国内算法工程师工作时间

作者：黄鸿来源：知乎著作权归作者所有，转载请联系作者获得授权。说体验之前想先说一下“算法”，很多人包括很多来我司应聘的都对这个算法存在误解：以为算法指的是计算机专业里数据结构与算法的那个算法。而实际上我们要的算法是指对机器人某一方向（如定位导航、机器视觉）具有一定理论基础和实践经验并具备一定学术研究能力的人。当然这个算法也需要具备一定的编程和数据结构与算法方面的能力，但这不是重点。不知题主指的算法是哪种？下面说体验根据上面的描述，应该大致能想象算法每天干的事了。总的感受就是小可既像搞工程的又像搞科研的，既是一个苦逼的程序员又像一个泡论文等待毕业的烟酒僧。我要根据工程需求制定方案，做理论分析，建模型，推公式，查论文，看技术手册，做仿真，编代码，调试验证，并可能参与一定的工程实施。面对问题有思路时还好，一步步推导验证实施就ok，感觉生活真美好。没有思路时，抓头发，咬笔头，最尴尬的是这个时候领导和项目经理看你老没动静跑来问时间节点。每天的工作时间8:30——17:00。晚上有时候加班，周末双休很少加班。另国内做软件研发的，没有不加班的。总结：感觉不是很辛苦，做的事有那么点价值，挺好。ps：相比于在学校搞科研，我更喜欢在公司做算法。在公司目标很“现实”，就是要做出真正可以用的东西，不搞虚的，不骗经费，不为了发文章。你感觉你做的是真正能看到价值的东西。当然这是以偏概全的说法，我只是根据自己的经历表达一下个人倾向。

这些天不是一直在讨论996ICU 这个话题吗？我想这对于人工智能技术人员来说也可以是很好的解释吧！

1.数学基础,要学习人工智能，最基本的高数、线代、概率论必须掌握，至少也得会高斯函数、矩阵求导，明白梯度下降是怎么回事，否则对于模型的基本原理完全不能理解，模型调参与训练也就无从谈起了。2. 编程基础,如果是做纯算法研究员，工程能力的要求不会太高，但也需要能写源代码；而对于做算法引擎开发或是应用开发的工程师来说，代码实现的能力高低就直接决定了工作产出的质量与效率了。所以，想做AI工程师的你需要熟练掌握至少一种编程语言，并掌握配套的工具、常用库等。3.机器学习基础,人工智能的热潮来源于深度学习相关技术与应用的优异表现，所以招聘最热的岗位无疑是机器学习算法工程师。因此，机器/深度学习的经典算法、常见的神经网络模型、模型调参和训练技巧就需要尽可能多和深入地掌握了。4.专业领域知识基础,人工智能主要应用领域可大致分为图像、语音和NLP（自然语言处理）。无论是其中哪个领域，都有海量的专业知识需要去掌握，比如如果你想从事智能驾驶行业的机器视觉方面的工作，那么你就需要掌握图像相关的知识；而如果你想做一款智能音箱的算法开发，你就需要掌握语音和NLP相关的知识。5.具体行业的深度认知。任何应用场景都有自己独特的数据结构，而一个能够落地的AI应用自然离不开对于业务本身的深入理解。算法工程师们需要清晰地把握一个AI系统由哪些模块组成，相互关系是什么，都用到哪些技术，解决什么问题，才可能针对具体的问题展开实验研究，从而进行优化。