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湖边隐居
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潇潇若雨

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要说算法工程师的日常工作,那就是做优化优化再优化,那很多人要问了:未来的发展呢?难道一直日复一日?这只是笼统地说,但真正的细分还是有很多的,比如: 数据挖掘和数据分析,比如说异常检测、欺诈检测等; 自然语言处理(NLP),比如说我们算法部门就有专门的NLP组,主要负责搭建上层算法应用的基础设施,如文章关键词、实体词、相似度计算等,在智能翻译、语音处理当中也会用到相关技术; 图像处理(CV),比如自动驾驶当中涉及到的图像拼接、车道线检测,推荐当中涉及到的图像特征提取等; 推荐算法,当前各大互联网公司基本都会有这个岗位,信息流推荐、商品推荐等; 搜索算法,和推荐算法用到的技术很类似了,信息搜索、商品搜索等; 广告算法,技术上和推荐算法很像,但是涉及到的其它知识会稍微多些,因为广告要考虑的不仅仅是用户和内容的关系了,还多了一层商家的关系。 其它的还有一些偏研究性质的岗位,这个一般要求也比较高,博士研究生招的比较多,主要是不差钱的大厂会成立相关部门,比如阿里的达摩院,其它公司的AI Lab等,这些部门当中一般也有专门做研究与应用相结合的一些岗位。 程序员的职业发展路径一般就是,初级工程师、高级工程师、资深工程师、专家、高级专家、资深专家、研究员,大公司会有相应的职级,比如阿里技术序列就对应P1~P14,校招一般是P4~P5,本科一般P4,研究生一般P5,能力强的可能给到P6甚至P7,但这毕竟是凤毛麟角。P5~P7是干活的中坚力量,占比比较大,一般一到两年晋升一次,当然升不升和怎么升跟你的个人能力和产出强相关,评定的标准还是比较规范的,P7往上升卡得比较严。

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飞天之梦想

要说算法工程师的日常工作,就是做优化优化再优化,很多人会问:未来的发展呢?日复一日吗?这只是一般的说法,但真正的细分还是很多的,比如: 数据挖掘和数据分析,如异常检测、欺诈检测等; 自然语言处理(NLP),比如我们的算法部门有专门的NLP组,主要负责构建上层算法应用的基础设施,比如文章关键词、实体词、相似度计算等。,并在智能翻译和语音处理中使用相关技术; 图像处理(CV),如自动驾驶涉及的图像拼接、车道线检测、推荐涉及的图像特征提取等; 推荐算法,目前各大互联网公司基本都有这个岗位,信息流推荐,商品推荐等等; 搜索算法类似于推荐算法使用的技术,如信息搜索、商品搜索等; 广告算法在技术上类似于推荐算法,但涉及的其他知识会稍微多一点,因为广告不仅要考虑用户和内容的关系,还要考虑商家的关系。 另外还有一些偏研究性质的岗位,这个一般要求也比较高,博士生招聘比较多,主要是不差钱的大厂会成立相关部门,比如阿里的达摩院,其他公司的AILab等等,这些部门中一般也有一些专门做研究和应用的岗位。 程序员的职业发展路径一般是初级工程师、高级工程师、高级工程师、专家、高级专家、高级专家、研究人员。大公司会有相应的职级,比如阿里技术序列对应P1~P14,校招一般是P4~P5,本科一般是P4,研究生一般是P5,能力强的可能给P6甚至P7,但毕竟很少见。P5~P7是工作的中坚力量,占比相对较大,一般每两年晋升一次。当然,是否上升和如何上升与你的个人能力和产出密切相关。评价标准比较规范,P7上升卡比较严格。

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小东菇1

答没有前途。

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