算法工程师的核心竞争力是什么?

新机器视觉

共 1500字,需浏览 3分钟

 · 2022-10-27

点击下方卡片,关注“新机器视觉”公众号

重磅干货,第一时间送达

链接:https://www.zhihu.com/question/527696166
编辑:深度学习与计算机视觉
声明:仅做学术分享,侵删
作者:赵俊博 Jake
https://www.zhihu.com/question/527696166/answer/2549838924
1.工程的整体性思考能力和打仗经验
2.对于某一个业务的独特理解或者相应的积累到的资源(人)
3.对某个算法独一无二的专精程度(比如说如果做图像生成 做到google的那个水平,并且这方向上至少国内没有那么得卷)
三者取其一,就能立足。
三者也都有保质期,跟核酸检测一样。


作者:cs-zh
https://www.zhihu.com/question/527696166/answer/2626602105
(快速)解决(复杂)问题的能力。
算法工程师的主要工作是解决问题,所以能够解决问题是基本要求。在此基础上,差异则主要体现在解决问题的速度和问题的难度。

初期一般会被主管或者资深的算法工程师分配一些相对比较明确和简单的问题,但即便是简单的实际业务问题也可能涉及到多个方面,可能是数据层面的,也可能是算法层面的。而即便只考虑算法层面,可以尝试的选择也非常多。初级算法工程师由于缺乏经验,一般较难快速定位到问题的关键,并找到恰当的解决方法。这个阶段如果有耐心的上级引导,可以起到事半功倍的效果。如果没有,则只能是自己多花时间,快速试错来积累经验。

在积累经验的过程中,要重点培养看清问题本质的能力,为后面解决更复杂的问题打基础。复杂的问题一般涉及的面会更广,各种因素盘根错节,互相影响。解决这类问题的关键仍然是抓住问题的本质,对症下药。同时,复杂的问题往往不是一个人能解决的,这时候充分借助团队的力量,则可以更快的解决问题。


作者:取栗
https://www.zhihu.com/question/527696166/answer/2722235635
之前不知道在哪看到说25岁和35岁算法工程师的区别的。我斗胆说一句,很多事情最好不要想得太理想,多留点空间给自己比较好。
  1. 不应该用线性角度看问题,能力增长曲线是会逐渐放缓的

  2. 很多时候不是年龄到了就能得到什么,每一次交换都是要付出代价的。这个代价不单单是你的精力、你的时间、你的身体健康,而更有可能是你的潜力。如果抱有“到年龄点就应该得到什么”这种想法,盲动必然招致失败

  3. 在平台上积累的经验,能不能在市场上兑换,能兑换到什么,是市场说了算。你在一个平台上努力钻研到极致,市场不需要也是没有用的

  4. 机会很重要,但是在码农短暂的职业生涯中,你能碰到的机会不多,好机会更是可遇不可求。尤其是整天被囚禁在工位写码,没有什么机会和外界做接触,积累人脉的兄弟们

  5. 管理能力不是突然就有的,技术和管理是两不相干的事情,技术管理也不是管理。管理这件事情本身,也讲天赋,也讲积累。不要以为技术可以,自然就能过渡到管理

  6. 以国内当下的环境看,最好不要抱着只靠技术,以不变应万变的想法,尤其是对码农而言


作者:华尔街老兵https://www.zhihu.com/question/527696166/answer/2447803911
解决实际问题的能力。
我工作过程中,大项目,没有一个可以用教科书的标准方法来解决。
需要把学过的算法,抽象成数学原理,再用数学原理,对具体问题,做相应的改变,让设计出来的算法,能够适用于解决这个问题。
这就需要你对算法的理解深刻,并且算法的经验多,遇到问题,大概能找到相对最优的解决方向。



本文仅做学术分享,如有侵权,请联系删文。

—THE END—

浏览 18
点赞
评论
收藏
分享

手机扫一扫分享

举报
评论
图片
表情
推荐
点赞
评论
收藏
分享

手机扫一扫分享

举报