1、算法工程师是做什么的？
广义上是指搞软件算法的，也就是开发和应用软件算法实现工业控制和程序处理。除了机器学习之外 还包括控制算法、图形算法等，狭义上现在谈算法工程师一般指的是搞大数据的，也就是数据挖掘算法工程师。
算法工程师在工作中主要会涉及三个方面的工作：1、研究新算法或者在现有算法的基础上做优化：这时需要读一些研究论文，并针对自己所面对的应用场景，做专门的新型算法研究及对现有算法进行改进。2、工程开发：将构建的算法通过代码实现，在数据集上进行测试，检验效果。3、算法调整、参数调优：对于大部分的算法，构建好模型、代码实现只是最初的一步，更多的工作量是在对算法模型进行调整、参数进行调优，从而可以使得自己构建的算法可以更加匹配你所分析的数据，达到最优的效果。
具体研究领域为：
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推荐算法和协通滤波算法：就是各种推送系统的设计机制；
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NLP：自然语言分析，在广告、推送系统、搜索工具这些产品中应用；
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语音信号处理：比如回路噪声抑制什么的，一般用在语音聊天，语音识别的前端检测；
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图像处理：基于OpenCV的图像处理算法，近一两年有被做深度学习的取代的趋势；
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SLAM：集中在机器人定位导航上，比如无人车，扫地机器人；
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VR，AR：涉及到的包括视频跟踪，SLAM，raytracing，几何投影等。
2、算法工程师的职位方向有哪些？
从专业领域可以分为：
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NLP算法工程师
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视频算法工程师
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图像处理算法工程师
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音频算法工程师
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通信基带算法工程师
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信号算法工程师
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数据挖掘算法工程师
从工作性质也可以简单分为两类。其中一类是偏研究型的算法工程师，例如复现paper，改善模型，发paper，出专利，这一类人才大都是科研大佬。第二类则是更加贴近业务的算法工程师，不如称为「算法应用工程师」。这一类主要是与业务同事进行搭档，通过现有的一些成熟模型来帮助业务同学解决问题。一般我们接触到的都是算法应用工程师。
3、算法(应用)工程师的主要工作内容是什么？
首先针对特定的问题，选算法，算法一般都是现成的，研究新的算法是研究型算法工程师甚至是数学家的事情，大部分情况下，你只是应用算法。
之后就是对数据进行算法的验证，包括问题定义、数据预处理和模型评估几个阶段：
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定义问题：包括很多方面，例如业务需求、模型产出、变量的选择、目标的定义等等。
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数据的预处理：大多数情况下，数据并不是现成的放在面前，数据可能是原始的、底层的，甚至是非结构化的
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特征工程 : 简单的说就是筛选合适的变量并进行处理；
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模型评估：模型评估包含模型本身的性能、模型稳定性、变量的稳定性、可维护性等等方面，还要结合具体的业务指标进行验证。
然后就是调参数，选特征，调参数，选特征，调参数，选特征。然后做出特定模型的最优解。
最终，选择应用于产品的模型。
4、算法(应用)工程师薪资高吗？
算法工程师目前是一个高端也是相对紧缺的职位，通常是月薪20k以上，年薪30万以上，具体薪资可以到招聘网站如拉钩，猎聘网上看看。
推荐阅读：
20万、50万、100万的算法工程师，到底有什么区别？（点击阅读原文可查看）
5、算法工程师的招聘要求高吗？
现在国内公司对算法工程师的要求相对较高，尤其是学历方面，很多互联网公司(比如网易)要求算法工程师至少是硕士，但也有的公司(比如阿里，美团)不要求硕士学历。另外就是编程能力和算法应用能力。
以数据挖掘算法工程师为例，基本的要求如下：
学历：本科
专业：计算机、通信、应用数学、金融数学、模式识别、人工智能；
技术领域：机器学习，数据挖掘
技术要求：
（1） 熟悉常用机器学习和数据挖掘算法，包括但不限于决策树、Kmeans、SVM、线性回归、逻辑回归以及神经网络等算法；
（2） 熟练使用SQL、Matlab、Python等工具优先；
（3） 对Hadoop、Spark、Storm等大规模数据存储与运算平台有实践经验
（4） 数学基础要好，如高数，统计学，数据结构
加分项：数据挖掘建模大赛；
6、如何成为一名优秀的算法工程师？
学历：算法工程师对学历要求较高，如果你还在学校建议读个硕士或者去国外学CS；
数学：数学知识是必不可少的，需要了解概率论基本思想，了解向量、矩阵、导数运算；
编程：需要精通Python/C/C++其中一种编程语言，熟悉数据库的接口技术；
算法：需要熟练掌握数学建模、应用算法的设计和优化理论，熟悉关联推荐、SVM、逻辑回归、朴素贝叶斯等常见机器学习算法；
实践：参加ACM大赛，参加数学建模竞赛，锻炼自己这方面的能力；
推荐书籍：
《算法导论》
《集体智慧编程》
《机器学习》-周志华
如果你看到了这里，就抓紧时间去完成自己的小目标吧！
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【AI时代就业指南系列】好文：
原文始发于微信公众号（PPV课数据科学社区）：AI时代就业指南：如何成为一名优秀的算法工程师？
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