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一个90后算法工程师的自我修养
发布时间:2020-06-15 12:55

“越来越多的妹子问我,你身边有没有算法工程师,我要找个算法工程师当男朋友”,数澜CTO江敏说。

伴随着人工智能、大数据的火爆,算法工程师这个群体逐渐走入大家的视野,成了妹子们眼中的红人,科技型企业眼中的稀缺人才。跟程序员不同,算法工程师们脱离了程序员在大家心目中古板、邋遢、闷骚、苦逼、加班狗的形象而一跃成为高智商、高工资人群的代表,越来越多的人感慨“虽然不知道是做什么的,但是听起来非常的厉害!”

淡丁,90后,天蝎男,数澜高级算法工程师,东北大学软件工程专业毕业,英国机器学习专业,海龟,手握3项软著,5项专利。本科期间拿到学院唯三的国家留学奖学金去英国攻读机器学习专业。别人眼中的学霸,自己眼中的学渣,别人眼中的“别人家的孩子”,自己妈妈眼中的熊孩子。

“我小时候并没有特别想做的事情,我不关注目标,更关注过程,只要今天的自己比昨天好一点就行”。

淡丁突然剪掉了自己保持了一年多的发型,在数澜年会的那天,那天他获得了数澜技术贡献奖,手握3项软著5项专利的他,是数澜优秀的算法工程师,大家口中的学霸,正从事着别人眼中高度理性和高度压力的职业。

淡丁觉得自己是一个内向,随性,多愁善感,甚至有些阴郁的人,会因为突然想要改变而去把自己保持的发型剪到非常短,差点失去了司草的位置;会喜欢看情感类的电影,比如《真爱至上》;会因为跟面试官聊的不错,有一种如兄弟般一起创业的感觉就放弃阿里巴巴的第三轮面试机会,直接加入当时只有8个人的“小公司”数澜。

“人傻一点其实挺好的,太聪明的话就会把问题分析的很细,从而错失很多机会,而如果做人傻一点,当不知道前面该怎么走的时候,一步一步走过去反而会有惊喜。”

淡丁没想过三年后的自己会在什么岗位工作,拿到什么样的成绩,刚刚毕业2年的他觉得在现阶段自己最想做的就是慢慢积累,做出属于自己的算法产品,如果遇到瓶颈找不到上升空间的话,就去从事更多业务方面的工作。

“算法工程师是一个可以很简单也可以很复杂的岗位,一个优秀的算法工程师可以处理很多深层次的东西,而一个经验不足的算法工程师可能就只会使用工具包来解决问题”。

作为一名算法工程师,淡丁非常看好优秀的算法工程师的职业前景,因为从经济学的角度来讲,只要生产在进步,科技在创新,人类就一定需要做提升效率的事,比如自动驾驶,人脸识别,都在提升效率,而算法工程师的核心就是在做提升效率的事情,如果没有好的算法团队,即使再多再好的数据也是无法使用的。

当然想从事算法工程师这行,本身也不是一件容易的事情,首先要有非常非常好的数学基础,其次要有计算机基础,会编程,python ,最后还要思维活跃,脑子灵活;有很强的想象力和推理能力。

“程序员和算法工程师有交集,算法需要思考的地方会更多一点”与程序员的工作不同,算法工程师需要有更多的时间来独立思考,比如一个算法问题有的算法工程师可能用一个小时就可以像搞定,而有的人则需要思考几个小时甚至几天,做算法模型的时候会非常烧脑,甚至枯燥,所以要不断去刺激自己的激情和新鲜感。

而提到作为算法工程最苦逼的事情,淡丁毫不犹豫的说了三个字“准确率”!!!,比如做人脸识别的时候,如果准确率到75%就再也提升不上去的话,就会非常苦恼。这个职业难到即使是科班出身,逻辑推理能力非常强的淡丁,碰到一个算法模型也要反反复复的看很多遍才能看的懂。

“我们的地位其实还蛮高的,因为我们现在还是比较稀缺的职业”谈到这点,淡丁非常自信。

了解了淡丁的作息时间表,会发现淡丁的时间作息非常“算法工程师”时间管理做的很到位,每一步安排都非常规律,从骨子中透露出了算法工程师的逻辑。

比如说如果要做一个信用卡营销模型,简单来说就是去判断一个人需不需要办理信用卡,基本流程如下:

1. 首先需要对需要解决的问题进行分析,将一个问题拆分成几个小的子问题。在信用卡营销这个场景里,问题相对简单,是一个二分类的问题。

2. 明确问题之后,需要了解现有的数据情况,通过一些统计分析、可视化的方式去了解数据的特性。在该场景中,会有一些用户的上网行为日志数据。需要通过用户的上网行为去预测哪些用户具有信用卡需求。

3. 接下来就是对数据进行必要的清洗、加工,提取相应的特征,以满足后面算法建模的需求。

4. 对问题进行算法建模。一般来说,先会基于过往的经验对该问题进行适配,快速产生一个结果作为benchmark,然后基于数据情况和效果分析对模型特征、模型设计进行有针对性地优化。以该问题为例,对于一个分类问题,会先采用逻辑回归和XGBoost产生一份结果,由于数据的稀疏性和数据量的情况,会采用矩阵分解和DNN来试图提升结果。

5. 在经过多次的试验之后,需要分析得到的试验结果,并采用最贴合业务目标的指标来评估最佳模型,在这个问题中,我们更看重Precision和Recall的综合评估,因此采用F1指标来衡量模型效果。

6. 工程化、上线,并进行后期维护、更新模型。并同时跟踪业务指标是不是和模型指标相贴合,确保该模型在实际业务场景中是可行的。

之所以这样安排时间是因为淡丁希望自己在高强度的工作中可以有慢下来的时间,早上看一些工作无关的书可以思考,晚上可以完全放空下来思考可以改进的内容。就像淡丁所说:“大脑就像是电脑一样,达到了固定容量之后就必须散热。”

当然,如果项目和紧急任务的时候,自己的节奏就会被打破,然后为了给客户交付优质的东西,也要没日没夜的加班。

“因为不知道一个知识点而做错一道题不可怕,不知道的可以学习,但是因为粗心做错的就需要深刻反思了。虽然知道人生就是不停的在失败中成长,但是很多时候还是会迷茫,还是需要沉淀”淡丁至今还记得中学班主任的这句话。

淡丁的同学中只有3、4个人从事算法工作,刚刚毕业就加入数澜的淡丁无疑是幸运的,作为一个有潜力的算法工程师,淡丁觉得自己还需要很长时间的沉淀,真正资深的算法工程师应该可以一个顶10个用,他们的资深更多在于专业技能方面的经验积累,当碰到同一个场景的时候,更有经验的人会快速的知道该如何处理才能少走弯路,基础的算法工程师则需要根据碰到的问题来分析、建模,而资深的算法工程师则能将这个问题跟特定的业务相结合,从而去解决很大的问题。

资深、专业、向业务方面发展,做出属于自己的算法产品,做一个1+1大于2的算法工程师,这正是淡丁看似没有规划的规划。

值得理性思考的问题还有,如今火爆的算法工程师岗位还存在着一些隐患,这个岗位现在是有泡沫的,它被炒作的太火热了,一些水平一般的算法工程师用各种工具包来解决问题就可以拿到很高的薪水,也许在这个岗位甚至是以它为核心的大数据、云计算、人工智能这个行业都需要慢下来去思考人工智能这个行业真正能给我们的生活带来什么,然后踏实的做出有意义的东西,才是一个行业、公司长久发展的关键。

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