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。
～Miss.Q～
