167被浏览85,144分享邀请回答0添加评论分享收藏感谢收起严津（化名）快从中科院毕业时，手上拿到多个offer，年薪都在30万左右，岗位是算法工程师，从事前沿的人工智能和机器学习相关的工作，这是个在普通人眼中显得高大上还有些神秘的工作。
毕业之际手拿N个offer 年薪30万！
广州日报：你是中科院硕士毕业生，你的网络ID旁标注了“数学~数学~数学~”，你学的是数学专业吗？
严津：不是数学专业，学的是计算机专业，不过研究生（专业）对数学要求比较高。
广州日报：你是如何开始机器学习的？在学校时，你对算法的认识如何？想到以后会成为算法工程师吗？
严津：研一时学过一些机器学习的课程。在学校的时候需要参加一些科研项目和发表论文，当时自己研究了一些机器学习的东西。在学校的时候，对算法有一些认识，如果没有认识也做不不项目，论文也发表不了。我们研三上学期开始找工作，当时还是比较坚定要成为一位算法工程师。我是当年9月结束找工作，没有参加校招，通过内推找到工作。
广州日报：你现在成为算法工程师，在过去的学习经历中，你掌握的哪些学科或技能帮助特别大？在你学习过程中，有遇到什么特别难攻克的技术关吗？你是如何克服的？
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严津：最有用的学科是计算机和数学。有计算机的知识才能把算法落地实现，数学能帮助优化算法。遇到的技术上挑战是编程会遇到一些bug（漏洞）；数学方面可能有一些公式需要用到一些高数、线性代数、概率统计方面的知识，这还是挺难看懂的；还有就是英语难关，无论从开始阅读到后来写（代码）都是比较困难的。
广州日报：毕业之后，你是如何成为算法工程师的？你毕业后拿到了N个offer，你是如何打动这些公司的？
严津：从要毕业那年的3月开始复习（相关知识），一直到9月份，基本每天晚上11点才离开实验室。记得当时离开教室的时候，有同学还说，‘这么早就走’——有的同学会复习到凌晨1时多。
校招的面试有一些套路，问的问题不多，基本是那些。不同公司只面试同一个岗位，问题都差不多，只要把这些问题研究透了，还是能找到工作的。不过整个过程还是蛮辛苦的。
如今，严津在北京众多互联网公司聚集的后厂村路的某公司从事算法推荐工作，每天专注于优化算法，他感觉每天都很有激情。在他看来，算法无处不在：语音识别、自动驾驶、内容推荐（购物、新闻）……算法在无形当中影响着我们的生活。
模拟人脑解决问题
广州日报：你目前的算法工程师岗位主要负责什么业务？算法工程师是当下的热门职业，你是如何看待这个职业的？
严津：我是负责推荐算法。这个职业非常有趣、有前景，也非常有意义。每天很有工作热情。以前工业革命解决的问题可能是通过发明一些机械去改变人的手脚（功能），比如汽车改变脚；然而现在算法工程师解决的问题大部分都是用机器模拟人的脑力劳动，比如人工智能、机器学习，分析数据（图片、文字、语音等），（分析过程）你可以想象是人眼、耳朵接收到信息，然后通过算法、人工智能引擎去模拟人脑去做一些处理，从而解决一些简单或复杂的脑力劳动。
广州日报：在你看来，现在我们生活中的哪些场景或方面在使用算法？你做的项目跟我们现在的哪些生活方面有关？如何影响我们的生活？
严津：如上所说，既然它是模拟人脑，你可以让所有场景使用算法这个东西，毕竟生活也是通过人脑处理这些内容。比如语音识别、自动驾驶、内容推荐，这些都在用算法。比如推荐领域，以前的新闻是编辑推荐，编辑觉得好，推荐给大家看，现在算法推荐可以发现长尾（指那些原来不受到重视的销量小但种类多的产品或服务），可以通过兴趣推荐，更多是考虑到用户的反馈，包括用户的点击和其他行为，这更民主。
广州日报：你日常的工作内容如何？平时更多地跟算法、机器打交道你感觉如何？有什么发生在人机间令你印象深刻的事？
严津：日常的工作是优化一些算法，我感觉挺好的，可以学习到一些知识、解决一些问题和服务用户，感觉比较有激情。
印象深刻的是有一次，我调用了一个手写识别的API（应用程序编程接口），当时让一个同事体验我做的东西，他写了一个字，我都没认出来，但是机器却能正确识别，当时感觉非常惊艳，机器可能比人更了解你的意图。
每一次的购买行为、阅读行为、打车行为，算法都在学习如何更了解我们，通过学习算法变得更加聪明，更加了解我们的需求。严津说，算法需要价值观，毕竟现阶段的算法还不成熟，还需要人工干预。
算法在迎合人们
广州日报：就在前几天，今日头条公布了它的算法原理，作为算法工程师，你如何看待此事？算法用以分发信息，是否需要具有价值观？
严津：这确实是一个比较好的事情，以前是黑箱的，大家不清楚它的工作原理，可能会恐惧这个东西。现在公布了，大家至少有一个了解，这是挺不错的。
算法需要价值观，因为算法大部分是通过数值衡量，这对一些量化的东西才能有效。但有一些东西确实很难衡量，此时还是需要一些人为干预，毕竟现在算法还不是完全的成熟。
广州日报：如今打车、社交、购物等，人们生活的方方面面都被算法影响，算法是如何变得聪明更加了解人的需求呢？算法是在迎合人们吗？
严津：算法是在迎合人们。算法有一个优化目标，往往是通过用户的一些数据指标来衡量，比如说，提高一些用户量、提高用户的停留时长以及提高一些点击量等这些维度，这些东西是在迎合人类。
算法怎么变聪明呢？比如现在算法有一个目标了，它里面会用到一些数学的优化方法，然后通过数据训练得到一个更好的决策模型，通过这个流程变得聪明、更了解人的需求。
人人能成算法工程师
广州日报：成为算法工程师，主要需要具备哪些技能？
严津：1.完成机器学习基础。机器学习方面的知识是算法工程师区别于普通程序员的核心，这部分要重点掌握。推荐参加全球人工智能学院的《深度学习专业班》的学习——一个课程全部搞定！
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算法工程师的薪资待遇如何?
我有更好的答案
据报道，近日，一份2018届互联网校招高薪清单在网络流传，清单显示了众多知名互联网企业技术类岗位的年薪水平，动辄30万以上的出价，引起了不少高校应届生的关注。报道称，根据校招薪水公号称，2018届互联网校招已经陆陆续续的开展了，中新经纬通过对高薪岗位梳理发现，有20多家企业年薪突破了30W，其中包括谷歌中国、微软、google、腾讯他们给校招生开出的年薪水平均在30万以上。分析人士称，谷歌中国的人工智能岗位年薪最高，达56万元人民币，其次是微软的算法工程师岗位，年薪51万，第三是谷歌的算法工程师岗位，年薪50万，排在第四、第五的是腾讯公司的基础应用研究（SSP）岗位和腾讯云后台研发工程师岗位，年薪分别是45-50万、32.4万。整体来看，算法工程师岗位最吃香。多位参加今年互联网科技企业校招的2018届毕业生表示，这份高薪清单还是比较准确的，在某“双一流”大学控制科学与工程专业读研的李航（化名）介绍，这份网传的高薪清单在我们应届毕业生中间比较受关注，里面显示的年薪水平还是比较准确的。随着时代的进步，再也不是学好数理化走遍天下都不怕了！
新媒体从业者
无论哪个岗位的经历都会对自己未来在互联网企业的就业获得加分，去阿里会更有前途。IBM作为外资企业，一般在国内所做研究不会特别深入，大多属于边缘地带。所以对将来就业未必有好处。 而阿里的大多数内容属于实战技能从个人的发展前途来说
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今天是1024程序员节，祝程序员朋友节日快乐。程序员世界里的高薪早已不是什么秘密，程序员世界里的炫富也不是比车比表比包包，而是比谁的房本多。那么程序员的工资有多高呢？前两天一份2018届校招高新清单刷了屏，人工智能和算法工程师岗位最低30万年薪有一次刷新了人们对程序员高薪的认知。刚出校门就能拿到30万年薪，最高的谷歌中国人工智能岗位开出56万年薪，微软算法工程师给出51万年薪，腾讯、大疆、网易、阿里、OPPO、滴滴等国内互联网企业也给算法工程师、研发工程师开出了30-50万年薪的高薪，凭什么能赚这么多钱呢？薪资水平只有程序员零头的小编默默的咨询了一些算法工程师的朋友，大概了解了算法工程师是做什么的，还有要掌握什么技能。首先，算法工程师是做什么的？一个做搜索排序算法的工程师告诉我，算法工程师的工作要分为观察数据、找特征、设计算法、算法验证、洗数据、工程化、上线看效果等几步。首先是观察数据，从数据里找问题比如说你开了一家淘宝店，店里有几十款商品，有些商品卖得好，有些商品的评价挺好，价格也有优势，质量也不错，搜索排名也挺好，但就是卖的不好，于是你要把这些卖的不好的但是评价又好的商品找出来分析问题。在实际工作中，算法工程师通过观察数据、看数据报表、分析数据曲线等步骤，对比关键数据的变化，从中发现有问题的部分。这一阶段需要数据敏感性，要具备全面观察的能力。还要具备编写脚本代码的能力，遇到需要处理的数据需要随手编写代码，需要熟悉python，会用shell。第二步从问题数据里找特征你整理了淘宝店里销量不高的商品，开始分析找共性问题，从定价到商品包装，从排名优化到评论星级，都没有发现问题，一拍脑门发现这些商品的展示图片做的不好，没有突出商品特点。这就是算法工程师找特征阶段的工作了，在问题数据里找到共性特征，需要的能力也更多是经验。第三步设计算法解决问题你发现图片的问题后开始找美工重新做图，拍摄商品图片，美化，然后加上商品的卖点，重新包装。面对几十个商品时可以一个一个更改，如果面对几万几十万条数据时就不能一个一个更改了，需要设计算法来解决。最浅显的就像做EXCEL表格里，十几行数据时可以手动更改，几千条数据时就要使用公式。算法工程师需要把任何问题都转化为数学上的向量，也就是将特征向量化，才能通过算法解决。比如更改图片这件事来说，质量差的图片往往颜色变化少，首先将图像数据进行傅里叶变换，变成频域数据，根据傅里叶变换的性质高频部分幅度高，图像的颜色变化明显，一张图片的好坏就可以用向量化表示，然后加到排序模型。在第三步里，需要根据场景建立一个数学模型，需要具有数学建模和抽象能力以及编程能力。第四步验证算法是否有效当美工设计完图片后需要由老板审核，来验证这个图片是否符合大众需求，有条件的时候可以通过一些推广渠道进行测试，同时上线两张图片验证哪个效果更好，这是常见的A/B测试。做算法工程师也是一样，要设计一个算法的离线验证方式来检验效果，以及设计一个上线以后的A/B测试方案来测试算法是否真的有效。这一步需要具备综合能力，也就是强大的语言表达能力。第五步洗数据洗数据是算法工程师的必修课，需要把现有的数据变成需要的格式。需要脚本语言处理能力，还要会使用一些数据处理工具。第六步工程化当我们设计完算法并整理好数据之后，需要把算法嵌入到原有的系统中，保证算法的效率以及性能。这一步需要用到机器学习的hadoop，spark工具。第七步上线看效果经过前面一系列的准备工作，终于上线了，上线之后需要根据效果再次进行调整。算法工程师的工作是通过程序处理亿万量级的数据，除了要有丰富的工作技能，还要具备一定的经验。上面的流程很难让一个人自己完成，一般会有一个团队来协同执行。同样都是算法工程师的岗位，根据能力和经验的不同也可以分为三个阶段。算法工程师的3个职业分层第一阶段，会使用工具处理数据这一阶段的工程师需要熟悉常用的数据模型，接到数据之后能够找到合适的模型跑数据。一般掌握了LDA、SVM、libnear、mahout等开源工具就可以满足工作。当然，这是算法工程师最基础的能力，并不能改变世界统治人类。第二阶段，根据特点改造模型第二阶段的算法工程师要根据实际问题对数据模型进行改造，并且采用相匹配的最合适的算法。因为实际问题的数据分布是具备一些差异化特点的，使用现有的模型和开源工具可以解决一部分问题，但并不能有针对性的解决问题。第二阶段的算法工程师需要深入了解机器学习的原理和组件，要掌握最优化的方法。第三阶段要擅长定义问题第三阶段的算法工程师要具有定义和解决问题的能力，有明确的可量化的目标函数。在人工智能、深度学习等领域的应用中，如何将算法转化为解决实际问题的能力是算法工程师的高级能力。比如微软亚洲研究院研究员郑宇所进行的城市计算领域研究，通过获取整合和分析城市中不同领域的大数据解决城市管理问题，利用算法来发现问题并解决问题。深度学习与人工智能是一个热门的新兴领域，走在前沿的互联网公司正在进行实践的探索，在第六届TOP100软件案例研究峰会的入围榜单中，可以看到人工智能和机器学习在金融风控、城市管理等方面的应用。具体案例可以到TOP100官方网站查询并领取现场免费体验票，第六届TOP100大会将于11月9日-12日在北京国家会议中心举办。
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