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。
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