资深算法师
1. 人工智能算法工程师为什么薪资这么高
人工智能可谓是现如今最受欢迎的行业领域，作为一个前沿科技行业领域，人工智能的核心部分是人才。所谓受欢迎就代表着工作的机会和薪资福利都会增长，在人工智能人才呈现出庞大人才缺口的市场现状下，北京上海广州三大区域人工智能相关技术专业的优秀毕业生薪资福利为年薪30万元到60万元，如果有着多年工作经验资深工作人员待遇很有可能更高，达到百万年薪也是极有可能。
人工智能算法工程师高薪资的原因
1、人才稀缺、需求大
（1）教学环境受限，很多人没有的机会学习。
（2）关于人工智能的有效的数据资料很少，能够学习到的知识很少。
（3）硬件设备受限。因为学习人工智能是非常损耗显卡驱动的，很多人会受到硬件设备环境的限制。
（4）人工智能是一门前沿科技学科，也需要比较强的数学基础，这就出局了一部分想要学习AI的人。能够成为人工智能算法工程师的自然都是非常出色的的人才。
2、算法工程师商业利益高，技术优良
算法工程师不是程序员，算法工程师的维度是远超程序员的。要想成为人工智能算法工程师，还需要了解仿生学、心理学等其他的学科的知识，可见算法工程师对于其本身所具备的才学要求很高。而且目前许许多多领域都与AI相结合，算法工程师具有庞大的商业利益、创造性价值。
高薪资必然会带来高端人才。随着越来越多的顶尖人才涌入人工智能领域，领域会迎来下一轮的爆发，促进经济快速发展，为我们的日常生活带来更多便捷。
2. 资深算法工程师可以在国企哪些单位上班
这个行业还是比较好的，有些国企是需要这种工程师的
3. 作为一名算法工程师,你觉得最重要的能力是什么
本文列举了算法工程师需要掌握的能力，听我一一道来，至于哪个更重要，文末我会给出一些个人建议。
软件工程能力
虽然说算法工程师日常工作是实验多，代码少，软件工程能力要求不及大型软件的工程师。但做算法工程师可不是每天在jupyter notebook做完实验就完事的，你的代码最终需要融入到产品里，所以代码必须规范。算法工程师本质上，还是工程师。所以软件工程能力是必不可少的。不要求说达到特别高的工程造诣，但基本的代码规范，合理的模块设计，以及对模块进行单元测试的能力，我认为是必不可少的。
商业逻辑洞察力
有的项目是to C，有的是to B。不同的项目有着不同的商业逻辑。例如检测信贷风险，你不可能直接堆砌几个模型就能得到好的结果。但作为算法工程师，商业逻辑上肯定是不可能比客户理解透彻的。你需要多点和客户沟通。例如我做信贷风险检测，我需要知道他们的数据是如何产生，产生的频率是啥，从而我可以判断某些字段做aggregation时是应该用avg，sum，还是max比较合理。除此之外，理解一些商业逻辑有助于构建非常有效的特征。我们知道一个人月收入越高还债能力越强，但也知道负债越多违约风险也越大，而一个高收入的人贷款的额度也会大，这就产生了矛盾。而通过了解商业逻辑，学到一个指标叫debt burden ratio后，你就可以构建一个特征，用客户的收入除以客户的负债，就可以计算出一个更有效检测风险的特征。虽然我们知道深度学习网络有自动构建特征的能力，毕竟GIGO(garbage in garbage out)，数据未处理前，对模型来说就是garbage。不要觉得这种要靠人思考来构建特征的方法很原始，毕竟人工智能，先有人工后有智能。
除了和客户沟通外，团队内部头脑风暴下，也是一种激发想法的好方法。
文献检索能力
这个能力其实对任何智力输出的职业来说都很重要。我们都需要保持大脑时刻更新。在算法上，关注最新文献，关注SotA(state of the art)的算法，关注工业实践的新动态。
同时在相关商业上，了解你的算法所服务的行业，了解他们的运作。如果你是做手机图片AI的，可以查找手机处理器的发展的资料，目前主流的手机能有多少计算能力;如果你是做金融服务，则关注金融市场相关产品的新闻，了解最新居民收入消费水平，不然你的算法预测不准时，你没有相关商业知识，就难以找出哪个特征过时了。
总结汇报能力
这个能力其实对任何职业来说都很重要。即使你是清洁工，你也要汇报工作。对内，要会把自己的成果反馈给领导;直接上级一般也是工程师，可以用工程化的语言来汇报成果，比如模型的recall是多少，AUC是多少等。也可能对非技术的同事汇报，比如销售，就要更多的把汇报关注在商业价值，例如“上线一个月为客户减少了20%的运营成本，营收增加40%”。如果你是做to B业务，经常要对客户汇报。你的模型开发后，在测试集上的结果是多少，预计上线后能为客户创造多少价值等。
心理素质
算法工程师毕竟日常很多时间都花在试验上，试验失败是兵家常事。所以一定要学会开导自己，即使你的模型一周都没提升，也要给自己信心。
同时，由于这个工作性质会接触到不同技术背景的人，所以有时候你会觉得简单的一个概念，对方却问了好几次都没懂，你就可能不耐烦。这时请沉住气，保持耐心沟通，不妨多换几个角度，帮助对方理解，毕竟对方理解了，也许还能给你一些意想不到的建议。
至于哪个能力更重要?这得看你个人职业规划。
· 如果你未来想成为亿万商业和顶尖技术直接的那个纽带，带领团队开发具有市场价值的产品。你需要增强自己的逻辑逻辑洞察力;
· 如果你想成为AI系统架构师，可以增强自己的软件工程能力。
· 如果你想成为资深研究员，可以增强自己的文献查找能力，并尝试在平台(大学或公司)的帮助下发表论文。
去吧，根据自己对未来畅想，增强自己某一方面的能力吧。
4. 左程云国内什么水平
顶级。左程云国内顶级算法大牛被人们称为左神。左程云，本科就读于华中科技大学、硕士毕业于芝加哥大学。先后在IBM、网络、GrowingIO和亚马逊工作，是一个刷题7年的算法爱好者，也是马士兵教育的算法授课老师。
5. 算法工程师是青春饭吗以后的发展路线是怎样的
算法工程师不是青春饭。
在入职的年龄中，算法工程师的入职年份越多，就有越多的公司要你。由于算法工程师对于知识结构的要求比较丰富，同时算法工程师岗位主要以研发为主，需要从业者具备一定的创新能力，所以要想从事算法工程师岗位往往需要读一下研究生，目前不少大型科技企业对于算法工程师的相关岗位也有一定的学历要求。
提到人工智能，就不得不提人工智能领域最炙手可热的算法工程师。算法即一系列解决问题的清晰指令，算法工程师就是利用算法处理事物的人。算法工程师主要根据业务进行细分，常见的有广告算法工程师、推荐算法工程师、图像算法工程师等等。
但作为热门领域和人才供不应求的人工智能，开出的薪资依旧让人羡慕眼红。猎头Jony表示“人工智能科班出身的博士，50万年薪仅仅是起步价，优秀的开到80万、100万都不一定能抢到。”
6. 高级算法专家p几
P7。
P7是阿里的技术专家级别，P为技术岗，应届生如果是本科毕业，在技术部一般是p4，研究生时p5，p6时资深开发，p7一般是架构师，工作一段时间只有1-3年可以晋升，目前阿里应该很少招聘本科生了。
7. 算法工程师未来的发展方向35岁以后呢
技术能力是技术人员的立身之本。站在算法的角度，这里的技术能力主要是算法应用能力，包括阅读论文、算法实现、工程化以及相关文档的撰写。
技术人员常见的一个认知误区是技术大于一切，认为只要技术做好了，就应该得到认可或奖励。事实上，技术在大多数情况下只是商业中的一环，技术做得好不能确保商业上的成功。
以自营电商为例，技术人员做一款功能强大的购物APP不难，但同时必须有商品研发、供应链和物流配送才能完成一个极小的商业闭环。此外，要想商品卖得好得有市场和运营团队一起发力。在这样的背景下，购物APP只是诸多商业环节中的一个节点，因此仅仅依赖软件研发技术显然不足以实现商业上的成功。好的技术团队必须始终围绕各商业环节，有能力定位问题，并研发工具有效地解决问题。
作为算法工程师，在立项和需求评审时，需要有能力评估项目为业务带来的价值以及算法在整个项目中的价值，从而避免把精力浪费在“投入产出比”不高的事情上。如何做到这一步呢？除了有扎实的技术，还需要深入了解业务。
需要了解的业务知识包括（但不限于）商业模式、业务流程、业务限制以及与当前业务相关的技术等等。算法工程师了解业务的另一个好处是洞察需求，解决问题的同时可以发现更多的技术问题，从而推动业务的进步。
技术人员最难跨越的是从技术能力到业务能力的提升。有两方面原因：一是技术人员主观上不太愿意处理业务问题（扯皮的事情较多）；二是技术人员晋升和跳槽时主要被考察的还是技术，因此业务能力在有些技术人员看来短期的收益不高。
架构能力是一种解决复杂问题的能力，它需要考虑业务的现状和未来，把复杂问题分解成简单问题，然后给出解决方案。与软件架构相比，算法架构更偏向业务，不仅要对业务进行建模和抽象，还要考虑工程实现，以便技术方案在实际业务中落地。因此，良好的技术能力和业务能力是算法架构能力的基础。
算法相关的技术项目可能涉及到与其它技术工种的配合，例如：产品经理、数据分析、数据开发、前端、后端、测试、运维等。因此，算法工程师设计的技术方案应该考虑到算法模块与其它技术模块的解耦与协同。
算法工程师做解决方案时应该从全局出发：一是技术上不仅考虑算法而且还要考虑工程实现和产品化（切忌手里有锤子，看什么都是钉子的想法）；二是从整体业务的角度考虑项目带来的收益。例如，假设推荐系统的重构可以带来推荐模块的转化率提升。那么这件事情一定值得做吗？我们还应该评估这个提升效果对大盘利润的影响。如果对大盘利润的提升有限，或许应该把精力投入在更有价值的项目中。