金融算法工程师就业前景及薪酬？

一、金融算法工程师就业前景及薪酬？

就业前景不错。优秀的算法工程师可以说是各大企业公司争抢的稀缺资源，短期来看，这个岗位的人才缺口将被继续放大。总的来说，算法工程师在就业市场上完全处于主动的地位。

待遇不错。北上广深这样的一线城市，平均薪资基本在20K出头。而在二三线城市，算法工程师的平均薪资大概也在10K左右。

二、金融概率算法？

概率计算方法一：频次算法

即分别考虑每种事件发生的频次，单个事件频次除总频次，即是概率值，或者单个事件频次除以其他事件频次，然后再转化为概率值。

例如：邮件箱中收到大量邮件，有诈骗邮件，有正常邮件。根据统计，诈骗邮件中出现文字：“中奖”占30%，出现“www.”占40%；正常邮件出现“中奖”占1%，出现“www.”占2%。数据统计显示邮箱中诈骗邮件占比为20%，随机抽取一封邮件发现含有“中奖”和“www.”，这封邮件是诈骗邮件的概率是多少。

想直接列出概率算式有点难度，通过频次计算就比较简单。

这封邮件要么是诈骗邮件，要么是正常邮件。

先考虑含有“中奖”和“www.”的正常邮件有多少：(1-20%) x 1% x 2% = 160 %%%

再考虑 含有“中奖”和“www.”的诈骗邮件有多少 20% x 30% x 40% = 240%%%

两者比值 160 ：240 = 2:3

因为这封邮件不是正常邮件就是诈骗邮件，两者的概率之和是1，所以诈骗邮件的概率就是：

3 ：（2+3）= 60%。

从这个例子中可以看出，用频次计算概率，就是分别考虑所有情况发生的频次，然后算出比值，然后再看总概率等于多少，若是互斥事件，总概率就是1，所以频次比就可以转化为概率值。这样用分别考虑各自的频次的方法就能降低思考难度。

再举个取球的例子，两个盒子，甲盒子装有70个白球30个红球，乙盒子装有20个白球80个红球。随意拿出一个盒子，取出一个球看颜色，再放回，连续取20次，发现10个白球10个红球。问拿出的盒子是甲的概率多少。

用频次算法极为简单，分别算频次。

甲盒子中拿出10个白球和10个红球的频次是 0.7^10 x 0.3^10

乙盒子同样算法 0.2^10 x 0.8^10

频次之比就是概率之比，因为是概率之和等于1，就很容易把频次比转化为概率。

在教科书中，针对 这类问题，发明条件概率概念和贝叶斯公式，甚至还用到阶乘的运算，这种做法并不能降低思考的难度，在我看来没有必要。

概率计算方法二：集合对应法：

举例：半径为1的圆，通过上面一点做弦，弦长小于根号2的概率多少

通过画图显示，直观就能判断，弦的数目对应圆上的点，这些点的集合就是弧长，因此弦的数目可以用弧长对应，小于根号2的弦和所有弦的数目就是弧长和圆周长的比值。有了这种对应关系，很容易计算

三、金融科技 算法

金融科技行业一直在迅速发展，而算法在其中扮演着关键角色。随着金融科技的不断创新和进步，各种算法被应用于金融行业，为其带来了一系列的变革和优势。

金融科技和算法的融合

金融科技是指利用先进的技术手段和算法来改变传统金融行业的模式和业务流程，提高服务效率和用户体验。而算法作为金融科技的核心技术之一，通过数据分析、预测建模等方法，实现了金融业务的智能化和自动化。

金融科技和算法的融合，使得金融行业可以更好地应对市场变化、降低风险、提高效率，并为用户提供更多样化的服务和产品。例如，在金融市场交易中，算法能够快速识别交易模式、预测市场走势，帮助投资者做出更明智的决策。

金融科技与算法应用案例

金融科技和算法的应用已经渗透到金融行业的方方面面，为行业带来了巨大的改变和机遇。比如，在风险管理领域，利用算法可以更准确地评估个人或企业的信用风险，帮助银行等金融机构制定更科学的信贷政策。

另外，在支付领域，金融科技的发展使得移动支付、电子支付等方式得到了普及，而这些支付方式背后也离不开各种算法的支持，保障了支付的安全和高效。

金融科技与算法的未来

随着人工智能、大数据等技术的不断发展，金融科技和算法的应用将变得更加广泛和深入。未来，金融科技行业将通过算法实现更智能化的服务和产品，为用户提供更个性化、便捷的金融体验。

同时，随着监管政策的不断完善和技术的不断提升，金融科技和算法也将更好地为金融行业的发展和稳定贡献力量。金融科技和算法的未来发展势必将成为金融行业关注的焦点，并为行业带来更多的创新和机遇。

四、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。

五、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。

六、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。

七、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。

八、算法工程师能干多久？

40岁。据今晚报可知，一般来说，算法工程师的职业寿命很少超过40岁。当然这中间的原因很多，有的是跟不上IT行业的发展节奏，有的是因为常年加班没有自己的生活，有的是因为没有养成常年学习的习惯，被行业淘汰了。算法工程师就是利用算法处理事物的人， 算法工程师有计算机、电子、通信、数学等相关专业要求，研究方向有视频算法工程师、图像处理算法工程师、音频算法工程师等。

九、图像算法工程师前景？

算法工程师前景好，愿意投入大量时间精力进去，时刻跟进国际前沿，确实非常有前途。随着岗位对技术的要求越来越高，薪水在大规模增长。 所以，图像算法的前景有很多好的。够有天赋，够努力，再有好的团队和项目，初学者几年以后，会发展的不错。

如果不是兴趣使然，依靠图像算法发家致富的可能性不大。

如果自身喜欢，愿意投入大量时间精力进去，时刻跟进国际前沿，确实非常有前途。

十、数据算法工程师前途？

算法工程师前景还是比较广阔的。

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。