演算法崗位

『壹』 演算法工程師是什麼職位

公有制工程師證和非公有制工程師證現在是沒區別的，都是人類資源和社會保障局評的，而且都是全國通用的。高級工程師系列是中國專業技術職稱工程類中的高級職稱（職稱改革後稱為專業技術職務任職資格）

『貳』 都快2021年了，演算法崗位應該怎樣准備面試

說到演算法崗位，現在網上的第一反應可能就是內卷，演算法崗位也號稱是內卷最嚴重的崗位。針對這個問題，其實之前我也有寫過相關的文章。這個崗位競爭激烈不假，但我個人覺得稱作內卷有些過了。就我個人的感覺，這幾年的一個大趨勢是從迷茫走向清晰。

早在2015年我在阿里媽媽實習的時候，那個時候我覺得其實對於演算法工程師這個崗位的招聘要求甚至包括工作內容其實業內是沒有一個統一的標準的。可以認為包括各大公司其實對這個崗位具體的工作內容以及需要的候選人的能力要求都不太一致，不同的面試官有不同的風格，也有不同的標准。

我舉幾個例子，第一個例子是我當初實習面試的時候，因為是本科生，的確對機器學習這個領域了解非常非常少，可以說是幾乎沒有。但是我依然通過了，通過的原因也很簡單，因為有acm的獲獎背景，面試的過程當中主要也都是一些演算法題，都還算是答得不錯。但是在交叉面試的時候，一位另一個部門的總監就問我有沒有這塊的經驗？我很明確地說了，沒有，但是我願意學。

接著他告訴我，演算法工程師的工作內容主要和機器學習相關，因此機器學習是基本的。當時我就覺得我涼了，然而很意外地是還是通過了面試。

核心能力

由於我已經很久沒有接觸校招了，所以也很難說校招面試應該怎麼樣准備，只能說說如果是我來招聘，我會喜歡什麼樣的學生。也可以理解成我理解的一個合格優秀的演算法工程師應該有的能力。

模型理解

演算法工程師和模型打交道，那麼理解模型是必須的。其實不用說每一個模型都精通，這沒有必要，面試的時候問的模型也不一定用得到。但更多地是看重這個人在學習的時候的習慣，他是淺嘗輒止呢，還是會刨根究底，究竟能夠學到怎樣的地步。

在實際的工作當中我們可能會面臨各種各樣的情況，比如說新加了特徵但是沒有效果，比如升級了模型效果反而變差了等等，這些情況都是有可能發生的。當我們遇到這些情況之後，需要我們根據已知的信息來推理和猜測導致的原因從而針對性的採取相應的手段。因此這就需要我們對當前的模型有比較深入地了解，否則推導原因做出改進也就無從談起。

所以面試的時候問起哪個模型都不重要，重要的是你能不能體現出你有過深入的研究和理解。

數據分析

演算法工程師一直和數據打交道，那麼分析數據、清洗數據、做數據的能力也必不可少。說起來簡單的數據分析，這當中其實牽扯很多，簡單來說至少有兩個關鍵點。

第一個關鍵點是處理數據的能力，比如SQL、hive、spark、MapRece這些常用的數據處理的工具會不會，會多少？是一個都不會呢，還是至少會一點。由於各個公司的技術棧不同，一般不會抱著候選人必須剛好會和我們一樣的期待去招人，但是候選人如果一無所知肯定也是不行的。由於學生時代其實很少接觸這種實踐的內容，很多人對這些都一無所知，如果你會一兩個，其實就是加分項。

第二個關鍵點是對數據的理解力，舉個簡單的例子，比如說現在的樣本訓練了模型之後效果不好，我們要分析它的原因，你該怎麼下手？這個問題日常當中經常遇到，也非常考驗演算法工程師對數據的分析能力以及他的經驗。數據是水，模型是船，我們要把船駛向遠方，只懂船隻構造是不行的，還需要對水文、天象也有了解。這樣才能從數據當中捕捉到trick，對一些現象有更深入的看法和理解。

工程能力

雖然是演算法工程師，但是並不代表工程能力不重要，相反工程能力也很重要。當然這往往不會成為招聘的硬性指標， 比如考察你之前做過什麼工程項目之類的。但是會在你的代碼測試環節有所體現，你的代碼風格，你的編碼能力都是你面試的考察點之一。

並不只是在面試當中如此，在實際工作當中，工程能力也很關鍵。往小了說可以開發一些工具、腳本方便自己或者是團隊當中其他人的日常工作，往大了說，你也可以成為團隊當中的開發擔當，負責其團隊當中最工程的工作。比如說復現一篇paper，或者是從頭擼一個模型。這其實也是一種差異化競爭的手段，你合理地負擔起別人負擔不了的工作，那麼自然就會成為你的業績。

時代在變化，行業在發展，如今的校招會問些什麼早已經和當年不同了。但不管怎麼說，這個崗位以及面試官對於人才的核心訴求幾乎是沒有變過的，我們從核心出發去構建簡歷、准備面試，相信一定可以有所收獲。

『叄』 演算法工程師（Python語言）是什麼職位

Python工程師與人工智慧工程師的區別是什麼?一是Python工程師主要是從事編程，只能算是程序員；人工智慧工程師主要是從事演算法研究,也稱作是演算法工程師。兩者有本質的區別。二是Python工程師開發編程就像走業務流程一樣,很多東西都是現有的,你只需要一步一步的去敲代碼,去熟悉它,並不會創造出一些新的東西；人工智慧演算法工程師比Python工程師更需要有良好的數學基礎,因為在人工智慧演算法研究中會運用到許多數學知識,還要學會如何靈活運用各種框架和優化神經網路，需要你去研發它,創造出新的東西。

『肆』 本科生真的很不適合演算法崗位嗎

先說結論：有難度，演算法工作兩年，身邊都是碩士和博士，真心想做演算法，可以繼續讀個碩士。演算法內卷嚴重，很多人也都是在勸退。不過這也是我國快速發展帶來的問題，試問哪個行業不是內卷嚴重？大家一起卷唄。學習經驗和路線，我整理過，原文如下：

一直以來，被問到最多的問題就是「演算法的學習路線」。

今天，它來了。

我會帶著大家看看，我們需要學些啥，利用這個假期，我甚至還收集整理了配套視頻和資料，暖男石錘啊，這期文章有用的話，別忘三連哦！

主要分為 4 個部分：數學基礎、編程能力、演算法基礎、實戰。

『伍』 作為一個低級碼農，該怎樣跳到一個演算法崗位

經過半個學期的放鬆，在第二學期，終於決定學c++ !每天在教室里，我都學到了枯燥的公共課程，然後在書房裡的書房裡的宿舍里，用一個厚厚的c++入門來咀嚼語法。也許是我的理解能力，也許c++的語法很簡單。僅僅幾個月，我就學會了所有的語法!在這個階段，我覺得英語和邏輯思維毫無意義……程序員是一名翻譯，他使用一種特殊的語法把我的需要翻譯成機器能理解的語言……

大學的日子，就像一段時間的循環，秋天，空虛，對空虛的追求，對前進的努力的改變，然後是秋天，換句話說，離畢業越近，就越有可能跳出這個圈子。當你看到別人已經可以創建一個對話框，你可以寫一個完整的人小程序，可以用Java做一個界面美觀的電腦!而我，在開源框架中，我只寫DOS窗口程序…它讓我害怕!我開始了解winAPI…在閱讀MSDN的文件時，我又一次被英語留下了傷疤!我逐漸了解到，英語和VA一樣，是一種開發工具，大大提高了工作效率!這個工具是不可替代的!

『陸』 數據演算法工程師是什麼職位

演算法工程師通過算式來完成不同的邏輯運算，他們的工作范圍有對圖像音頻視頻等信息進行處理，如圖像和視頻的分類、檢測、識別、跟蹤、計算成像等，通過大數據分析進行廣告等內容的推薦，通過演算法實現導航定位及機器的自動化，發送信號通訊方面也不能缺少演算法工程師，可以說演算法工程師幾乎占據了互聯網的每一個領域。

『柒』 演算法工程師的薪資待遇如何

據報道，近日，一份2018屆互聯網校招高薪清單在網路流傳，清單顯示了眾多知名互聯網企業技術類崗位的年薪水平，動輒30萬以上的出價，引起了不少高校應屆生的關注。

多位參加今年互聯網科技企業校招的2018屆畢業生表示，這份高薪清單還是比較准確的，在某「雙一流」大學控制科學與工程專業讀研的李航（化名）介紹，這份網傳的高薪清單在我們應屆畢業生中間比較受關注，裡面顯示的年薪水平還是比較准確的。

隨著時代的進步，再也不是學好數理化走遍天下都不怕了！

『捌』 想從事演算法工程師這個崗位要考什麼證件嗎

演算法工程師是一個比較高端的職位，理論上也不需要學歷，但是碩士博士肯定是給人第一印象會好很多。這個主要難度是理解各類數據科學的演算法，這對數學要求是很高的。七月在線的演算法工程師課程有很多，現在也有團購活動，你可以去了解下。這個應該是要一定的基礎才可以學習，希望對你有幫助。

『玖』 演算法崗位，華為公司值得去嗎

要是男生就去，要是女生能吃苦耐勞的也可以去。我有親人在華為上班10多年了。幾乎是一年四季沒假期，沒時間陪伴親人！ 然後周末也是時不時的有工作電話進來，半夜接到工作電話，也是需要及時處理。甚至跑去公司處理。 沒有堅定吃苦受累的心，還是考慮清楚再進去。感覺裡面也是一個大煉缸。狼性企業，每年優勝劣汰，末位淘汰制。還有工作牽連制。。。那是各種的100%神經綳著！ 雖說進去工資上面還過的去，但是加薪很慢很慢，有人真的是4年加一次。然後現在16級以下的好像沒有股票分紅了。一般新進去的 都是從13-14級開始。本科13級，研究生博士生14-15級起步。有些人混了4-5年才升一級。沒有早幾年好混了！！！！

『拾』 想成為一名人工智慧演算法工程師，大學讀什麼專業

首先，從研究生的就業情況來看，近兩年演算法工程師的崗位需求量較前些年有了明顯的下滑，目前大數據崗位的研發型人才需求量要相對大一些。所以，如果當前要想選擇從事演算法崗位，在選擇空間上往往並不會很大，這一點應該做好心理准備。

在IT行業內多個領域都需要演算法工程師，目前演算法崗位多集中在大數據和人工智慧相關領域，由於目前大數據正處在落地應用的初期，而人工智慧行業也普遍存在落地難的問題，所以演算法崗位的需求量受到了較大的影響。
從目前行業的發展趨勢來看，演算法崗位短期內出現爆發式人才需求的可能性並不大，一方面科技企業對於演算法人才的儲備相對比較充足(前些年招聘較多)，另一方面演算法研究也需要一個沉澱的過程。
從人才培養的角度來看，演算法工程師往往都需要具備研究生學歷，計算機專業、數學專業和統計學專業比較容易從事演算法崗位(要看具體的研究方向)，也有一部分經濟學專業、物理專業、自動化專業的畢業生會從事演算法崗位。
計算機相關專業從事演算法崗位是比較常見的，其中以大數據方向、人工智慧相關方向的畢業生從事演算法崗位居多，實際上也有一部分計算機專業的本科生會選擇演算法崗位，這與自身的知識結構有較為密切的關系。
早期有不少數學相關專業的畢業生會從事演算法崗位，但是目前數學專業的畢業生從事演算法崗位的要求有了較為明顯的提升，重點在於演算法實現能力的要求(編程能力)，這也導致一部分數學專業畢業生無法直接從事演算法崗位。
目前，人工智慧的研究和實踐如火如荼，但是應該擺正心態，做好打持久戰的准備，短時期內很難將該領域的技術研究透徹，並完全推廣應用。一句話，此路任重而道遠，但卻是人類社會科技發展的必經階段。