小公司考算法

1. 算法对以后工作到底有何帮助

。。。。。。我是做信息学竞赛的，学算法，也没想过将来目标专业就定计算机了；
我觉得算法有益身心，虽然某方面很难理解，但是很锻炼思维，
同样的例子：学化学的人又不是以后一定做化学研究，学生物的人也一样，那他们学那些跟他们往后职业基本无关的东西干嘛呢？
学计算机的人未来不一定要做程序员，但是却一定要有相关的思维，它是一门应用科学，博大精深，与现代科技直接挂钩。其实现实中的搜索引擎、云计算、操作系统它们都是一代一代正在更新的算法，作为一个学计算机专业的人，就算以后是做系统分析与设计不做专门的程序，或者说做程序而不想做一个特别优秀的程序员。。。这个想法是错误的，没有什么学科或者说专业知识是避的了的，这是一门技术，一门几乎是想在1个小时内知道你思维如何、计算机语言功底如何的唯一方法，因为刚工作根本就没经验，拿什么证明自己?当然是响当当的技术！
算法是程序的灵魂，学进去以后其乐无穷啊。。。就算不做acm,你也会发现它大大地开拓了你的视野，与思维。如果你身边有做acm竞赛或者中学做信息奥林匹克noip竞赛的人，问问他们，他们肯定会给你更为贴切的答复。

总之。。。算法很有用，当然，功利一点，如果你不参加竞赛、只要求相关科目低空飞过也非常容易，因为在不是那么重视计算机专业的大学中，老师事实上对算法可能也是一知半解，这题出难了估计没接触过的人几乎都挂科。。所以只要听课。。不用担心算法挂科。。。但是很多事情都是这样，我们走每一步都是在为下一步埋伏笔，种瓜得瓜种豆得豆，很多事情根据兴趣来吧。。。实在学不来也不热爱憋着学也没意思，但是不要那么功利。

2. 算法工程师大致是做什么的

各个行业都有算法部分，统计有统计的算法，控制有控制的算法，图像处理有图像处理的算法。在很多传统行业，算法不是一个独立的岗位，而是由研发工程师负责。今天小编就带大家来了解下算法工程师大致是做什么的?我们接着往下看。

1. 图像处理，尤其是基于OpenCV的图像处理算法，一般产品里有做美颜，滤镜什么的特别喜欢招这块的小朋友，近一两年有被做深度学习的取代的趋势。最近google出了arcore，所以让不少小公司也能出一些效果很好的换头类应用。
2. 计算机图形学，这也算是一个大类，主要涉及到图形渲染算法，光追算法，三维图像重构等图像绘制方面的内容。这个方向，不光是做3d引擎和游戏开发方面，对于很多行业需要与cad相关的，都会涉及到这一个领域的模型和优化算法设计。
3. VR，AR领域，涉及到的包括视频跟踪，SLAM，raytracing，几何投影等等，实际上是一个综合的领域，目前主要是做计算机视觉的转行做这块。
4. 医学影像处理，三维图像重构，用在B超，CT成像上，这个是医疗方向的。
5. 通信基带信号处理，网络优化算法，这一块其实很式微了，毕竟高大上的算法小公司没成本去实施。
6. 音频滤波，用在HiFi产品，比如车载音响，手机厂商，圈子其实蛮小的。
7. 控制算法，自适应滤波算法，用在机械领域上，比如机械臂行程控制，稳定性。
8. 有限元算法，这块从雷达，机械，电磁学，到服装设计，都有很有价值的应用。
9. 信号处理，比如插值，频谱分析，盲信号分离，压缩感知，物联网大部分应用会涉及这一块。
互联网和软件行业把算法分离成一个独立的岗位大体有两个原因。第一，低级的软件工程师不懂算法，或者更干脆一点说不懂数学，所有涉及到模型和计算公式的工作都必须要找专业人员来搞定。第二，从生产效率考虑，初级算法工程师很多没有很好的软件工程背景，简单点说就是不会写代码只会写matlab，这种工程师的工作交付没有办法直接投入生产，所以需要将他们的工作和生产环节隔离开。综上所述，就是小编今天给大家分享的内容，希望可以帮助到大家。

3. 算法工程师需要考的资格证

1.专业要求：计算机、电子、通信、数学等相关专业;

2.学历要求：本科及其以上的学历，大多数是硕士学历及其以上;
3.语言要求：英语要求是熟练，基本上能阅读国外专业书刊;
4.必须掌握计算机相关知识，熟练使用仿真工具MATLAB等，必须会一门编程语言。
5.算法工程师一般都是学的数据挖掘和机器学习，而且对专业要求比较高，对能力也有一定的限制。 算法工悔吵握程师是一个非常高端的职位; 专业要求：计算机、电子、通信、数学等相关专业; 学历要求：本科及其以上的学历，大多数是硕士学历及其以上。

最基本的，你要学习计算机编程语言，数学，英语等等。算法是解决某个特定问题而产生的指令集合，在一定的时间，得到想要的结果。算法工程师算是个高端专业，方向一般有图形图像，音频等。

像类似于车牌识别就是图形图像算法碰山解决的。一般情况下，算法先抽象为数学函数，再由计算机编程语言来实现算法。其次，很多研究方向的文献多为英文读物，英语一定要能够看明白文献。

需要以下技能：

1、熟练掌握C/C++和python语言编程，熟悉linux开发环境，有扎实的数据结构和算法设计功底；

2、熟悉推荐业务常用理论和算法，在多个领域（如排序模型，召回模型，用户画像，深度学习等）有三年以上实际工作经验；

3、有优秀的逻辑思维能力和数据分析能力，善于分析和解决问题；良好的沟通能力与团队协作能力；

4、有推荐系统，广告系统，搜索引擎等开发经验；熟练掌握机器学习、深度学习的基础理论和方法，并在自然语言处理任务中有实际应用经验者优先；

5、熟练使用一种或几种深度学习框架（如tensorflow、caffe、mxnet、pytorch等），或者熟悉spark、hadoop分布式计算编程者优先。

硬技能：

1. 数学：包括概率论与数理统计、矩阵论、随机过程。

2. 计算机基础：包括操作系统、组成原理、数据结构。

3. 算法能力：包括对领域内主流模型进行优缺点对比、在设定的场景中选择合适的方案等。

想要了解更多关于算法工程师的问题可以咨询一下CDA认证机构，CDA是大数据和人工智能时代面向国际范围全行业的数据分析专业人才职业简称。全球CDA持证者秉承着先进商业数据分析的新理念，遵循着《CDA职业道德和行为准则》新规范，发挥着自身数据专业能力，推动科技创新进步，助力经碧庆济持续发展。

4. 互联网公司最常见的算法面试题有哪些

很多人都搞不清辞职的流程方法，所以才会遇到这种尴尬的局面。

提出离职之前，应当先提出加薪申请。如果加薪通过，你继续安心干活，如果加薪申请被驳回，直接辞职信奉上，再也不要相信任何挽留的条件。

当然，你提出加薪申请的时候，千万不要流露出老子早找好下家了，不给加薪老子就炒你鱿鱼这样的表情，这对于谈判没什么帮助。多谈谈自己对公司的贡献，不要说公司之外的事情。 来自职Q用户：萝卜三人行
几乎必问排序，排序算法不下十种，不一定非要用快排，这种问题答的越多越好。 来自职Q用户：兔小灰

5. 为什么互联网公司对大学生面试都是考数据结构和算法

因为数据结构是软件的基本结构，所有编程、网络、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. 面试笔试中让设计一种算法，是不是必须要写出代码来啊

一般面试考算法会考察你几个方面
1. 如果考官觉得你基础知识不错，考算法一般就是看你对一些常见知道的熟练程度，是否会灵活运用。就是看你有没有解决一个新问题的能力。一般伪代码说想法就行，一般会较难的问题。
2. 若觉得你的基础知识不行，可能目的就是探查你有没有基础的代码能力了。因为有很多人能说，但是不能写，哈哈。
3. 有些公司一定要求是要写代码的。或者有一些考官是这种风格的。但是写的话多半都是简单的，所以有机会多熟悉一下，基本的像排序，冒泡，快排什么的啦。

7. 都快2021年了，算法岗位应该怎样准备面试

说到算法岗位，现在网上的第一反应可能就是内卷，算法岗位也号称是内卷最严重的岗位。针对这个问题，其实之前我也有写过相关的文章。这个岗位竞争激烈不假，但我个人觉得称作内卷有些过了。就我个人的感觉，这几年的一个大趋势是从迷茫走向清晰。

早在2015年我在阿里妈妈实习的时候，那个时候我觉得其实对于算法工程师这个岗位的招聘要求甚至包括工作内容其实业内是没有一个统一的标准的。可以认为包括各大公司其实对这个岗位具体的工作内容以及需要的候选人的能力要求都不太一致，不同的面试官有不同的风格，也有不同的标准。

我举几个例子，第一个例子是我当初实习面试的时候，因为是本科生，的确对机器学习这个领域了解非常非常少，可以说是几乎没有。但是我依然通过了，通过的原因也很简单，因为有acm的获奖背景，面试的过程当中主要也都是一些算法题，都还算是答得不错。但是在交叉面试的时候，一位另一个部门的总监就问我有没有这块的经验？我很明确地说了，没有，但是我愿意学。

接着他告诉我，算法工程师的工作内容主要和机器学习相关，因此机器学习是基本的。当时我就觉得我凉了，然而很意外地是还是通过了面试。

核心能力

由于我已经很久没有接触校招了，所以也很难说校招面试应该怎么样准备，只能说说如果是我来招聘，我会喜欢什么样的学生。也可以理解成我理解的一个合格优秀的算法工程师应该有的能力。

模型理解

算法工程师和模型打交道，那么理解模型是必须的。其实不用说每一个模型都精通，这没有必要，面试的时候问的模型也不一定用得到。但更多地是看重这个人在学习的时候的习惯，他是浅尝辄止呢，还是会刨根究底，究竟能够学到怎样的地步。

在实际的工作当中我们可能会面临各种各样的情况，比如说新加了特征但是没有效果，比如升级了模型效果反而变差了等等，这些情况都是有可能发生的。当我们遇到这些情况之后，需要我们根据已知的信息来推理和猜测导致的原因从而针对性的采取相应的手段。因此这就需要我们对当前的模型有比较深入地了解，否则推导原因做出改进也就无从谈起。

所以面试的时候问起哪个模型都不重要，重要的是你能不能体现出你有过深入的研究和理解。

数据分析

算法工程师一直和数据打交道，那么分析数据、清洗数据、做数据的能力也必不可少。说起来简单的数据分析，这当中其实牵扯很多，简单来说至少有两个关键点。

第一个关键点是处理数据的能力，比如SQL、hive、spark、MapRece这些常用的数据处理的工具会不会，会多少？是一个都不会呢，还是至少会一点。由于各个公司的技术栈不同，一般不会抱着候选人必须刚好会和我们一样的期待去招人，但是候选人如果一无所知肯定也是不行的。由于学生时代其实很少接触这种实践的内容，很多人对这些都一无所知，如果你会一两个，其实就是加分项。

第二个关键点是对数据的理解力，举个简单的例子，比如说现在的样本训练了模型之后效果不好，我们要分析它的原因，你该怎么下手？这个问题日常当中经常遇到，也非常考验算法工程师对数据的分析能力以及他的经验。数据是水，模型是船，我们要把船驶向远方，只懂船只构造是不行的，还需要对水文、天象也有了解。这样才能从数据当中捕捉到trick，对一些现象有更深入的看法和理解。

工程能力

虽然是算法工程师，但是并不代表工程能力不重要，相反工程能力也很重要。当然这往往不会成为招聘的硬性指标， 比如考察你之前做过什么工程项目之类的。但是会在你的代码测试环节有所体现，你的代码风格，你的编码能力都是你面试的考察点之一。

并不只是在面试当中如此，在实际工作当中，工程能力也很关键。往小了说可以开发一些工具、脚本方便自己或者是团队当中其他人的日常工作，往大了说，你也可以成为团队当中的开发担当，负责其团队当中最工程的工作。比如说复现一篇paper，或者是从头撸一个模型。这其实也是一种差异化竞争的手段，你合理地负担起别人负担不了的工作，那么自然就会成为你的业绩。

时代在变化，行业在发展，如今的校招会问些什么早已经和当年不同了。但不管怎么说，这个岗位以及面试官对于人才的核心诉求几乎是没有变过的，我们从核心出发去构建简历、准备面试，相信一定可以有所收获。

8. java面试算法题一定考吗

主要看你面试的公司是什么类型的公司.外包公司一般考的都是基础题,要是面试的公司有自己的项目,并且做自己的产品.就有可能考算法题.但是大部分公司还是不考算法的.放心吧 .哈哈

9. 大公司笔试面试有哪些经典算法题目

1、二维数组中的查找

具体例题：如果一个数字序列逆置之后跟原序列是一样的就称这样的数字序列为回文序列。例如：{1, 2, 1}, {15, 78, 78, 15} , {112} 是回文序列, {1, 2, 2}, {15, 78, 87, 51} ,{112, 2, 11} 不是回文序列。现在给出一个数字序列，允许使用一种转换操作：选择任意两个相邻的数，然后从序列移除这两个数，并用这两个数字的和插入到这两个数之前的位置(只插入一个和)。现在对于所给序列要求出最少需要多少次操作可以将其变成回文序列？