Welche Fähigkeiten müssen Algorithmeningenieure beherrschen?

Fähigkeiten, die Algorithmusingenieure beherrschen müssen: algorithmische Fähigkeiten, Programmierfähigkeiten (Python, C++, Java und andere Programmiersprachen, SQL, Datenbank), Fähigkeit zur Paketanpassung, Fähigkeit zum Pipeline-Aufbau, Fähigkeit zur Datenanalyse, Fähigkeit zur Hilfstechnologie usw.

An einen exzellenten Algorithmenentwickler muss er oder sie nicht nur über hervorragende technische Fähigkeiten verfügen, sondern auch über ein tiefes Geschäftsverständnis und externe Kommunikationsfähigkeiten. Kurz gesagt, die Anforderungen können sehr hoch sein!

Im Hinblick auf die Aufteilung der Verantwortlichkeiten und Fähigkeiten ist ein Algorithmeningenieur jedoch in erster Linie ein Ingenieur, weshalb in diesem Artikel hauptsächlich die Anforderungen an die technischen Fähigkeiten erörtert werden.

Lassen Sie mich vor Beginn eine Mindmap erstellen, die den Kerninhalt darstellt, der in diesem Artikel geteilt wird:

Überblick über technische Fähigkeiten

Algorithm Engineer, wie wir am Namen erkennen können, Ein Algorithmeningenieur sollte zunächst über algorithmische Fähigkeiten und technische Fähigkeiten verfügen, die wir uns als grundlegende technische Fähigkeiten vorstellen können. Aufgrund der Beliebtheit der Open-Source-Technologie sind Sklearn, Tensorflow und Spark ML im Grunde die Standard-Toolbibliotheken der meisten Algorithmenentwickler geworden. Daher entscheiden auch kompetente Paketanpassungsmöglichkeiten darüber, ob ein Algorithmenentwickler die Anforderungen schnell realisieren kann.

Zweitens wird die Implementierung von Algorithmen in einer realen Produktionsumgebung auf verschiedene Geschäftsszenarien und Datenumgebungen stoßen, was auch erfordert, dass Algorithmeningenieure über Pipeline-Konstruktionsfunktionen verfügen, um den Datenfluss und die Modelle in der gesamten Produktionsumgebung zu verbinden. Gleichzeitig warten in der Produktionsumgebung verschiedene „schwierige Probleme“ darauf, von Ihnen erklärt zu werden, z. B. warum die experimentellen Ergebnisse besonders schlecht sind. Warum ist der Modelleffekt instabil? Dies erfordert, dass Algorithmeningenieure über bestimmte Datenanalysefähigkeiten verfügen.

Oft werden Sie feststellen, dass die Energie, die Sie für die Datenanalyse und den Pipeline-Bau aufwenden, mehr als 80 % Ihres Arbeitsinhalts ausmachen kann.

Wenn Sie über die oben genannten Fähigkeiten verfügen, können Sie sich bereits als Algorithmeningenieur bezeichnen. An diesem Punkt können Sie zur Datenanalyse gehen und sagen: „Sehen Sie, ich kann die Pipeline des gesamten Modells erstellen, aber Sie können nur die von anderen bereitgestellten Daten abrufen und dann das Paket anpassen.“ Entwickler Dese: „Sehen Sie, ich verstehe viele Algorithmen, also können Sie nur Code schreiben.“

Nachdem Dese fertig ist, kehren wir zum Thema zurück. Reicht es aus, wenn Algorithmeningenieure nur diese Fähigkeit haben? Die Antwort reicht natürlich nicht aus. Da verschiedene Unternehmen über unterschiedliche Teamreifegrade, Tools und Prozessreife verfügen, ergeben sich unterschiedliche Anforderungen an Algorithmeningenieure, z. B. an Modellveröffentlichungsfunktionen und Berichtsentwicklungsfunktionen. Natürlich gibt es auch einige andere Funktionen, obwohl dies möglicherweise nicht der Fall ist Besonders wichtig, aber wenn niemand diese Aufgaben für Sie erledigt, müssen Algorithmenentwickler diese Aufgaben möglicherweise trotzdem übernehmen, z. B. Graustufentestfunktionen, Lastausgleichsfunktionen usw.

Nachdem man den oben genannten Inhalt sortiert hat, wird es zu einer solchen Mindmap.

Detaillierte Erläuterung der technischen Fähigkeiten

1. Algorithmenfähigkeiten

Ich werde nicht viel über Algorithmenfähigkeiten sagen. Für einen Algorithmeningenieur, der versteht Algorithmen nicht, das ist nicht sehr vernünftig. Hier hat der Laie auch den Inhalt der Statistik einbezogen.

2. Programmierfähigkeiten

Programmierfähigkeiten sind hauptsächlich in zwei Teile unterteilt:

Programmiersprachen wie Python, C++ und Java sind ebenfalls gängige Programmiersprachen für Algorithmenentwickler Im Allgemeinen reicht es aus, eines davon zu beherrschen.

• SQL ist eine sehr vielseitige Fähigkeit. SQL ist auch eine Programmiersprache, aber es ist die am häufigsten verwendete Sprache für die Datenverarbeitung! Sehr nützlich. Im Big-Data-Szenario müssen Sie Hive SQL verstehen.

• 3. Fähigkeit zur Paketanpassung

Obwohl sich jeder über Paketanpasser lustig macht, gibt es ehrlich gesagt nicht viele Leute, die Pakete sehr gut anpassen können, wenn Sie beispielsweise gebeten werden, selbst ein komplexes Netzwerk aufzubauen Wenn Sie Tensorflow verwenden, können Sie es nicht googeln. Können Sie es aufschreiben? Können Sie sich daran erinnern, wie man es klar verwendet?

Sklearn

• Tensorflow

• Spark ML
2. Kernfunktionen

1. Pipeline-Building-Fähigkeiten

Pipeline-Building-Fähigkeiten, ich möchte mehr ausdrücken Hier ist der gesamte Datenstrom Die Fähigkeit, Daten aus Protokoll->Funktionen->Modelltraining->Feedback zu erstellen und diese Kette zu vervollständigen, wird viele Probleme mit sich bringen, die überwunden werden müssen. Zum Beispiel:

Probleme mit der Modellkonsistenz in Echtzeit und offline?

• Probleme mit der Konsistenz von Offline- und Echtzeitfunktionen?

• Probleme mit der Echtzeit-Feature-Konstruktion?

• Datenverzögerungsproblem?

• In vielen Fällen können Arbeiten wie die Modellfreigabe mit der Unterstützung anderer Studenten abgeschlossen werden, aber Probleme wie der Datenfluss erfordern die Lösung mehrerer Algorithmeningenieure.

2. Fähigkeit zur Datenanalyse

Die Datenanalysefunktionen beziehen sich hier nicht auf Geschäftsanalysen oder Geschäftsanalysen, sondern eher auf die Funktionen der Merkmalsanalyse, der Algorithmuseffektanalyse und der Analyse verschiedener abnormaler Problemstandorte.

Oft lässt sich der Fähigkeitsgrad zweier Algorithmeningenieure auch an der Fähigkeit zur Datenanalyse ablesen.

3. Unterstützende technische Fähigkeiten

Unterstützte technische Fähigkeiten bedeuten, dass die Auswirkungen, die Sie haben, nicht besonders groß sind, aber es sind auch nützliche Fähigkeiten, insbesondere weil verschiedene Unternehmen unterschiedliche Entwicklungssituationen haben, die wahrscheinlich auftreten. Ein Algorithmus-Ingenieur ist verantwortlich für den Datenzugriff, die Datenbereinigung, die Algorithmusplattform und das Front-End sowie für den Modellstart sowie den Systembetrieb und die Wartung.

Ich werde hier nicht auf Details eingehen.

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