为何我国高级算法工程师较少？

一、为何我国高级算法工程师较少？

因为算法的难度比其他方向的难度高，很需要思维

二、高级算法工程师需要学什么？

高级算法工程师需要具备扎实的数学和计算机科学基础，包括数学建模、统计学、算法设计与分析等方面的知识。此外，还需要掌握数据结构与算法、机器学习、深度学习等领域的专业知识，具备丰富的编程经验和良好的解决问题能力。

同时，要不断学习新的技术和算法，保持对行业发展的敏锐感知，并具备良好的沟通能力和团队协作精神。综上所述，高级算法工程师需要全面的专业知识、实践经验和不断提升的学习能力。

三、高级算法工程师的基本要求？

算法工程师的核心技能不仅仅只能停留在 根据数据训练出一个模型，调参，优化，甚至部署，

我更以为作为一名优秀的算法工程师，要把维度 扩展到 针对一个 具体的问题，能 从 该问题 的前因后果，以及数据选择，数据的具体采集难以程度入手，然后针对 该问题，以及选择的数据集，再考虑用什么模型去解决这个问题。

四、西门子高级算法工程师待遇？

西门子高级算法工程师的待遇是非常好的，在西门子公司本身员工待遇就是非常好了，他又是高级算法工程师，当然，待遇比普通员工还要好得多呀

五、高级算法是什么？

数学：离散对数、N次剩余、函数计算、数值积分、高阶代数求根、快速幂、快速傅里叶变换。

分三类图论：前向星、算法、2SAT、第k短路、LCA、弦图判定计算机几何中的多边形、圆。

三维问题数据结构：ST表、动态树、块状链表、树链剖分。

六、算法工程师工资，算法工程师工资很高吗？

算法工程师各种待遇按工作时间，资历，等不同，差异很大，基本从4500元到15000元不等。

七、人工智能算法工程师高级含金量？

人工智能工程师含金量是非常高的，因为人工智能属于我国和世界级非常好的那领域，能考到这个工程师证书是非常不容易的，所以它的含金量非常高。人工智能工程师是指从事与人工智能相关算法、深度学习等多种技术的分析，研究，开发，并对人工智能系统进行设计，优化，运维，管理和应用的工程技术人员。

人工智能应用师

人工智能应用师的范围很广，包括，计算机科学，金融贸易，医药，诊断，重工业，运输，远程通讯，在线和电话服务，法律，科学发现，玩具和游戏，音乐等诸多方面。

实际应用有机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家诊断，自动规划，智能搜索，定理证明，自动程序设计，语言和图像理解，遗传编程。

人工智能应用师初级在找工作的时候是很有用的，尤其是对于应届毕业生来说是很重要的一个能力证明，毕竟对于应届毕业生来说是没有任何的工作经验和能力的这个时候有一个初级证书那就是你能力的一个证明，是非常有用的，至少给面试官留下了好的印象。

八、算法工程师原理？

算法工程师是处理数据的专业人士，他们研究并开发可用于计算机程序的算法。原理是基于数学和计算机科学的基础理论，结合各种技术来实现数据处理、模型构建和性能优化等任务。算法工程师的工作需要了解常用算法的原理，需要掌握数据结构、算法复杂度分析等知识，以及具备编程能力。算法工程师的工作职责是识别问题、设计解决方案，实现这些方案并优化算法的性能。算法的使用和优化是算法工程师的核心任务，他们需要保证算法的准确性、高效性以及可扩展性，以使计算机程序能够高效地进行数据处理和分析。

九、算法工程师简称？

答：算法工程师简称是cuda。

利用算法处理事物的人

算法（Algorithm）是一系列解决问题的清晰指令，也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。

不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。算法工程师就是利用算法处理事物的人。

十、算法工程师评价？

我认为算法工程师的核心竞争力是对模型的理解，对于模型不仅知其然，还得知其所以然。

于是我把目标检测的经典论文翻来覆去地看，将各种目标检测模型分解成了N个模块，针对每个模块，反复比对各篇论文处理方式的异同，思考各种处理方式各自的优缺点，以及有没有更好的处理方式，比如：

深度卷积神经网络中的降采样总结了降采样的各种方式；

深度卷积神经网络中的升采样梳理了升采样的诸多方法；

关于物体检测的思考简述了anchor free与anchor based的异同、one stage和two stage的区别与联系；

深度学习高效网络结构设计和高效卷积神经网络一览总结了高效网络的设计思路与具体细节；

在anchor free检测器炙手可热的时候，Why anchor?分析了anchor free和anchor based的历史由来，以及各自利弊。

同时对目标检测实践中一些开放式的问题也有一些自己的思考，比如：

关于感受野的总结详述了感受野的计算方式和在应用时需要注意的地方；

目标检测网络train from scratch问题猜想了一下目标检测能够train from scratch的关键，在这篇文章里我质疑了DSOD和DropBlock这两篇论文对train from scratch问题下的结论（当时何恺明那篇讨论train from scratch的paper还没出来，从何恺明后来paper的实验看来，我的质疑是对的）。

上面是把模型揉碎了看，最近开始有更多时间与精力接触除了目标检测以外的任务，于是思考如何将各个计算机视觉任务统一起来，最近有了一点小的想法，该想法形成了一篇简短的文章。

第二阶段

这一阶段我认为算法工程师的核心竞争力在于代码功底好，一则知道各个模型的实现细节，二则能即快又好地实现idea。于是我用pytorch手撸了Yolov2和Yolov3。同时看了不少优秀的开源代码，比如darknet、mmdetection等等。最近正在用pytorch仿照mmdetection撸一个语意分割的训练框架。

第三阶段

最近开始接触各个行业对计算机视觉的需求，我发现一名优秀的算法工程师仅仅对模型理解不错、代码功底不错是不够的，还需要对有计算机视觉业务需求的行业有着较深入的理解。恰好最近看了一篇阿里云机器智能首席科学家闵万里的专访文章，专访里这几段话我深以为然：

在阿里云的时候，我就亲自打造了一个岗位：DTC：Data Technology Consultant。DT有两个含义，一个是数据技术Data Technology，一个是数字化转型Digital Transformation，一语双关。他们像大夫，望闻问切，跟客户一起梳理出业务流程中的痛点，找到优化方式。DTC不只是对行业整体的判断，还要对赛道中的选手体检，有开药的能力。可以把对方的难言之隐梳理出来，定量、优先级排序，然后从整体到细节，一层层结构化分解，最后进入具体执行。你要在传统行业创造新价值，就要搞清楚：什么东西制约了你的产能，制约了你的效率，制约了你的利润率。技术人员今天往产业走，我相信整体遇到的障碍就是如何把技术思维变成以业务需求为导向的技术思维、技术分解思维。

虽然闵万里这几段话里的主体是技术咨询师，但我觉得这也是成为一名优秀算法工程师的必备品质。

总结一段话就是：

算法工程师往产业里走，需要把技术思维转变为以业务需求为导向的技术思维、技术分解思维；

算法工程师需要像大夫一样望闻问切，跟客户一起梳理出业务流程中的痛点，找到优化方式；

算法工程师不仅需要有对行业整体的判断，还需要对客户有体检、开药的能力，可以把客户的难言之隐梳理出来，定量、优先级排序，然后整体到细节，一层层结构化分解，最后进入具体执行；

要在传统行业创造新价值就要搞清楚什么东西制约了产能、效率、利润率。

仅仅输出模型的算法工程师比较容易被替代，更高的追求是输出一整套端到端的系统方案，从与客户一起梳理业务痛点、硬件选型、模型部署环境的规划与搭建、数据采集和标注标准制定、模型选型与设计等等。