1. 想做一名演算法工程師需要學什麼
1、業務認知&問題定位
首先要清楚你所要解決的問題是什麼,是否需要復雜的演算法求解。問題的定義來源於你對業務的認知和理解。我們經常陷入一種誤區,覺得自己是一名演算法工程師,遇到任務問題都想要用復雜的演算法去求解。正所謂一頓操作猛如虎,得來的效果卻很一般。因此,做事之前一定要在理解業務的基礎上,把問題定位清楚,用合適的方法求解。
2、數據挖掘&分析
深度學習的應用能夠突飛猛進的一個重要原因就是大數據的支撐。當前獲取數據的成本很低,而數據清理和挖掘的成本很高,但非常重要。數據是模型的輸入,是模型能夠擬合的上限。在入模之前,你需要花一定的精力用於數據工作,這是必要也是值得的。因此,掌握數據能力也是一名演算法工程師的必經之路。
3、演算法策略
這是每位演算法工程師的硬實力,有了清晰的問題和可用的數據後,我們需要選擇合適的演算法策略求解問題。就銷量預估而言,由於特徵大部分都是表格型,樹模型及其變體成為首選的方案。通過樹模型,你能夠快速拿到一個不錯的baseline。但千萬不要停滯不前,你需要調研更多的先進的方案進行優化,即使此時能夠拿到的受益不多,但請堅持專研的精神(近期時序模型中,熱度很高的informer值得嘗試)。此外,「人工智慧,有多少人工就有多少智能」這句話在實際應用領域體現得淋漓盡致。策略也屬於演算法的一部分,人工策略有時候能夠帶來很大的受益,也能夠找到更適合的演算法優化方向。例如,我們在優化首猜的貨品池時,考慮到首猜目前的推薦演算法已經非常優秀了,但消費者的成交來源主要是搜索,我們通過人工分析選擇了做增量貨品供給的方式,拿到了不錯的業務效果。基於此,我們也找到了更合適的選品演算法優化方向。
4、離線實驗和線上AB實驗
實驗是驗證理論的最佳手段,也是最具有說服力的。我們需要找到幾個合適的指標進行優化,並且要保證離線效。
2. 演算法工程師大致是做什麼的
各個行業都有演算法部分,統計有統計的演算法,控制有控制的演算法,圖像處理有圖像處理的演算法。在很多傳統行業,演算法不是一個獨立的崗位,而是由研發工程師負責。今天小編就帶大家來了解下演算法工程師大致是做什麼的?我們接著往下看。
1. 圖像處理,尤其是基於OpenCV的圖像處理演算法,一般產品里有做美顏,濾鏡什麼的特別喜歡招這塊的小朋友,近一兩年有被做深度學習的取代的趨勢。最近google出了arcore,所以讓不少小公司也能出一些效果很好的換頭類應用。
2. 計算機圖形學,這也算是一個大類,主要涉及到圖形渲染演算法,光追演算法,三維圖像重構等圖像繪制方面的內容。這個方向,不光是做3d引擎和游戲開發方面,對於很多行業需要與cad相關的,都會涉及到這一個領域的模型和優化演算法設計。
3. VR,AR領域,涉及到的包括視頻跟蹤,SLAM,raytracing,幾何投影等等,實際上是一個綜合的領域,目前主要是做計算機視覺的轉行做這塊。
4. 醫學影像處理,三維圖像重構,用在B超,CT成像上,這個是醫療方向的。
5. 通信基帶信號處理,網路優化演算法,這一塊其實很式微了,畢竟高大上的演算法小公司沒成本去實施。
6. 音頻濾波,用在HiFi產品,比如車載音響,手機廠商,圈子其實蠻小的。
7. 控制演算法,自適應濾波演算法,用在機械領域上,比如機械臂行程式控制制,穩定性。
8. 有限元演算法,這塊從雷達,機械,電磁學,到服裝設計,都有很有價值的應用。
9. 信號處理,比如插值,頻譜分析,盲信號分離,壓縮感知,物聯網大部分應用會涉及這一塊。
互聯網和軟體行業把演算法分離成一個獨立的崗位大體有兩個原因。第一,低級的軟體工程師不懂演算法,或者更乾脆一點說不懂數學,所有涉及到模型和計算公式的工作都必須要找專業人員來搞定。第二,從生產效率考慮,初級演算法工程師很多沒有很好的軟體工程背景,簡單點說就是不會寫代碼只會寫matlab,這種工程師的工作交付沒有辦法直接投入生產,所以需要將他們的工作和生產環節隔離開。綜上所述,就是小編今天給大家分享的內容,希望可以幫助到大家。
3. 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。
4. 一個演算法工程師的日常是怎樣的
我覺得就是不停的寫演算法代碼,運行程序把,總之設計很考研人的。希望我的回答對你有幫助,望採納,蟹蟹,
5. 演算法工程師怎麼考
1.演算法工程師要求很高的數學水平和邏輯思維。其實語言是次要的,語言只是表達的方式而已。2 你想成為演算法工程師還需要一定的英文水準,因為看中文書你完全體會不到原滋味。3 不要太拘泥於教材。高數,線性代數,離散數學,數據結構
6. 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。
7. 演算法工程師工作期間需要掌握什麼知識學到哪些核心技術
演算法工程師的主要核心技術基於數學,並輔以語言。要全面掌握的知識包括高級數學,復變函數,線性代數的離散數學,數據結構以及數據挖掘所需的概率論和數學統計知識。不要太受約束去平時閱讀教科書並多練習,並培養良好的思維能力。只有那些有想法的人才能擁有技術的未來。嘗試實現您遇到的任何演算法,無論演算法的優劣總是有其自身的特徵。此外,您必須具有一定的英語水平(至少6級),因為該領域的大多數官方材料都是外語。
計算機及相關專業本科以上學歷,在互聯網搜索,推薦,流量或相關領域有2年以上工作經驗。熟悉機器學習/自然語言處理/數據挖掘/深度學習中至少一項的原理和演算法,並且能夠熟練地建模和解決業務問題。精通Linux平台下的C / C ++ / Java語言開發,精通使用gcc / gdb等開發工具,並精通Python / Linux Shell / SQL等腳本開發。熟悉hadoop / hbase / storm等分布式計算技術,並熟悉其運行機制和體系結構。具有出色的分析和解決問題的能力,思路清晰,並對工作挑戰充滿熱情。具有強烈的工作責任感和團隊合作精神,並能夠交流和更好地學習。
8. 演算法工程師的職業規劃是怎樣的怎樣才能進階或稱為專家
從我多年的招聘的經驗來看,作為面試官,問你這個問題其實也不指望你能夠回答出多合理的答案,主要是想你對是否是一個懂得思考的人,對自己是否有期待的人,並且對你即將要從事的職業有多了解,所以你要做好事先准備。因為不知道你是什麼專業,面試的是什麼崗位,所以不能給你具體的答案,但是你必須要了解你面試崗位,以後的發展途徑,可以通過網路上去了解,或者通過從事這個行業的人去了解。要對這個崗位的發展途徑每個崗位的情況都非常了解,包括崗位的工作內容,工作要求,然後你在按照合理的年份進行規劃,最好達到目標級別的崗位。舉個例子,以面試軟體工程師為例,軟體工程師的發展途徑是:初級軟體工程師、中級軟體工程師、高級軟體工程師、系統分析師、架構師、項目經理。。。(往後就不用說了,這個足夠你五年去實現了),那麼你可以告訴面試官,你的規劃是用三年的時候,讓自己達到高級軟體工程師的水平,對某們編程語言非常精通,精通文檔編寫,並且積累項目經驗,包括項目管理經驗,然後利用兩年的時候,讓自己脫離具體編程,從事系統級的工作,系統分析師或架構師,我對管理比較感興趣,所以我會在第五年的時候,成為一名項目經理。接著面試官肯定會問你,這些崗位你知道要求是什麼嗎?那你就要能夠了解清楚去回答,如果你能夠這樣回答,面試官絕對會覺得你狠不錯。參考資料:
9. 請問:做演算法工程師,需要學些什麼什麼入門知識詳細些哈,回答得好可以追加分數,謝了
現在說的演算法工程師應該是能夠熟練使用各種大數據分析框架,能夠進行數據建模,分析提取大數據中包含信息的工程師。
10. 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。