有了一点小的想法，该想法形成了一篇简短的文章。

第二阶段

这一阶段我认为算法工程师的核心竞争力在于代码功底好，一则知道各个模型的实现细节，二则能即快又好地实现idea。于是我用pytorch手撸了Yolov2和Yolov3。同时看了不少优秀的开源代码，比如darknet、mmdetection等等。最近正在用pytorch仿照mmdetection撸一个语意分割的训练框架。

第三阶段

最近开始接触各个行业对计算机视觉的需求，我发现一名优秀的算法工程师仅仅对模型理解不错、代码功底不错是不够的，还需要对有计算机视觉业务需求的行业有着较深入的理解。恰好最近看了一篇阿里云机器智能首席科学家闵万里的专访文章，专访里这几段话我深以为然：

在阿里云的时候，我就亲自打造了一个岗位：DTC：Data Technology Consultant。DT有两个含义，一个是数据技术Data Technology，一个是数字化转型Digital Transformation，一语双关。他们像大夫，望闻问切，跟客户一起梳理出业务流程中的痛点，找到优化方式。DTC不只是对行业整体的判断，还要对赛道中的选手体检，有开药的能力。可以把对方的难言之隐梳理出来，定量、优先级排序，然后从整体到细节，一层层结构化分解，最后进入具体执行。你要在传统行业创造新价值，就要搞清楚：什么东西制约了你的产能，制约了你的效率，制约了你的利润率。技术人员今天往产业走，我相信整体遇到的障碍就是如何把技术思维变成以业务需求为导向的技术思维、技术分解思维。

虽然闵万里这几段话里的主体是技术咨询师，但我觉得这也是成为一名优秀算法工程师的必备品质。

总结一段话就是：

算法工程师往产业里走，需要把技术思维转变为以业务需求为导向的技术思维、技术分解思维；

算法工程师需要像大夫一样望闻问切，跟客户一起梳理出业务流程中的痛点，找到优化方式；

算法工程师不仅需要有对行业整体的判断，还需要对客户有体检、开药的能力，可以把客户的难言之隐梳理出来，定量、优先级排序，然后整体到细节，一层层结构化分解，最后进入具体执行；

要在传统行业创造新价值就要搞清楚什么东西制约了产能、效率、利润率。

仅仅输出模型的算法工程师比较容易被替代，更高的追求是输出一整套端到端的系统方案，从与客户一起梳理业务痛点、硬件选型、模型部署环境的规划与搭建、数据采集和标注标准制定、模型选型与设计等等。

八、算法工程师和算法研究员的区别？

算法工程师偏向于算法工作的执行，比如算法实施，参数调整，交叉验证等等，主要工作还是干活为主，类似于it民工，两者没有什么区别，执行的工种不一样。

算法研究员更偏向于新算法的研究或者对于旧算法的改进工作，工种更偏向于研发，档次更高。

九、算法工程师的主要优势？

在大数据和人工智能技术的推动下，算法岗位在近些年来得到了广泛的关注，由于早期算法人才的培养一直以研究生教育为主，所以算法岗位的薪资待遇也相对比较高，但是随着当前人工智能平台的逐渐推出，目前算法岗位的人才需求量已经趋于平稳，这一点在2019年的秋招中就有比较明显的体现。所以，目前计算机相关专业的不要仅仅关注于算法岗位，大数据开发岗位也是不错的选择。

对于算法工程师来说，任务主要集中在三个方面，分别是算法设计(迭代)、算法实现和算法训练，其中算法设计是算法工程师最为重要的工作任务之一。算法设计岗位属于比较典型的研发级岗位，不仅需要从业者具有扎实的数学基础，同时还要掌握一系列算法设计的理论和规则，所以算法岗位的工作还是具有较大难度的。

如果要选择一个算法工程师最重要的能力，那么一定是算法设计能力，而决定算法设计能力的基础因素涉及到数学能力、分析能力和总结能力。虽然目前算法的迭代速度比较快，但是算法设计的迭代还是基于应用场景的反馈，所以对于行业的认知能力也会在很大程度上影响算法工程师的设计能力。

最后，算法工程师虽然是研发团队中比较重要的角色，但是算法工程师也仅仅是整个研发团队的一个组成部分，要想让产品具有一定的创新性，不仅需要算法工程师，还需要一系列技术角色的共同参与，一个较好的开发氛围对于算法工程师的工作效率也会产生比较大的影响。

十、大龄算法工程师的出路？

大龄算法工程师可以继续做本行业，比如像后台开发，前端开发这种相对简单的技术岗。或者不想做技术，可以做外卖员，快递员这种要求不高的岗位