風台演算法工程師

1. 關於演算法工程師的職責

1、負責項目工程建設的總體控制、質量、進
Engineer
度、工程造價控制和技術管理等建設管理工作。
2、負責根據項目的總體管理目標編制項目建設的總體實施計劃、年度和分月度的實施計劃；下達項目的建設實施計劃，並對實施中的項目計劃進行統計分析和計劃調整等綜合管理。
3、組織項目辦、監理單位和施工單位全面分析工程的特點與實際情況，分析確定工程的技術難點和控制要點，制定相應的針對性措施和重點控制流程；並督查監理單位和施工單位制定相應的監理和施工的監控計劃，落實人員和條件，實施於工程的監理和施工，使建設管理目標明確，層級之間形成有效監控的體系。
4、負責對施工合同履行的監督和動態管理。定期或不定期組織相關科室人員深入施工現場，督查施工單位三大負責人、專業工程師與主要機械設備的到位和工作情況；檢查施工單位在前期准備、工程質量、進度、安全生產、現場管理等方面履行合同的情況，監控各項管理指令閉合；監控質量保證體系保持良好的動態運行；監督施工單位嚴格按照設計圖紙、批準的施工組織設計、技術規范進行施工；對照下達的實施計劃對施工進度進行監控，並針對具體問題分析原因和採取措施；監督施工單位在安全生產、現場管理方面的措施和管理是否到位；同時，對施工單位合同違約和施工管理人員的違規進行記錄與處理，對發現的監理單位違約與監理人員的違規行為進行處理，並交辦有關科室進行記錄和跟蹤落實。
5、負責項目建設中的技術管理工作。主持設計、監理、施工單位進行設計圖紙會審、技術交底、設計完善和優化等；負責審查施工組織計劃，組織對重要工藝進行審查和驗證；主持設計變更方案的論證；負責新技術、工藝和材料應用；組織實施技術攻關，解決施工中的重大技術問題；協助總監理工程師審查監理實施細則等。
6、負責新技術利用和項目的配套工程科研工作。
7、監督集中招標采購的大宗施工設備材料的質量和供應工作；協調工程技術方面合同各方及項目對外各方的工作關系。
8、負責工程變更和項目造價控制的管理工作，負責配合項目審計工作。
9、負責組織辦理項目中間計量支付、交工支付及竣工結算。
10、負責組織項目交工驗收及項目交工總結報告、執行總結報告的編寫；並簽發合同段工程交工證書。
11、負責項目缺陷責任期的工程缺陷修復管理。
12、負責組織編制項目竣工文件，做好項目的竣工驗收的相關工作。
13、對主任負責，分管工程建設管理科；並對現場管理辦公室工程管理方面的工作進行監督和業務管理。
14、負責工程建設有關資料的收集和歸類建檔工作，負責審核工程建設統計資料，主持編寫工程總體進展情況匯報，報送項目建設管理規定的信息和統計資料。
15、負責項目辦各部門並會同監理單位對施工單位的合同履約情況（綜合質量、進度、造價、安全、文明施工等）進行全方位考評及信譽度評價，並提出相應經濟和信譽度獎罰的意見，報請項目辦主任審定。
16、協助主任參與重大事項的決策；負責組織完成主任交辦的其他工作。
17、配合副主任和總監理工程師做好其它工作。

2. 如何成為一名合格的風控演算法工程師

要學習掌握財務與精算知識，獲取相應的證書，比如CFA證書等。

3. 演算法工程師是個什麼崗位

演算法工程師是企業內部負責演算法這一塊的工程師，包括演算法設計，演算法優化

4. 演算法工程師是做什麼的真正做過的回答，怎麼去做一個演算法工程師與機器學習哪個好一些

演算法工程師不是也有一種叫做機器學習演算法工程師嗎？怎麼把演算法工程師和機器學習兩個分開了？

這是我上周聽過的阿里的一位演算法專家的直播課內容：

BAT企業的演算法工程師是這樣工作的：問題抽象、數據採集和處理、特徵工程、建模訓練調優、模型評估、上線部署。而一個演算法工程師真正值錢的地方在於問題抽象和上線部署這兩個。

他剛好講到企業中的演算法工程師的實際工作流程是怎樣的？以及如何成為演算法工程師，就是需要掌握哪些重要技能？

推薦給你看下咯：菜鳥窩人工智慧特訓營你只需要看第一章就好了，聽完之後就能解答你的提問了。

5. 如何成為一個飛控演算法工程師

職業肯定是一個非常好的職業,特別是對於喜歡數學和計算機的人,當然,如果你對這個不感興趣,可能也會覺得非常枯燥.工程師的前途主要看個人,比一般的計算機應用方面的人要求更高,就是說,你如果這個幹得不是非常好,那麼就根本找不到工作,如果幹好了,可以找到非常好的工作~而不像別的計算機應用方面的人員,即使幹得不是頂尖也能找到一個基本過的去的活干。混合控制。意識到當飛機傾斜轉彎的時候，由傾斜角帶來了兩個問題。由於傾斜，飛機轉彎時的偏航旋轉對陀螺儀的偏航產生了一個干擾信號。為了完成一個水平的轉動，升降舵需要需要一些向上的偏量。這個偏量的大小取決於傾角的大小，而且這個傾角不能直接測量得到。這兩個問題好比一個硬幣的兩面。加速度計測量的是重力加速度與實際加速度相減所得到的差值。加速度的值等於作用在飛機上總的氣動力（升力，推力，阻力等）加上重力 的和再除以飛機的質量最後計算所得到的結果。因此，加速度測量的是作用在飛機上的總的空氣動力的負值。重力的測量是在使飛機水平的過程中所需要的，但這不是在飛機加速運動中從從加速度計中獲取的值。

6. 演算法工程師的就業前景如何

人工智慧工作最受歡迎。演算法工程師平均招聘工資建議達到25978元。由於人才匱乏，企業競爭激烈，平均加薪超過7%。該市90%以上的人工智慧高薪工作都在天河區.近日，由廣州天河人才港和BOSS直接就業研究院聯合發布的《廣州市天河區2018年1-4月人才趨勢報告》，展示了該地區的主流發展趨勢：IAB已經成為天河區，和天河區創新型企業和大型企業布局或發展的核心主方向，企業以高薪吸引更多的行業優秀人才。「天河區企業渴望以高薪攫取IAB人才，這意味著企業要在這些行業中發揮實力。

7. 如何成為一名合格的演算法工程師

BAT企業的演算法工程師是這樣工作的：問題抽象、數據採集和處理、特徵工程、建模訓練調優、模型評估、上線部署。（具體操作可以看阿里演算法專家chris老師的演算法工作流視頻演算法工作流是怎樣的？）而一個演算法工程師真正值錢的地方在於問題抽象和上線部署這兩個。

8. 演算法工程師是做什麼的

演算法工程師是一個非常高端的職位；是非常緊缺的專業工程師，兼具前途和錢途！

專業要求：計算機、電子、通信、數學等相關專業；
學歷要求：本科及其以上的學歷，大多數是碩士學歷及其以上；
語言要求：英語要求是熟練，基本上能閱讀國外專業書刊；
必須掌握計算機相關知識，熟練使用模擬工具MATLAB等，必須會一門編程語言。

目前國內從事演算法研究的工程師不少，但是高級演算法工程師卻很少，是一個非常緊缺的專業工程師。演算法工程師根據研究領域來分主要有音頻/視頻演算法處理、圖像技術方面的二維信息演算法處理和通信物理層、雷達信號處理、生物醫學信號處理等領域的一維信息演算法處理。
在計算機音視頻和圖形圖形圖像技術等二維信息演算法處理方面目前比較先進的視頻處理演算法：機器視覺成為此類演算法研究的核心；另外還有2D轉3D演算法(2D-to-3D conversion)，去隔行演算法(de-interlacing)，運動估計運動補償演算法(Motion estimation/Motion Compensation)，去噪演算法(Noise Rection)，縮放演算法(scaling)，銳化處理演算法(Sharpness)，超解析度演算法(Super Resolution),手勢識別(gesture recognition),人臉識別(face recognition)。
在通信物理層等一維信息領域目前常用的演算法：無線領域的RRM、RTT，傳送領域的調制解調、信道均衡、信號檢測、網路優化、信號分解等。
另外數據挖掘、互聯網搜索演算法也成為當今的熱門方向。
演算法工程師逐漸往人工智慧方向發展。

9. 演算法工程師應該具備哪些工程能力

作者 | 木東居士

來源 | Data_Engineering

最近看了 Milter 的《演算法工程師究竟需要哪些工程能力》這篇文章，有所感想，因此也寫一篇關於演算法工程師的技術能力的問題，和大家分享一下居士關於演算法工程師的技術能力的觀點。

對於一名優秀的演算法工程師，他（她）要具備的不僅僅是出色的技術能力，也要有很深的業務理解能力和對外溝通能力，總之，要求可以很高！

但是，從職責能力的劃分上來講，演算法工程師首先是一名工程師，因此本文主要從工程能力要求上進行一些探討。

開始之前先放一份思維導圖，這將是這篇文章要分享的核心內容：

工程能力概覽

演算法工程師，從名字上我們就能看出，一名演算法工程師首先應該具備演算法能力和工程能力，我們可以認為這是基礎的技術能力。由於現在開源技術的普及，Sklearn、Tensorflow 和 Spark ML 基本已經成為大部分演算法工程師標配的工具庫了，因此，熟練的調包能力也是決定了一名演算法工程師能否快速實現需求。

其次，在真實的生產環境中，演算法的落地會遇到各種各樣的業務場景和數據環境，這也要求演算法工程師需要具備Pipeline 構建能力，將整個生產環境中的數據流和模型打通。同時，在生產環境中，會出現各種「疑難雜症」等待你去解釋，比如說為什麼實驗效果特別差？為什麼模型效果不穩定？這就要要求演算法工程師需要具備一定的數據分析能力。

很多時候，你會發現，你用在數據分析和Pipeline構建上的精力可能占據了你8成以上的工作內容。

當你具備了上面的能力時，你已經可以稱自己是一名演算法工程師了。此時，你可以去對著數據分析小得瑟一下：「你看，我能構建整個模型的Pipeline，你卻只能拿到別人提供的數據後調調包吧。「或者，你也可以去找開發得瑟：」你看，我懂了很多演算法哦，你就只會寫代碼吧。「

得瑟完之後，我們還是回歸正題，演算法工程師只具備這樣能力是否已經夠了？答案當然是不夠的。由於不同公司的團隊成熟度不同，工具化和流程的成熟度都不同，這就會對演算法工程師有不同的要求，比如說模型發布能力和報表開發能力，當然也會有一些其它能力，雖然可能不是特別重要，但是當這些工作沒人幫你做的時候，演算法工程師可能依然要承擔起這些工作內容，比如說灰度測試的能力、負載均衡的能力等等。

將上面的內容整理後，就是這樣一份思維導圖了（一張圖多看幾篇更能加深印象，因此我再貼出來一遍）

工程能力詳解

一、基礎能力

演算法能力

演算法能力就不多說了，演算法工程師的基本能力要求，不懂演算法對於一名演算法工程師來講是不太合理的。這里居士把統計學的內容也放進來了。

編程能力

編程能力主要分為兩部分：

調包能力

大家雖然會調侃調包俠，但是說實話，能調包調的很溜的人，也是不多的，比如說現在讓你自己用tensorflow構建一個復雜網路，不能google，你能寫出來嗎？能記清楚用法嗎？

二、核心能力

Pipeline 構建能力

Pipeline構建能力，這里想表達的更多的是整個數據流的構建能力，數據從日誌->特徵->模型訓練->反饋，這一個鏈條能否完成的能力，這裡面會有很多難題需要克服。比如說：

很多時候，模型發布之類的工作是可以由其他同學支持完成，但是數據流這種問題更多的是需要演算法工程師來解決的。

數據分析能力

這里的數據分析能力不是指商業分析或者業務分析，更多的是指特徵分析、演算法效果分析和各種異常問題定位分析的能力。

很多時候，兩個演算法工程師能力水平的強弱從數據分析能力上也能窺得一二。

三、輔助技術能力

輔助的技術能力是指，你會不會的影響不會特別大，但是也都是有用的能力，特別是不同公司的發展情況不同，很可能會出現一個演算法工程師既要做數據接入、又要做數據清洗、還要做演算法平台

也要搞前端、還要負責模型上線、系統運維。

這里就不再細講了。

思考一

聊一下對技術能力、工程能力和數據分析的思考。

居士個人的理解，技術能力更多的是偏向於一個一個的技術點，而工程能力更多就是在一個團隊中將項目做好的能力。很多演算法出身的工程能力不行，那麼他做的單純的一個模型是無法應用到實際生產中的，而工程就是指把理論落地實際生產的過程。那麼工程包含了什麼？它包括了系統架構設計和模塊設計、數據流搭建和平台搭建、調包或演算法開發、分布式、上線以及各種落地的代碼開發。報表和監控，其實本質也是做數據流，邊緣性的可能要做些後台和前端的開發。

然後數據分析能力是什麼？數據分析（不是純粹的數據分析）除了分析方法論和套路外，是一個很綜合性、相對偏軟一點的能力，比如說你通過分析發現了我們的系統有哪些可以優化的點，通過分析發現了問題的原因是什麼，這些都是分析能力。

思考二

針對前面的內容，和 Cathy 討論後，對整個思路做了新的梳理，大家直接看圖就好，居士也認為這樣描述可能更為合理。

思考三

這里再補充一個模型復現的能力，比如你看了一篇論文，發現這個模型可能很適合自己的業務場景，那麼你是否能力將論文裡面的模型快速用公司現有的平台和工具來復現？

居士認為，這一個是一個非常重要的能力，但是沒有想好具體該怎樣劃分。

10. 演算法工程師未來的發展方向35歲以後呢

技術能力是技術人員的立身之本。站在演算法的角度，這里的技術能力主要是演算法應用能力，包括閱讀論文、演算法實現、工程化以及相關文檔的撰寫。
技術人員常見的一個認知誤區是技術大於一切，認為只要技術做好了，就應該得到認可或獎勵。事實上，技術在大多數情況下只是商業中的一環，技術做得好不能確保商業上的成功。
以自營電商為例，技術人員做一款功能強大的購物APP不難，但同時必須有商品研發、供應鏈和物流配送才能完成一個極小的商業閉環。此外，要想商品賣得好得有市場和運營團隊一起發力。在這樣的背景下，購物APP只是諸多商業環節中的一個節點，因此僅僅依賴軟體研發技術顯然不足以實現商業上的成功。好的技術團隊必須始終圍繞各商業環節，有能力定位問題，並研發工具有效地解決問題。
作為演算法工程師，在立項和需求評審時，需要有能力評估項目為業務帶來的價值以及演算法在整個項目中的價值，從而避免把精力浪費在「投入產出比」不高的事情上。如何做到這一步呢？除了有扎實的技術，還需要深入了解業務。
需要了解的業務知識包括（但不限於）商業模式、業務流程、業務限制以及與當前業務相關的技術等等。演算法工程師了解業務的另一個好處是洞察需求，解決問題的同時可以發現更多的技術問題，從而推動業務的進步。
技術人員最難跨越的是從技術能力到業務能力的提升。有兩方面原因：一是技術人員主觀上不太願意處理業務問題（扯皮的事情較多）；二是技術人員晉升和跳槽時主要被考察的還是技術，因此業務能力在有些技術人員看來短期的收益不高。
架構能力是一種解決復雜問題的能力，它需要考慮業務的現狀和未來，把復雜問題分解成簡單問題，然後給出解決方案。與軟體架構相比，演算法架構更偏向業務，不僅要對業務進行建模和抽象，還要考慮工程實現，以便技術方案在實際業務中落地。因此，良好的技術能力和業務能力是演算法架構能力的基礎。
演算法相關的技術項目可能涉及到與其它技術工種的配合，例如：產品經理、數據分析、數據開發、前端、後端、測試、運維等。因此，演算法工程師設計的技術方案應該考慮到演算法模塊與其它技術模塊的解耦與協同。
演算法工程師做解決方案時應該從全局出發：一是技術上不僅考慮演算法而且還要考慮工程實現和產品化（切忌手裡有錘子，看什麼都是釘子的想法）；二是從整體業務的角度考慮項目帶來的收益。例如，假設推薦系統的重構可以帶來推薦模塊的轉化率提升。那麼這件事情一定值得做嗎？我們還應該評估這個提升效果對大盤利潤的影響。如果對大盤利潤的提升有限，或許應該把精力投入在更有價值的項目中。