小公司考演算法

1. 演算法對以後工作到底有何幫助

。。。。。。我是做信息學競賽的，學演算法，也沒想過將來目標專業就定計算機了；
我覺得演算法有益身心，雖然某方面很難理解，但是很鍛煉思維，
同樣的例子：學化學的人又不是以後一定做化學研究，學生物的人也一樣，那他們學那些跟他們往後職業基本無關的東西幹嘛呢？
學計算機的人未來不一定要做程序員，但是卻一定要有相關的思維，它是一門應用科學，博大精深，與現代科技直接掛鉤。其實現實中的搜索引擎、雲計算、操作系統它們都是一代一代正在更新的演算法，作為一個學計算機專業的人，就算以後是做系統分析與設計不做專門的程序，或者說做程序而不想做一個特別優秀的程序員。。。這個想法是錯誤的，沒有什麼學科或者說專業知識是避的了的，這是一門技術，一門幾乎是想在1個小時內知道你思維如何、計算機語言功底如何的唯一方法，因為剛工作根本就沒經驗，拿什麼證明自己?當然是響當當的技術！
演算法是程序的靈魂，學進去以後其樂無窮啊。。。就算不做acm,你也會發現它大大地開拓了你的視野，與思維。如果你身邊有做acm競賽或者中學做信息奧林匹克noip競賽的人，問問他們，他們肯定會給你更為貼切的答復。

總之。。。演算法很有用，當然，功利一點，如果你不參加競賽、只要求相關科目低空飛過也非常容易，因為在不是那麼重視計算機專業的大學中，老師事實上對演算法可能也是一知半解，這題出難了估計沒接觸過的人幾乎都掛科。。所以只要聽課。。不用擔心演算法掛科。。。但是很多事情都是這樣，我們走每一步都是在為下一步埋伏筆，種瓜得瓜種豆得豆，很多事情根據興趣來吧。。。實在學不來也不熱愛憋著學也沒意思，但是不要那麼功利。

2. 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。

3. 演算法工程師需要考的資格證

1.專業要求：計算機、電子、通信、數學等相關專業;

2.學歷要求：本科及其以上的學歷，大多數是碩士學歷及其以上;
3.語言要求：英語要求是熟練，基本上能閱讀國外專業書刊;
4.必須掌握計算機相關知識，熟練使用模擬工具MATLAB等，必須會一門編程語言。
5.演算法工程師一般都是學的數據挖掘和機器學習，而且對專業要求比較高，對能力也有一定的限制。 演算法工悔吵握程師是一個非常高端的職位; 專業要求：計算機、電子、通信、數學等相關專業; 學歷要求：本科及其以上的學歷，大多數是碩士學歷及其以上。

最基本的，你要學習計算機編程語言，數學，英語等等。演算法是解決某個特定問題而產生的指令集合，在一定的時間，得到想要的結果。演算法工程師算是個高端專業，方向一般有圖形圖像，音頻等。

像類似於車牌識別就是圖形圖像演算法碰山解決的。一般情況下，演算法先抽象為數學函數，再由計算機編程語言來實現演算法。其次，很多研究方向的文獻多為英文讀物，英語一定要能夠看明白文獻。

需要以下技能：

1、熟練掌握C/C++和python語言編程，熟悉linux開發環境，有扎實的數據結構和演算法設計功底；

2、熟悉推薦業務常用理論和演算法，在多個領域（如排序模型，召回模型，用戶畫像，深度學習等）有三年以上實際工作經驗；

3、有優秀的邏輯思維能力和數據分析能力，善於分析和解決問題；良好的溝通能力與團隊協作能力；

4、有推薦系統，廣告系統，搜索引擎等開發經驗；熟練掌握機器學習、深度學習的基礎理論和方法，並在自然語言處理任務中有實際應用經驗者優先；

5、熟練使用一種或幾種深度學習框架（如tensorflow、caffe、mxnet、pytorch等），或者熟悉spark、hadoop分布式計算編程者優先。

硬技能：

1. 數學：包括概率論與數理統計、矩陣論、隨機過程。

2. 計算機基礎：包括操作系統、組成原理、數據結構。

3. 演算法能力：包括對領域內主流模型進行優缺點對比、在設定的場景中選擇合適的方案等。

想要了解更多關於演算法工程師的問題可以咨詢一下CDA認證機構，CDA是大數據和人工智慧時代面向國際范圍全行業的數據分析專業人才職業簡稱。全球CDA持證者秉承著先進商業數據分析的新理念，遵循著《CDA職業道德和行為准則》新規范，發揮著自身數據專業能力，推動科技創新進步，助力經碧慶濟持續發展。

4. 互聯網公司最常見的演算法面試題有哪些

很多人都搞不清辭職的流程方法，所以才會遇到這種尷尬的局面。

提出離職之前，應當先提出加薪申請。如果加薪通過，你繼續安心幹活，如果加薪申請被駁回，直接辭職信奉上，再也不要相信任何挽留的條件。

當然，你提出加薪申請的時候，千萬不要流露出老子早找好下家了，不給加薪老子就炒你魷魚這樣的表情，這對於談判沒什麼幫助。多談談自己對公司的貢獻，不要說公司之外的事情。 來自職Q用戶：蘿卜三人行
幾乎必問排序，排序演算法不下十種，不一定非要用快排，這種問題答的越多越好。 來自職Q用戶：兔小灰

5. 為什麼互聯網公司對大學生面試都是考數據結構和演算法

因為數據結構是軟體的基本結構，所有編程、網路、搜索都要用到，就比如人的骨架，知道了骨架基本了解人的三分之一了

6. 面試筆試中讓設計一種演算法，是不是必須要寫出代碼來啊

一般面試考演算法會考察你幾個方面
1. 如果考官覺得你基礎知識不錯，考演算法一般就是看你對一些常見知道的熟練程度，是否會靈活運用。就是看你有沒有解決一個新問題的能力。一般偽代碼說想法就行，一般會較難的問題。
2. 若覺得你的基礎知識不行，可能目的就是探查你有沒有基礎的代碼能力了。因為有很多人能說，但是不能寫，哈哈。
3. 有些公司一定要求是要寫代碼的。或者有一些考官是這種風格的。但是寫的話多半都是簡單的，所以有機會多熟悉一下，基本的像排序，冒泡，快排什麼的啦。

7. 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。

8. java面試演算法題一定考嗎

主要看你面試的公司是什麼類型的公司.外包公司一般考的都是基礎題,要是面試的公司有自己的項目,並且做自己的產品.就有可能考演算法題.但是大部分公司還是不考演算法的.放心吧 .哈哈

9. 大公司筆試面試有哪些經典演算法題目

1、二維數組中的查找

具體例題：如果一個數字序列逆置之後跟原序列是一樣的就稱這樣的數字序列為迴文序列。例如：{1, 2, 1}, {15, 78, 78, 15} , {112} 是迴文序列, {1, 2, 2}, {15, 78, 87, 51} ,{112, 2, 11} 不是迴文序列。現在給出一個數字序列，允許使用一種轉換操作：選擇任意兩個相鄰的數，然後從序列移除這兩個數，並用這兩個數字的和插入到這兩個數之前的位置(只插入一個和)。現在對於所給序列要求出最少需要多少次操作可以將其變成迴文序列？