重庆算法岗

㈠ 计算机开发岗和算法岗都有些什么区别

其实只有在大厂这两个岗位才会被分的很清楚，小公司的话一般都是混着用，毕竟算法工程师都很贵，得保证利益最大化才行。

算法岗

这种岗位负责新算法的研发工作和论文的解读、编写，一般存在于一些大厂的实验室，比如国内的阿里、网络、腾讯、华为，国外的openAI、脸书、deepmind等。而且学历和专业要求极高，基本都是科班的名校硕士或者博士，这也是网传的算法门槛高的真正岗位，高学历保证了技术水准的同时也保证了技术员的学习接收能力，保证了国外如果有新的技术论文可以第一时间解读和实践。

算法工程师岗

目前我就是这个岗位，主要是负责将已经成熟的技术结合到商业项目中偏向业务一些，这个这个岗位就没有算法岗那么夸张，基本上只要是好一点的本科计算机专业就够满足面试要求了，目前商汤、旷视、寒武纪这些都偏向这个方向。

其实还有第三档的公司主要做的是产品，基本上就是调用模型然后应用到一些软件中去，来优化产品功能，基本上懂一些算法的开发就能做到这项工作。

㈡ python人工智能在重庆就业怎么样呢

1.薪资高。

如图所示，曲线越向上代表市场需求量越大， 反之，代表该类职位需求量较少。
从图中可以看出，目前Python需求量增长趋势成指数上升，说明其岗位缺口大，人才需求量增大。实际上从17年开始，市场对该职位的需求量就呈现猛增态势，到现在依然保持稳定增长。
3.入门易。
Python的设计哲学是“优雅”、“明确”、“简单”；Python语法清楚、干净、易读、易维护，是一门广受欢迎的编程语言。Python编程简单直接，比较适合初学编程者，让初学者专注于编程逻辑，而不是困惑于晦涩的语法细节上。
就业职业广泛。
其他培训机构定位于Python运维方向居多，而我们的课程主要定位于Python开发方向。
目前随着人工智能热逐渐升温，市场对全栈工程师、爬虫、数据挖掘、数据分析、机器学习等热门岗位的需求量也在增加，对于学员来说，选择范围广泛。
晋升快。
新版课程强化了算法和编程思想，进一步优化使用python高效进行web全栈开发。数据分析与网络爬虫（数据采集）综合运用，是大数指耐据领域的稀缺人才所具有的能力。人工智能深度机器学习课程的加入，使教学内容在人工智能（AI）领域更具备前瞻性。
从Python开放工程师晋升到人工智能工程师。一般渠道需要3~5年，在传智播客只需要1~3年。
6.入职名企。
Python的未来将被大规模应用在人工智能方面，而能有实力和资本进军人工智能领域的公司，必然戚轿是名企或者有实力的大中型公司。
目前，正值人工智能相关领域处于蓝海市场阶段，人才稀缺、岗位竞争力小，对于想就职名企的学员而言，无疑是一条捷径。

㈢ 算法岗面试都会考代码吗

会。
算法岗面试的第一关，手撕代码环节，主要考察你对数据结构和一般算法的掌握，以及作为码农最基本的编程能力。二至三道编程题写完之后，就进入到了面试的第二关，算法基础知识考察环节，这里的算法指的是机器学习、深度学习以及细分方向上，比如CV、NLP相关的算法知识。

㈣ 都快2021年了，算法岗位应该怎样准备面试

说到算法岗位，现在网上的第一反应可能就是内卷，算法岗位也号称是内卷最严重的岗位。针对这个问题，其实之前我也有写过相关的文章。这个岗位竞争激烈不假，但我个人觉得称作内卷有些过了。就我个人的感觉，这几年的一个大趋势是从迷茫走向清晰。

早在2015年我在阿里妈妈实习的时候，那个时候我觉得其实对于算法工程师这个岗位的招聘要求甚至包括工作内容其实业内是没有一个统一的标准的。可以认为包括各大公司其实对这个岗位具体的工作内容以及需要的候选人的能力要求都不太一致，不同的面试官有不同的风格，也有不同的标准。

我举几个例子，第一个例子是我当初实习面试的时候，因为是本科生，的确对机器学习这个领域了解非常非常少，可以说是几乎没有。但是我依然通过了，通过的原因也很简单，因为有acm的获奖背景，面试的过程当中主要也都是一些算法题，都还算是答得不错。但是在交叉面试的时候，一位另一个部门的总监就问我有没有这块的经验？我很明确地说了，没有，但是我愿意学。

接着他告诉我，算法工程师的工作内容主要和机器学习相关，因此机器学习是基本的。当时我就觉得我凉了，然而很意外地是还是通过了面试。

核心能力

由于我已经很久没有接触校招了，所以也很难说校招面试应该怎么样准备，只能说说如果是我来招聘，我会喜欢什么样的学生。也可以理解成我理解的一个合格优秀的算法工程师应该有的能力。

模型理解

算法工程师和模型打交道，那么理解模型是必须的。其实不用说每一个模型都精通，这没有必要，面试的时候问的模型也不一定用得到。但更多地是看重这个人在学习的时候的习惯，他是浅尝辄止呢，还是会刨根究底，究竟能够学到怎样的地步。

在实际的工作当中我们可能会面临各种各样的情况，比如说新加了特征但是没有效果，比如升级了模型效果反而变差了等等，这些情况都是有可能发生的。当我们遇到这些情况之后，需要我们根据已知的信息来推理和猜测导致的原因从而针对性的采取相应的手段。因此这就需要我们对当前的模型有比较深入地了解，否则推导原因做出改进也就无从谈起。

所以面试的时候问起哪个模型都不重要，重要的是你能不能体现出你有过深入的研究和理解。

数据分析

算法工程师一直和数据打交道，那么分析数据、清洗数据、做数据的能力也必不可少。说起来简单的数据分析，这当中其实牵扯很多，简单来说至少有两个关键点。

第一个关键点是处理数据的能力，比如SQL、hive、spark、MapRece这些常用的数据处理的工具会不会，会多少？是一个都不会呢，还是至少会一点。由于各个公司的技术栈不同，一般不会抱着候选人必须刚好会和我们一样的期待去招人，但是候选人如果一无所知肯定也是不行的。由于学生时代其实很少接触这种实践的内容，很多人对这些都一无所知，如果你会一两个，其实就是加分项。

第二个关键点是对数据的理解力，举个简单的例子，比如说现在的样本训练了模型之后效果不好，我们要分析它的原因，你该怎么下手？这个问题日常当中经常遇到，也非常考验算法工程师对数据的分析能力以及他的经验。数据是水，模型是船，我们要把船驶向远方，只懂船只构造是不行的，还需要对水文、天象也有了解。这样才能从数据当中捕捉到trick，对一些现象有更深入的看法和理解。

工程能力

虽然是算法工程师，但是并不代表工程能力不重要，相反工程能力也很重要。当然这往往不会成为招聘的硬性指标， 比如考察你之前做过什么工程项目之类的。但是会在你的代码测试环节有所体现，你的代码风格，你的编码能力都是你面试的考察点之一。

并不只是在面试当中如此，在实际工作当中，工程能力也很关键。往小了说可以开发一些工具、脚本方便自己或者是团队当中其他人的日常工作，往大了说，你也可以成为团队当中的开发担当，负责其团队当中最工程的工作。比如说复现一篇paper，或者是从头撸一个模型。这其实也是一种差异化竞争的手段，你合理地负担起别人负担不了的工作，那么自然就会成为你的业绩。

时代在变化，行业在发展，如今的校招会问些什么早已经和当年不同了。但不管怎么说，这个岗位以及面试官对于人才的核心诉求几乎是没有变过的，我们从核心出发去构建简历、准备面试，相信一定可以有所收获。