熟悉常見離線效果指標(biāo)：準(zhǔn)確率，召回率，AUC，基尼系數(shù)。能夠定義產(chǎn)品效果指標(biāo)：點擊率，留存率，轉(zhuǎn)換率，觀看完整率。

算法工程師的主要核心技術(shù)基于數(shù)學(xué)，并輔以語言。要全面掌握的知識包括高級數(shù)學(xué)，復(fù)變函數(shù)，線性代數(shù)的離散數(shù)學(xué)，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以及數(shù)據(jù)挖掘所需的概率論和數(shù)學(xué)統(tǒng)計知識。不要太受約束去平時閱讀教科書并多練習(xí)，并培養(yǎng)良好的思維能力。只有那些有想法的人才能擁有技術(shù)的未來。嘗試實現(xiàn)您遇到的任何算法，無論算法的優(yōu)劣總是有其自身的特征。此外，您必須具有一定的英語水平（至少6級），因為該領(lǐng)域的大多數(shù)官方材料都是外語。

治療很高，但要求也很高。由于圖像處理的閾值相對較高，因此，首先，從理論上講，您必須具有強大的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，再加上堅實的圖像處理基礎(chǔ)（算法）；另外，您必須具有強大的編程能力：matlab（算法驗證），C ++（項目實現(xiàn)）opencv。近年來，算法工程師越來越受薪水高，開發(fā)空間大，工作要求高的歡迎。僅憑薪水，許多人就可以輕松獲得50萬的年薪。另外，在今日頭條和豆陰的崛起之后，推薦算法工程師和其他職位的差距越來越大。如果我想簡單地說一句算法工程師的工作，那就是使用機(jī)器學(xué)習(xí)方法來實現(xiàn)人工智能和數(shù)據(jù)挖掘。

具體職位描述是：負(fù)責(zé)特定技術(shù)方向的深入研究和業(yè)務(wù)場景實施，例如搜索，推薦，流量排名建模，關(guān)聯(lián)挖掘，文本分析，用戶畫像和產(chǎn)品質(zhì)量；負(fù)責(zé)搜索推薦，流量算法和體系結(jié)構(gòu)長期布局包括技術(shù)資源的集成和技術(shù)系統(tǒng)規(guī)劃的促進(jìn)。工作要求

計算機(jī)及相關(guān)專業(yè)本科以上學(xué)歷，在互聯(lián)網(wǎng)搜索，推薦，流量或相關(guān)領(lǐng)域有2年以上工作經(jīng)驗。熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)/自然語言處理/數(shù)據(jù)挖掘/深度學(xué)習(xí)中至少一項的原理和算法，并且能夠熟練地建模和解決業(yè)務(wù)問題。精通Linux平臺下的C / C ++ / Java語言開發(fā)，精通使用gcc / gdb等開發(fā)工具，并精通Python / Linux Shell / SQL等腳本開發(fā)。熟悉hadoop / hbase / storm等分布式計算技術(shù)，并熟悉其運行機(jī)制和體系結(jié)構(gòu)。具有出色的分析和解決問題的能力，思路清晰，并對工作挑戰(zhàn)充滿熱情。具有強烈的工作責(zé)任感和團(tuán)隊合作精神，并能夠交流和更好地學(xué)習(xí)。

人工智能培訓(xùn)學(xué)院好。1、師資方面。人工智能培訓(xùn)學(xué)院的師資力量非常雄厚，專任教師48名，研究生導(dǎo)師245名，其中院士3人，“杰青”13人，教授147人、副教授98人。2、學(xué)習(xí)方面。人工智能培訓(xùn)學(xué)院的學(xué)習(xí)氛圍非常濃厚，能激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。

有多少種算法，就有多少種算法工程師。但是所有的算法工程師都要掌握的知識有：1 編程語言：matlab 或者 pthon 或者 c/c++。這是基礎(chǔ)。比算法理論更基礎(chǔ)。2 算法理論：《最優(yōu)化算法》，《高等數(shù)學(xué)》，《矩陣論》（線性代數(shù)）等數(shù)學(xué)類，《數(shù)字信號處理》，《概率論》這兩項掌握好了，無論什么算法，只要給你時間和項目，你都可以搞定。更相信的可以單獨聯(lián)系我或者加我微信

算法工程師目前是一個高端也是相對緊缺的職位;近兩年的就業(yè)前景是非常好的，薪資也比較高。但是算法工程師同時也需要不斷學(xué)習(xí)。那么成為一名合格的算法工程師需要掌握哪些崗位技能呢，我們接著往下看。業(yè)務(wù)學(xué)習(xí)能力算法工程師是不可能脫離業(yè)務(wù)背景的，人工智能算法工程師、交通算法工程師、圖像處理算法工程師等等。針對一個業(yè)務(wù)場景設(shè)計一個合理的算法，業(yè)務(wù)知識是非常重要的，需要結(jié)合業(yè)務(wù)的實際情況、限定條件、各種專業(yè)詞匯和知識都要有一定的了解，如果脫離場景而一味地琢磨算法，效果不會太好。比如，做交通算法，需要對交通組織、交通管理、通行損失、周期延誤等有所認(rèn)知。比如，做圖像處理，需要對各種圖像去噪、圖像增廣、圖像分割、物理成像有所了解，知道像素底層是怎么回事。持續(xù)學(xué)習(xí)能力算法工程師的主要工作就是拿著現(xiàn)有成熟的算法，結(jié)合面臨業(yè)務(wù)場景去做一個合理的方案，如果我們知識面太窄，那顯然當(dāng)用到的時候會有點拮據(jù)，眼界也被限制住，不知道還有沒有更好效果的算法、目前算法有哪些不足之處、在這個業(yè)務(wù)中能不能發(fā)揮作用。只有持續(xù)學(xué)習(xí)，了解足夠多的知識，當(dāng)我們面臨問題的時候能夠快速對比、選擇，找出最合適的一種算法。靈活的思維當(dāng)我們選擇一種算法去解決一個問題時，效果肯定無法達(dá)到我們預(yù)期的那樣。比如我們拿mask rcnn做醫(yī)學(xué)圖像語義分割，我們看著它在自然圖像方面表現(xiàn)效果很好，就拿來用于醫(yī)學(xué)圖像。但是醫(yī)學(xué)圖像有它的難點和特殊性，當(dāng)跑出效果時會發(fā)現(xiàn)結(jié)果不如人意，這時候就需要靈活的思維去發(fā)現(xiàn)問題，去調(diào)優(yōu)、改進(jìn)，或者從數(shù)據(jù)入手，或者從網(wǎng)絡(luò)模型入手，或者從超參數(shù)入手。編程能力不同公司對于算法工程師的定位有所差別，比如有些朋友在某公司做算法工程師只負(fù)責(zé)方案的設(shè)計，開發(fā)由專門的開發(fā)人員實施。有的公司算法工程師要完成算法設(shè)計到開發(fā)全部工作。無論是哪一種形式，編程能力都是必要的，就算是前者這樣的形式，有專門的開發(fā)人員，那在算法的設(shè)計過程中需要驗證、對比，對每一個小模塊算法進(jìn)行指標(biāo)評價，你不可能事事都找別人來幫你做，這樣效率低，而且開展工作困難。綜上所述，就是小編今天整理的關(guān)于算法工程師的相關(guān)內(nèi)容，希望可以幫助到大家。