基礎演算法崗

『壹』 演算法崗面試都會考代碼嗎

會。
演算法崗面試的第一關，手撕代碼環節，主要考察你對數據結構和一般演算法的掌握，以及作為碼農最基本的編程能力。二至三道編程題寫完之後，就進入到了面試的第二關，演算法基礎知識考察環節，這里的演算法指的是機器學習、深度學習以及細分方向上，比如CV、NLP相關的演算法知識。

『貳』 演算法工程師的就業前景如何

人工智慧工作最受歡迎。演算法工程師平均招聘工資建議達到25978元。由於人才匱乏，企業競爭激烈，平均加薪超過7%。該市90%以上的人工智慧高薪工作都在天河區.近日，由廣州天河人才港和BOSS直接就業研究院聯合發布的《廣州市天河區2018年1-4月人才趨勢報告》，展示了該地區的主流發展趨勢：IAB已經成為天河區，和天河區創新型企業和大型企業布局或發展的核心主方向，企業以高薪吸引更多的行業優秀人才。「天河區企業渴望以高薪攫取IAB人才，這意味著企業要在這些行業中發揮實力。

『叄』 什麼是演算法類行業

例如演算法工程師，其實很大程度上來說就是大數據趨勢下的火起來的崗位，基於大數據進行建模、分析，推測用戶的喜好，建立用戶畫像等，根據這些就可以進行更精準的營銷推廣等等。
很簡單一個例子，我們看新聞資訊，刷短視頻，你喜歡什麼就一直會看到什麼，這背後就是推薦演算法。推薦演算法應該是現在應用最普遍的一類，BAT這些大廠基本上都有相應的崗位。
演算法相關的崗位，本身來說，就是屬於大數據領域的，但是和大數據應用開發崗位不一樣，演算法工程師要求更高的數理統計基礎，對於概率、演算法等知識儲備更加重視。演算法工程師的薪資待遇這幾年確實是很香，但是競爭也越來越激烈，都在喊著越來越卷。。。

『肆』 計算機開發崗和演算法崗都有些什麼區別

其實只有在大廠這兩個崗位才會被分的很清楚，小公司的話一般都是混著用，畢竟演算法工程師都很貴，得保證利益最大化才行。

演算法崗

這種崗位負責新演算法的研發工作和論文的解讀、編寫，一般存在於一些大廠的實驗室，比如國內的阿里、網路、騰訊、華為，國外的openAI、臉書、deepmind等。而且學歷和專業要求極高，基本都是科班的名校碩士或者博士，這也是網傳的演算法門檻高的真正崗位，高學歷保證了技術水準的同時也保證了技術員的學習接收能力，保證了國外如果有新的技術論文可以第一時間解讀和實踐。

演算法工程師崗

目前我就是這個崗位，主要是負責將已經成熟的技術結合到商業項目中偏向業務一些，這個這個崗位就沒有演算法崗那麼誇張，基本上只要是好一點的本科計算機專業就夠滿足面試要求了，目前商湯、曠視、寒武紀這些都偏向這個方向。

其實還有第三檔的公司主要做的是產品，基本上就是調用模型然後應用到一些軟體中去，來優化產品功能，基本上懂一些演算法的開發就能做到這項工作。

『伍』 演算法工程師是個什麼崗位

演算法工程師是企業內部負責演算法這一塊的工程師，包括演算法設計，演算法優化

『陸』 本科生真的很不適合演算法崗位嗎

先說結論：有難度，演算法工作兩年，身邊都是碩士和博士，真心想做演算法，可以繼續讀個碩士。演算法內卷嚴重，很多人也都是在勸退。不過這也是我國快速發展帶來的問題，試問哪個行業不是內卷嚴重？大家一起卷唄。學習經驗和路線，我整理過，原文如下：

一直以來，被問到最多的問題就是「演算法的學習路線」。

今天，它來了。

我會帶著大家看看，我們需要學些啥，利用這個假期，我甚至還收集整理了配套視頻和資料，暖男石錘啊，這期文章有用的話，別忘三連哦！

主要分為 4 個部分：數學基礎、編程能力、演算法基礎、實戰。

『柒』 都快2021年了，演算法崗位應該怎樣准備面試

說到演算法崗位，現在網上的第一反應可能就是內卷，演算法崗位也號稱是內卷最嚴重的崗位。針對這個問題，其實之前我也有寫過相關的文章。這個崗位競爭激烈不假，但我個人覺得稱作內卷有些過了。就我個人的感覺，這幾年的一個大趨勢是從迷茫走向清晰。

早在2015年我在阿里媽媽實習的時候，那個時候我覺得其實對於演算法工程師這個崗位的招聘要求甚至包括工作內容其實業內是沒有一個統一的標準的。可以認為包括各大公司其實對這個崗位具體的工作內容以及需要的候選人的能力要求都不太一致，不同的面試官有不同的風格，也有不同的標准。

我舉幾個例子，第一個例子是我當初實習面試的時候，因為是本科生，的確對機器學習這個領域了解非常非常少，可以說是幾乎沒有。但是我依然通過了，通過的原因也很簡單，因為有acm的獲獎背景，面試的過程當中主要也都是一些演算法題，都還算是答得不錯。但是在交叉面試的時候，一位另一個部門的總監就問我有沒有這塊的經驗？我很明確地說了，沒有，但是我願意學。

接著他告訴我，演算法工程師的工作內容主要和機器學習相關，因此機器學習是基本的。當時我就覺得我涼了，然而很意外地是還是通過了面試。

核心能力

由於我已經很久沒有接觸校招了，所以也很難說校招面試應該怎麼樣准備，只能說說如果是我來招聘，我會喜歡什麼樣的學生。也可以理解成我理解的一個合格優秀的演算法工程師應該有的能力。

模型理解

演算法工程師和模型打交道，那麼理解模型是必須的。其實不用說每一個模型都精通，這沒有必要，面試的時候問的模型也不一定用得到。但更多地是看重這個人在學習的時候的習慣，他是淺嘗輒止呢，還是會刨根究底，究竟能夠學到怎樣的地步。

在實際的工作當中我們可能會面臨各種各樣的情況，比如說新加了特徵但是沒有效果，比如升級了模型效果反而變差了等等，這些情況都是有可能發生的。當我們遇到這些情況之後，需要我們根據已知的信息來推理和猜測導致的原因從而針對性的採取相應的手段。因此這就需要我們對當前的模型有比較深入地了解，否則推導原因做出改進也就無從談起。

所以面試的時候問起哪個模型都不重要，重要的是你能不能體現出你有過深入的研究和理解。

數據分析

演算法工程師一直和數據打交道，那麼分析數據、清洗數據、做數據的能力也必不可少。說起來簡單的數據分析，這當中其實牽扯很多，簡單來說至少有兩個關鍵點。

第一個關鍵點是處理數據的能力，比如SQL、hive、spark、MapRece這些常用的數據處理的工具會不會，會多少？是一個都不會呢，還是至少會一點。由於各個公司的技術棧不同，一般不會抱著候選人必須剛好會和我們一樣的期待去招人，但是候選人如果一無所知肯定也是不行的。由於學生時代其實很少接觸這種實踐的內容，很多人對這些都一無所知，如果你會一兩個，其實就是加分項。

第二個關鍵點是對數據的理解力，舉個簡單的例子，比如說現在的樣本訓練了模型之後效果不好，我們要分析它的原因，你該怎麼下手？這個問題日常當中經常遇到，也非常考驗演算法工程師對數據的分析能力以及他的經驗。數據是水，模型是船，我們要把船駛向遠方，只懂船隻構造是不行的，還需要對水文、天象也有了解。這樣才能從數據當中捕捉到trick，對一些現象有更深入的看法和理解。

工程能力

雖然是演算法工程師，但是並不代表工程能力不重要，相反工程能力也很重要。當然這往往不會成為招聘的硬性指標， 比如考察你之前做過什麼工程項目之類的。但是會在你的代碼測試環節有所體現，你的代碼風格，你的編碼能力都是你面試的考察點之一。

並不只是在面試當中如此，在實際工作當中，工程能力也很關鍵。往小了說可以開發一些工具、腳本方便自己或者是團隊當中其他人的日常工作，往大了說，你也可以成為團隊當中的開發擔當，負責其團隊當中最工程的工作。比如說復現一篇paper，或者是從頭擼一個模型。這其實也是一種差異化競爭的手段，你合理地負擔起別人負擔不了的工作，那麼自然就會成為你的業績。

時代在變化，行業在發展，如今的校招會問些什麼早已經和當年不同了。但不管怎麼說，這個崗位以及面試官對於人才的核心訴求幾乎是沒有變過的，我們從核心出發去構建簡歷、准備面試，相信一定可以有所收獲。

『捌』 為什麼一線互聯網公司的校招高薪都是演算法類

高端工程類崗位所需要的能力，高校很難培養出來。中低端工程類崗位，可能確實不太值錢。

。演算法類因為一些歷史遺留問題，大公司之前懂得人不多，而學校確實有些老師是行家裡手，學生也可以在某一個小領域，做到精通。

這推高了前兩年演算法領域的校招價。然而，隨著公司相關人才越來越多，演算法類的稀缺性也在下降。另外，現在很多技術比較好的組也比較認清了，高端演算法類畢業生已經不能靠論文數量，甚至已經不能靠發的會議質量了。

『玖』 演算法工程師大致是做什麼的

各個行業都有演算法部分，統計有統計的演算法，控制有控制的演算法，圖像處理有圖像處理的演算法。在很多傳統行業，演算法不是一個獨立的崗位，而是由研發工程師負責。今天小編就帶大家來了解下演算法工程師大致是做什麼的?我們接著往下看。

1. 圖像處理，尤其是基於OpenCV的圖像處理演算法，一般產品里有做美顏，濾鏡什麼的特別喜歡招這塊的小朋友，近一兩年有被做深度學習的取代的趨勢。最近google出了arcore，所以讓不少小公司也能出一些效果很好的換頭類應用。
2. 計算機圖形學，這也算是一個大類，主要涉及到圖形渲染演算法，光追演算法，三維圖像重構等圖像繪制方面的內容。這個方向，不光是做3d引擎和游戲開發方面，對於很多行業需要與cad相關的，都會涉及到這一個領域的模型和優化演算法設計。
3. VR，AR領域，涉及到的包括視頻跟蹤，SLAM，raytracing，幾何投影等等，實際上是一個綜合的領域，目前主要是做計算機視覺的轉行做這塊。
4. 醫學影像處理，三維圖像重構，用在B超，CT成像上，這個是醫療方向的。
5. 通信基帶信號處理，網路優化演算法，這一塊其實很式微了，畢竟高大上的演算法小公司沒成本去實施。
6. 音頻濾波，用在HiFi產品，比如車載音響，手機廠商，圈子其實蠻小的。
7. 控制演算法，自適應濾波演算法，用在機械領域上，比如機械臂行程式控制制，穩定性。
8. 有限元演算法，這塊從雷達，機械，電磁學，到服裝設計，都有很有價值的應用。
9. 信號處理，比如插值，頻譜分析，盲信號分離，壓縮感知，物聯網大部分應用會涉及這一塊。
互聯網和軟體行業把演算法分離成一個獨立的崗位大體有兩個原因。第一，低級的軟體工程師不懂演算法，或者更乾脆一點說不懂數學，所有涉及到模型和計算公式的工作都必須要找專業人員來搞定。第二，從生產效率考慮，初級演算法工程師很多沒有很好的軟體工程背景，簡單點說就是不會寫代碼只會寫matlab，這種工程師的工作交付沒有辦法直接投入生產，所以需要將他們的工作和生產環節隔離開。綜上所述，就是小編今天給大家分享的內容，希望可以幫助到大家。

『拾』 基礎數學專業研究生能成為演算法工程師嗎

可以，但是不建議。
第一，從2018年秋招情況來看，目前演算法崗已經爆炸，報錄比例驚人，大部分人都很難找到合適的演算法崗位。
第二，現在大家一窩蜂的都轉行做演算法，你們想想畢業找工作的時候壓力得有多大。
第三，往計算機方向轉一定要選對小方向。其實互聯網行業很多研發崗位非常缺人（測試開發、安卓ios客戶端開發、java前端、大數據開發），但校招卻沒幾個人願意投（因為大家都在投演算法崗）。
第四，最後很多想做演算法的人內心os大概是這樣的：「演算法多高大上啊說出去也好聽，我要是研究生畢業去做安卓開發，那多「掉價」啊」；「做演算法不需要了解那麼多枯燥的計算機基礎知識，我也沒功夫花大量時間去訓練我的代碼能力，只要數學過關就行」。