重慶演算法崗

㈠ 計算機開發崗和演算法崗都有些什麼區別

其實只有在大廠這兩個崗位才會被分的很清楚，小公司的話一般都是混著用，畢竟演算法工程師都很貴，得保證利益最大化才行。

演算法崗

這種崗位負責新演算法的研發工作和論文的解讀、編寫，一般存在於一些大廠的實驗室，比如國內的阿里、網路、騰訊、華為，國外的openAI、臉書、deepmind等。而且學歷和專業要求極高，基本都是科班的名校碩士或者博士，這也是網傳的演算法門檻高的真正崗位，高學歷保證了技術水準的同時也保證了技術員的學習接收能力，保證了國外如果有新的技術論文可以第一時間解讀和實踐。

演算法工程師崗

目前我就是這個崗位，主要是負責將已經成熟的技術結合到商業項目中偏向業務一些，這個這個崗位就沒有演算法崗那麼誇張，基本上只要是好一點的本科計算機專業就夠滿足面試要求了，目前商湯、曠視、寒武紀這些都偏向這個方向。

其實還有第三檔的公司主要做的是產品，基本上就是調用模型然後應用到一些軟體中去，來優化產品功能，基本上懂一些演算法的開發就能做到這項工作。

㈡ python人工智慧在重慶就業怎麼樣呢

1.薪資高。

如圖所示，曲線越向上代表市場需求量越大， 反之，代表該類職位需求量較少。
從圖中可以看出，目前Python需求量增長趨勢成指數上升，說明其崗位缺口大，人才需求量增大。實際上從17年開始，市場對該職位的需求量就呈現猛增態勢，到現在依然保持穩定增長。
3.入門易。
Python的設計哲學是「優雅」、「明確」、「簡單」；Python語法清楚、干凈、易讀、易維護，是一門廣受歡迎的編程語言。Python編程簡單直接，比較適合初學編程者，讓初學者專注於編程邏輯，而不是困惑於晦澀的語法細節上。
就業職業廣泛。
其他培訓機構定位於Python運維方向居多，而我們的課程主要定位於Python開發方向。
目前隨著人工智慧熱逐漸升溫，市場對全棧工程師、爬蟲、數據挖掘、數據分析、機器學習等熱門崗位的需求量也在增加，對於學員來說，選擇范圍廣泛。
晉升快。
新版課程強化了演算法和編程思想，進一步優化使用python高效進行web全棧開發。數據分析與網路爬蟲（數據採集）綜合運用，是大數指耐據領域的稀缺人才所具有的能力。人工智慧深度機器學習課程的加入，使教學內容在人工智慧（AI）領域更具備前瞻性。
從Python開放工程師晉升到人工智慧工程師。一般渠道需要3~5年，在傳智播客只需要1~3年。
6.入職名企。
Python的未來將被大規模應用在人工智慧方面，而能有實力和資本進軍人工智慧領域的公司，必然戚轎是名企或者有實力的大中型公司。
目前，正值人工智慧相關領域處於藍海市場階段，人才稀缺、崗位競爭力小，對於想就職名企的學員而言，無疑是一條捷徑。

㈢ 演算法崗面試都會考代碼嗎

會。
演算法崗面試的第一關，手撕代碼環節，主要考察你對數據結構和一般演算法的掌握，以及作為碼農最基本的編程能力。二至三道編程題寫完之後，就進入到了面試的第二關，演算法基礎知識考察環節，這里的演算法指的是機器學習、深度學習以及細分方向上，比如CV、NLP相關的演算法知識。

㈣ 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。