机器学习算法工程师

A. 如何成为一名合格的算法工程师

BAT企业的算法工程师是这样工作的：问题抽象、数据采集和处理、特征工程、建模训练调优、模型评估、上线部署。（具体操作可以看阿里算法专家chris老师的算法工作流视频算法工作流是怎样的？）而一个算法工程师真正值钱的地方在于问题抽象和上线部署这两个。

B. 机器学习工程师申报什么职称

申报工程师。
机器学习工程师需求人数：3人职位描述：1设计并实现隐私计算平台，包括联邦学习、安全多方计算、匿踪查询、机密计算等。2、应用机器学习、深度学习、分类聚类等相关技术进行算法研发。3、基于银行业务数据的模型拟合、数据挖掘、风险控制工作等。4、基于用户行为数据及画像、商品信息数据，构建推荐场景的预估模型、多目标排序模型等。

C. 算法工程师是做什么的真正做过的回答，怎么去做一个算法工程师与机器学习哪个好一些

算法工程师不是也有一种叫做机器学习算法工程师吗？怎么把算法工程师和机器学习两个分开了？

这是我上周听过的阿里的一位算法专家的直播课内容：

BAT企业的算法工程师是这样工作的：问题抽象、数据采集和处理、特征工程、建模训练调优、模型评估、上线部署。而一个算法工程师真正值钱的地方在于问题抽象和上线部署这两个。

他刚好讲到企业中的算法工程师的实际工作流程是怎样的？以及如何成为算法工程师，就是需要掌握哪些重要技能？

推荐给你看下咯：菜鸟窝人工智能特训营你只需要看第一章就好了，听完之后就能解答你的提问了。

D. 机器学习算法工程师用什么编程语言

机器学习算法工程师用的编程语言主要有5种。
1.python。Python 是一种流行的面向对象的语言。Guido van Rossum 作为 Python 的创造者而广为人知。根据一份报告显示，Python 是最受欢迎的三大编程语言之一。
2.C#。C# 是一种流行的编程语言，由微软在 2000 年左右推出。C# 可用于完成各种专业任务和目标，其特性源于上一代，如 C、 C++ 等。同时，C# 也是一门高级语言。
3.javaScript。JavaScript，与 HTML 和 CSS 一起，是需要掌握的三种语言之一。它是一种多范式的、基于文本的编程语言，可用于客户端和服务器端，使得网页具有交互功能。
4.R 。R 是一种编码语言，也是一种用于统计计算和图形的自由软件环境。一个软件包，包含了用于数据解释、操作、计算和可视化的工具。在 1993 年由 R 核心小组创立，在统计学家和数据矿工中闻名，主要用于收集、分析和可视化数据。
5.Java。Java 是一种流行的面向对象的高级编程语言，由甲骨文公司开发，于 1995 年发布。Java 是一种快速、安全、可靠的语言，可开发各种 Java 应用，包括 Web 应用、网络应用、游戏等等。

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E. 从小白到机器学习算法工程师，我做了哪些准备

机器学习方面的面试主要分成三个部分： 1. 算法和理论基础 2. 工程实现能力与编码水平 3. 业务理解和思考深度 1. 理论方面，我推荐最经典的一本书《统计学习方法》，这书可能不是最全的，但是讲得最精髓，薄薄一本，适合面试前突击准备。 我认为一些要点是： 统计学习的核心步骤：模型、策略、算法，你应当对logistic、SVM、决策树、KNN及各种聚类方法有深刻的理解。能够随手写出这些算法的核心递归步的伪代码以及他们优化的函数表达式和对偶问题形式。 非统计学习我不太懂，做过复杂网络，但是这个比较深，面试可能很难考到。 数学知识方面，你应当深刻理解矩阵的各种变换，尤其是特征值相关的知识。 算法方面：你应当深刻理解常用的优化方法：梯度下降、牛顿法、各种随机搜索算法（基因、蚁群等等），深刻理解的意思是你要知道梯度下降是用平面来逼近局部，牛顿法是用曲面逼近局部等等。 2. 工程实现能力与编码水平 机器学习从工程实现一般来讲都是某种数据结构上的搜索问题。 你应当深刻理解在1中列出的各种算法对应应该采用的数据结构和对应的搜索方法。比如KNN对应的KD树、如何给图结构设计数据结构？如何将算法map-red化等等。 一般来说要么你会写C，而且会用MPI，要么你懂Hadoop，工程上基本都是在这两个平台实现。实在不济你也学个python吧。 3. 非常令人失望地告诉你尽管机器学习主要会考察1和2 但是实际工作中，算法的先进性对真正业务结果的影响，大概不到30%。当然算法必须要足够快，离线算法最好能在4小时内完成，实时算法我没搞过，要求大概更高。 机器学习大多数场景是搜索、广告、垃圾过滤、安全、推荐系统等等。对业务有深刻的理解对你做出来的系统的结果影响超过70%。这里你没做过实际的项目，是完全不可能有任何体会的，我做过一个推荐系统，没有什么算法上的高大上的改进，主要是业务逻辑的创新，直接就提高了很明显的一个CTR（具体数目不太方便透露，总之很明显就是了）。如果你做过实际的项目，一定要主动说出来，主动让面试官知道，这才是最大最大的加分项目。 最后举个例子，阿里内部机器学习挑战赛，无数碾压答主10000倍的大神参赛。最后冠军没有用任何高大上的算法而是基于对数据和业务的深刻理解和极其细致的特征调优利用非常基本的一个算法夺冠。所以啥都不如真正的实操撸几个生产项目啊。

F. 算法工程师 就业前景

一、算法工程师简介
（通常是月薪15k以上，年薪18万以上，只是一个概数，具体薪资可以到招聘网站如拉钩，猎聘网上看看）
算法工程师目前是一个高端也是相对紧缺的职位；
算法工程师包括
音/视频算法工程师（通常统称为语音/视频/图形开发工程师）、图像处理算法工程师、计算机视觉算法工程师、通信基带算法工程师、信号算法工程师、射频/通信算法工程师、自然语言算法工程师、数据挖掘算法工程师、搜索算法工程师、控制算法工程师（云台算法工程师，飞控算法工程师，机器人控制算法）、导航算法工程师（
@之介
感谢补充）、其他【其他一切需要复杂算法的行业】
专业要求：计算机、电子、通信、数学等相关专业；
学历要求：本科及其以上的学历，大多数是硕士学历及其以上；
语言要求：英语要求是熟练，基本上能阅读国外专业书刊，做这一行经常要读论文；
必须掌握计算机相关知识，熟练使用仿真工具MATLAB等，必须会一门编程语言。
算法工程师的技能树（不同方向差异较大，此处仅供参考）
1 机器学习
2 大数据处理：熟悉至少一个分布式计算框架Hadoop/Spark/Storm/ map-rece/MPI
3 数据挖掘
4 扎实的数学功底
5 至少熟悉C/C++或者Java，熟悉至少一门编程语言例如java/python/R
加分项：具有较为丰富的项目实践经验（不是水论文的哪种）
二、算法工程师大致分类与技术要求
（一）图像算法/计算机视觉工程师类
包括
图像算法工程师，图像处理工程师，音/视频处理算法工程师，计算机视觉工程师
要求
l
专业：计算机、数学、统计学相关专业；
l
技术领域：机器学习，模式识别
l
技术要求：
（1） 精通DirectX HLSL和OpenGL GLSL等shader语言，熟悉常见图像处理算法GPU实现及优化；
（2） 语言：精通C/C++；
（3） 工具：Matlab数学软件，CUDA运算平台，VTK图像图形开源软件【医学领域：ITK，医学图像处理软件包】
（4） 熟悉OpenCV/OpenGL/Caffe等常用开源库；
（5） 有人脸识别，行人检测，视频分析，三维建模，动态跟踪，车识别，目标检测跟踪识别经历的人优先考虑；
（6） 熟悉基于GPU的算法设计与优化和并行优化经验者优先；
（7） 【音/视频领域】熟悉H.264等视频编解码标准和FFMPEG，熟悉rtmp等流媒体传输协议，熟悉视频和音频解码算法，研究各种多媒体文件格式，GPU加速；
应用领域：
（1） 互联网：如美颜app
（2） 医学领域：如临床医学图像
（3） 汽车领域
（4） 人工智能
相关术语：
（1） OCR：OCR （Optical Character Recognition，光学字符识别）是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程
（2） Matlab：商业数学软件；
（3） CUDA： (Compute Unified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台（由ISA和GPU构成）。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题
（4） OpenCL: OpenCL是一个为异构平台编写程序的框架，此异构平台可由CPU，GPU或其他类型的处理器组成。
（5） OpenCV：开源计算机视觉库；OpenGL：开源图形库；Caffe：是一个清晰，可读性高，快速的深度学习框架。
（6） CNN：（深度学习）卷积神经网络（Convolutional Neural Network）CNN主要用来识别位移、缩放及其他形式扭曲不变性的二维图形。
（7） 开源库：指的是计算机行业中对所有人开发的代码库，所有人均可以使用并改进代码算法。
（二）机器学习工程师
包括
机器学习工程师
要求
l
专业：计算机、数学、统计学相关专业；
l
技术领域：人工智能，机器学习
l
技术要求：
（1） 熟悉Hadoop/Hive以及Map-Rece计算模式，熟悉Spark、Shark等尤佳；
（2） 大数据挖掘；
（3） 高性能、高并发的机器学习、数据挖掘方法及架构的研发；
应用领域：
（1）人工智能，比如各类仿真、拟人应用，如机器人
（2）医疗用于各类拟合预测
（3）金融高频交易
（4）互联网数据挖掘、关联推荐
（5）无人汽车，无人机

相关术语：
（1） Map-Rece：MapRece是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Rece（归约）"，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。
（三）自然语言处理工程师
包括
自然语言处理工程师
要求
l
专业：计算机相关专业；
l
技术领域：文本数据库
l
技术要求：
（1） 熟悉中文分词标注、文本分类、语言模型、实体识别、知识图谱抽取和推理、问答系统设计、深度问答等NLP 相关算法；
（2） 应用NLP、机器学习等技术解决海量UGC的文本相关性；
（3） 分词、词性分析、实体识别、新词发现、语义关联等NLP基础性研究与开发；
（4） 人工智能，分布式处理Hadoop；
（5） 数据结构和算法；
应用领域：
口语输入、书面语输入
、语言分析和理解、语言生成、口语输出技术、话语分析与对话、文献自动处理、多语问题的计算机处理、多模态的计算机处理、信息传输与信息存储 、自然语言处理中的数学方法、语言资源、自然语言处理系统的评测。

相关术语：
（2） NLP：人工智能的自然语言处理，NLP (Natural Language Processing) 是人工智能（AI）的一个子领域。NLP涉及领域很多，最令我感兴趣的是“中文自动分词”（Chinese word segmentation）：结婚的和尚未结婚的【计算机中却有可能理解为结婚的“和尚“】

（四）射频/通信/信号算法工程师类
包括
3G/4G无线通信算法工程师， 通信基带算法工程师，DSP开发工程师（数字信号处理），射频通信工程师，信号算法工程师
要求
l
专业：计算机、通信相关专业；
l
技术领域：2G、3G、4G，BlueTooth（蓝牙），WLAN，无线移动通信, 网络通信基带信号处理
l
技术要求：
（1） 了解2G，3G，4G，BlueTooth，WLAN等无线通信相关知识，熟悉现有的通信系统和标准协议，熟悉常用的无线测试设备；
（2） 信号处理技术，通信算法；
（3） 熟悉同步、均衡、信道译码等算法的基本原理；
（4） 【射频部分】熟悉射频前端芯片，扎实的射频微波理论和测试经验，熟练使用射频电路仿真工具（如ADS或MW或Ansoft）；熟练使用cadence、altium designer PCB电路设计软件；
（5） 有扎实的数学基础，如复变函数、随机过程、数值计算、矩阵论、离散数学
应用领域：
通信
VR【用于快速传输视频图像，例如乐客灵境VR公司招募的通信工程师（数据编码、流数据）】
物联网，车联网
导航，军事，卫星，雷达
相关术语：
（1） 基带信号：指的是没有经过调制（进行频谱搬移和变换）的原始电信号。
（2） 基带通信（又称基带传输）：指传输基带信号。进行基带传输的系统称为基带传输系统。传输介质的整个信道被一个基带信号占用.基带传输不需要调制解调器，设备化费小，具有速率高和误码率低等优点,.适合短距离的数据传输，传输距离在100米内，在音频市话、计算机网络通信中被广泛采用。如从计算机到监视器、打印机等外设的信号就是基带传输的。大多数的局域网使用基带传输，如以太网、令牌环网。
（3） 射频：射频（RF）是Radio Frequency的缩写，表示可以辐射到空间的电磁频率（电磁波），频率范围从300KHz～300GHz之间（因为其较高的频率使其具有远距离传输能力）。射频简称RF射频就是射频电流，它是一种高频交流变化电磁波的简称。每秒变化小于1000次的交流电称为低频电流，大于10000次的称为高频电流，而射频就是这样一种高频电流。高频(大于10K)；射频（300K-300G）是高频的较高频段；微波频段（300M-300G）又是射频的较高频段。【有线电视就是用射频传输方式】
（4） DSP：数字信号处理，也指数字信号处理芯片
（五）数据挖掘算法工程师类
包括
推荐算法工程师，数据挖掘算法工程师
要求
l
专业：计算机、通信、应用数学、金融数学、模式识别、人工智能；
l
技术领域：机器学习，数据挖掘
l
技术要求：
（1） 熟悉常用机器学习和数据挖掘算法，包括但不限于决策树、Kmeans、SVM、线性回归、逻辑回归以及神经网络等算法；
（2） 熟练使用SQL、Matlab、Python等工具优先；
（3） 对Hadoop、Spark、Storm等大规模数据存储与运算平台有实践经验【均为分布式计算框架】
（4） 数学基础要好，如高数，统计学，数据结构
l
加分项：数据挖掘建模大赛；
应用领域
（1） 个性化推荐
（2） 广告投放
（3） 大数据分析
相关术语
Map-Rece：MapRece是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Rece（归约）"，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。
（六）搜索算法工程师
要求
l
技术领域：自然语言
l
技术要求：
（1） 数据结构，海量数据处理、高性能计算、大规模分布式系统开发
（2） hadoop、lucene
（3） 精通Lucene/Solr/Elastic Search等技术，并有二次开发经验
（4） 精通Lucene/Solr/Elastic Search等技术，并有二次开发经验；
（5） 精通倒排索引、全文检索、分词、排序等相关技术；
（6） 熟悉Java，熟悉Spring、MyBatis、Netty等主流框架；
（7） 优秀的数据库设计和优化能力，精通MySQL数据库应用 ；
（8） 了解推荐引擎和数据挖掘和机器学习的理论知识，有大型搜索应用的开发经验者优先。
（七）控制算法工程师类
包括了云台控制算法，飞控控制算法，机器人控制算法
要求
l
专业：计算机，电子信息工程，航天航空，自动化
l
技术要求：
（1） 精通自动控制原理（如PID）、现代控制理论，精通组合导航原理，姿态融合算法，电机驱动，电机驱动
（2） 卡尔曼滤波，熟悉状态空间分析法对控制系统进行数学模型建模、分析调试；
l
加分项：有电子设计大赛，机器人比赛，robocon等比赛经验，有硬件设计的基础；
应用领域
（1）医疗/工业机械设备
（2）工业机器人
（3）机器人
（4）无人机飞控、云台控制等

（八）导航算法工程师
要求
l 专业：计算机，电子信息工程，航天航空，自动化
l 技术要求（以公司职位JD为例）
公司一（1）精通惯性导航、激光导航、雷达导航等工作原理；
（2）精通组合导航算法设计、精通卡尔曼滤波算法、精通路径规划算法；
（3）具备导航方案设计和实现的工程经验；
（4）熟悉C/C++语言、熟悉至少一种嵌入式系统开发、熟悉Matlab工具；
公司二（1）熟悉基于视觉信息的SLAM、定位、导航算法，有1年以上相关的科研或项目经历；
（2）熟悉惯性导航算法，熟悉IMU与视觉信息的融合;
应用领域
无人机、机器人等。

G. 机器学习算法工程师必备技能

【导读】成为合格的机器学习算法工程师并非易事。您需要掌握从开发到调试再到优化的一系列功能。这些功能中的每一个都需要足够的精力和经验来掌握。成为合格的机器学习算法工程师(以下简称算法工程师)更加困难，因为除了掌握工程师的一般技能外，您还需要掌握机器学习算法的知识网络。下面我们就将成为一名合格的算法工程师所需的技能进行拆分，一起来看一下究竟需要掌握哪些技能才能算是一名合格的算法工程师。