資深演算法師
1. 人工智慧演算法工程師為什麼薪資這么高
人工智慧可謂是現如今最受歡迎的行業領域，作為一個前沿科技行業領域，人工智慧的核心部分是人才。所謂受歡迎就代表著工作的機會和薪資福利都會增長，在人工智慧人才呈現出龐大人才缺口的市場現狀下，北京上海廣州三大區域人工智慧相關技術專業的優秀畢業生薪資福利為年薪30萬元到60萬元，如果有著多年工作經驗資深工作人員待遇很有可能更高，達到百萬年薪也是極有可能。
人工智慧演算法工程師高薪資的原因
1、人才稀缺、需求大
（1）教學環境受限，很多人沒有的機會學習。
（2）關於人工智慧的有效的數據資料很少，能夠學習到的知識很少。
（3）硬體設備受限。因為學習人工智慧是非常損耗顯卡驅動的，很多人會受到硬體設備環境的限制。
（4）人工智慧是一門前沿科技學科，也需要比較強的數學基礎，這就出局了一部分想要學習AI的人。能夠成為人工智慧演算法工程師的自然都是非常出色的的人才。
2、演算法工程師商業利益高，技術優良
演算法工程師不是程序員，演算法工程師的維度是遠超程序員的。要想成為人工智慧演算法工程師，還需要了解仿生學、心理學等其他的學科的知識，可見演算法工程師對於其本身所具備的才學要求很高。而且目前許許多多領域都與AI相結合，演算法工程師具有龐大的商業利益、創造性價值。
高薪資必然會帶來高端人才。隨著越來越多的頂尖人才湧入人工智慧領域，領域會迎來下一輪的爆發，促進經濟快速發展，為我們的日常生活帶來更多便捷。
2. 資深演算法工程師可以在國企哪些單位上班
這個行業還是比較好的，有些國企是需要這種工程師的
3. 作為一名演算法工程師,你覺得最重要的能力是什麼
本文列舉了演算法工程師需要掌握的能力，聽我一一道來，至於哪個更重要，文末我會給出一些個人建議。
軟體工程能力
雖然說演算法工程師日常工作是實驗多，代碼少，軟體工程能力要求不及大型軟體的工程師。但做演算法工程師可不是每天在jupyter notebook做完實驗就完事的，你的代碼最終需要融入到產品里，所以代碼必須規范。演算法工程師本質上，還是工程師。所以軟體工程能力是必不可少的。不要求說達到特別高的工程造詣，但基本的代碼規范，合理的模塊設計，以及對模塊進行單元測試的能力，我認為是必不可少的。
商業邏輯洞察力
有的項目是to C，有的是to B。不同的項目有著不同的商業邏輯。例如檢測信貸風險，你不可能直接堆砌幾個模型就能得到好的結果。但作為演算法工程師，商業邏輯上肯定是不可能比客戶理解透徹的。你需要多點和客戶溝通。例如我做信貸風險檢測，我需要知道他們的數據是如何產生，產生的頻率是啥，從而我可以判斷某些欄位做aggregation時是應該用avg，sum，還是max比較合理。除此之外，理解一些商業邏輯有助於構建非常有效的特徵。我們知道一個人月收入越高還債能力越強，但也知道負債越多違約風險也越大，而一個高收入的人貸款的額度也會大，這就產生了矛盾。而通過了解商業邏輯，學到一個指標叫debt burden ratio後，你就可以構建一個特徵，用客戶的收入除以客戶的負債，就可以計算出一個更有效檢測風險的特徵。雖然我們知道深度學習網路有自動構建特徵的能力，畢竟GIGO(garbage in garbage out)，數據未處理前，對模型來說就是garbage。不要覺得這種要靠人思考來構建特徵的方法很原始，畢竟人工智慧，先有人工後有智能。
除了和客戶溝通外，團隊內部頭腦風暴下，也是一種激發想法的好方法。
文獻檢索能力
這個能力其實對任何智力輸出的職業來說都很重要。我們都需要保持大腦時刻更新。在演算法上，關注最新文獻，關注SotA(state of the art)的演算法，關注工業實踐的新動態。
同時在相關商業上，了解你的演算法所服務的行業，了解他們的運作。如果你是做手機圖片AI的，可以查找手機處理器的發展的資料，目前主流的手機能有多少計算能力;如果你是做金融服務，則關注金融市場相關產品的新聞，了解最新居民收入消費水平，不然你的演算法預測不準時，你沒有相關商業知識，就難以找出哪個特徵過時了。
總結匯報能力
這個能力其實對任何職業來說都很重要。即使你是清潔工，你也要匯報工作。對內，要會把自己的成果反饋給領導;直接上級一般也是工程師，可以用工程化的語言來匯報成果，比如模型的recall是多少，AUC是多少等。也可能對非技術的同事匯報，比如銷售，就要更多的把匯報關注在商業價值，例如「上線一個月為客戶減少了20%的運營成本，營收增加40%」。如果你是做to B業務，經常要對客戶匯報。你的模型開發後，在測試集上的結果是多少，預計上線後能為客戶創造多少價值等。
心理素質
演算法工程師畢竟日常很多時間都花在試驗上，試驗失敗是兵家常事。所以一定要學會開導自己，即使你的模型一周都沒提升，也要給自己信心。
同時，由於這個工作性質會接觸到不同技術背景的人，所以有時候你會覺得簡單的一個概念，對方卻問了好幾次都沒懂，你就可能不耐煩。這時請沉住氣，保持耐心溝通，不妨多換幾個角度，幫助對方理解，畢竟對方理解了，也許還能給你一些意想不到的建議。
至於哪個能力更重要?這得看你個人職業規劃。
· 如果你未來想成為億萬商業和頂尖技術直接的那個紐帶，帶領團隊開發具有市場價值的產品。你需要增強自己的邏輯邏輯洞察力;
· 如果你想成為AI系統架構師，可以增強自己的軟體工程能力。
· 如果你想成為資深研究員，可以增強自己的文獻查找能力，並嘗試在平台(大學或公司)的幫助下發表論文。
去吧，根據自己對未來暢想，增強自己某一方面的能力吧。
4. 左程雲國內什麼水平
頂級。左程雲國內頂級演算法大牛被人們稱為左神。左程雲，本科就讀於華中科技大學、碩士畢業於芝加哥大學。先後在IBM、網路、GrowingIO和亞馬遜工作，是一個刷題7年的演算法愛好者，也是馬士兵教育的演算法授課老師。
5. 演算法工程師是青春飯嗎以後的發展路線是怎樣的
演算法工程師不是青春飯。
在入職的年齡中，演算法工程師的入職年份越多，就有越多的公司要你。由於演算法工程師對於知識結構的要求比較豐富，同時演算法工程師崗位主要以研發為主，需要從業者具備一定的創新能力，所以要想從事演算法工程師崗位往往需要讀一下研究生，目前不少大型科技企業對於演算法工程師的相關崗位也有一定的學歷要求。
提到人工智慧，就不得不提人工智慧領域最炙手可熱的演算法工程師。演算法即一系列解決問題的清晰指令，演算法工程師就是利用演算法處理事物的人。演算法工程師主要根據業務進行細分，常見的有廣告演算法工程師、推薦演算法工程師、圖像演算法工程師等等。
但作為熱門領域和人才供不應求的人工智慧，開出的薪資依舊讓人羨慕眼紅。獵頭Jony表示「人工智慧科班出身的博士，50萬年薪僅僅是起步價，優秀的開到80萬、100萬都不一定能搶到。」
6. 高級演算法專家p幾
P7。
P7是阿里的技術專家級別，P為技術崗，應屆生如果是本科畢業，在技術部一般是p4，研究生時p5，p6時資深開發，p7一般是架構師，工作一段時間只有1-3年可以晉升，目前阿里應該很少招聘本科生了。
7. 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。