算法工程师倾向于根据实际场景解决实际问题,但使用的工具是算法。科学研究需要像工作一样定义一个有意义、有价值的问题。场景中的专业问题定义了编程能力、问题解决能力、建模能力、科研能力和科学写作应该是科研。尤其是在中小型公司需求。
需求分析-
软件统一建模(类图接口时序图接口文档)-
选择商业AI算法模型的组合-
数据采集工程数据处理和分析-
开发和实施-
测试、部署在线回溯测试和实时监控。-
优化迭代。
有几种型号选择着陆尺寸。
(1)机器学习的实时性。
(2)性价比。
(3)可解释性。
(4)对培训数据的需求。
转载很多好的体验文章。
谈工程能力的重要性。
以舞蹈为例,如果把算法训练的模型比作一个完成的舞蹈,那么工程能力就是舞蹈的基本功。如果你根本没练过基本功,或者基本功很差,手脚不协调,也可以通过努力学习这种成品舞,但离艺术审美水平还很远。如果基本功很扎实,那你学什么新舞蹈都是自然的。
如果你有很强的工程能力和扎实的基本功,并且在工作过程中需要解决一些实际问题,可以快速上手解决。理论和实践之间有差距。
谈工作中必备的工程能力。
算法工程师不能写代码,就像裁缝不能裁剪一样。)
其中一位受访者给出了全面的回答。根据我的工作经验,我列出了几项不可或缺的工程能力。
合格的算法工程师必须具备的工程能力:
1、调试。快速定位问题的能力是无价的。这是最重要的一点。
2.Python、Java、C等。这三种编程语言非常重要,使用频率从高到低。模型离线训练需要Python(无论是tensorflow还是pytorch框架),在线服务或实现定制算法策略一般使用Java,在线Query预测服务一般使用C。
推荐一些优秀的语言书籍,对培养自己的编程习惯很有帮助。多读书,多思考,多写代码,多练习,代码肯定会越来越多6。后面我会写一个专题,和大家分享一些对我有帮助的算法/语言方面的技术书籍。
3.hive sql .这种语言在我们的工作中经常使用,我们都是sql男孩/sql女孩。
4.shell、Awk等。它经常在快速处理数据和调用一些python和java脚本时使用。
5.scala:在我工作的最初几年,spark使用得比较多,所以训练非深度模型和与hive sql交互非常方便。
6.对分布式框架的理解。这一点非常重要。比如ps/worker/chief在tensorflow框架中是如何协同工作的,参数更新在哪里,模型训练在哪里?
除了必要的工程能力之外,一个合格的算法工程师不仅仅是算法工程师,他必须有企业主和产品的视角。
有时候在算法效果提升有瓶颈的时候,从用户角度和产品层面考虑是否有更好的切入点。也要对业务运行机制进行深入思考,从发货供应端,经过冷启动,到召回,到粗安排,再到细安排,最后到分拣机制,哪个环节可能出错,哪个环节有优化点。所以一个全栈全链接的算法工程师是稀缺人才。只有供给/召回/精细排放/机制的联动优化,才能让线上效果有质的飞跃。
一个优秀的算法工程师不仅能玩转模型,还能对产品有独到的见解和思考。荟牛网举个例子比如,当你以真实用户的身份体验推荐的视频流时,很容易在产品或系统层面发现一些问题,然后回到算法上通过技术手段或与产品合作来解决这些问题。只有这样,公司的产品才能越来越好,算法优化的天花板才会越来越高。
以上就是关于算法工程师的工程能力。你知道吗?
0人已收藏
0人已打赏
免费0人已点赞
分享
阅读下一篇
学工程造价以后可以从事什么工作?造价工程师,是指通过全国统一考试取得中华人民共和国造价工程师职业资格证书,并经注册后从事建设工程造价工作的专业人员。国家对造价工程师实行准入类职业资格制度,纳入国家职业资格目录。凡从事工程建设活动的建设、设计、施工、造价咨询等单位,必须在建设工程造价工作岗位配备造价工程师。造价工程师分为一级造价工程师和二级造价工程师。几乎所有工程从开工到竣工都要求全程预算,包括开工预算、工程进度拨款、工程竣工结算等,不管是业主还是施工单位,或者第三方造价咨询机构,都需要具备自己的核心预算人员,因此,造价工程师人才的需求量非常大,就业前景非常不错。就业渠道广,薪酬高,自由性大,发展机会广阔。
回帖成功
经验值 +10
全部回复(2)
只看楼主 我来说两句抢地板涨知识了,感谢分享!
回复 举报
这和施工技术有什么关系?
回复 举报