アルゴリズムエンジニアはどのようなスキルを習得する必要がありますか?

アルゴリズムエンジニアが習得すべきスキル：アルゴリズム能力、プログラミング能力（Python、C、Javaなどのプログラミング言語、Sql、データベース）、パッケージ調整能力、パイプライン構築能力、データ分析能力、補助技術能力、など。

優れたアルゴリズムエンジニアには、優れた技術力だけでなく、ビジネスへの深い理解、そして対外的なコミュニケーションスキルも必要です。要件は非常に高い場合があります。

ただし、責任と能力の分担という点では、アルゴリズム エンジニアは何よりもまずエンジニアであるため、この記事では主にエンジニアリング能力の要件について説明します。

始める前に、マインド マップを作成しましょう。これがこの記事で共有する中心的な内容になります:

# #エンジニアリング能力の概要

アルゴリズムエンジニアは、その名前からもわかるように、まずアルゴリズム能力とエンジニアリング能力を備えていることが必要であり、これらは基礎的な技術能力と考えてよいでしょう。オープンソース技術の普及により、Sklearn、Tensorflow、Spark ML は基本的にほとんどのアルゴリズム エンジニアの標準ツール ライブラリとなっているため、アルゴリズム エンジニアが要件を迅速に実装できるかどうかは、熟練したアウトソーシング能力によって決まります。

第 2 に、実際の運用環境では、アルゴリズムの実装でさまざまなビジネス シナリオやデータ環境が発生するため、アルゴリズム エンジニアには運用環境全体のデータを統合するためのパイプライン構築機能も必要です。モデルが接続されています。一方で、実稼働環境では、なぜ実験結果が特に悪いのかなど、さまざまな「難しい問題」が説明を待っていることになります。モデル効果が不安定なのはなぜですか?このため、アルゴリズム エンジニアには特定のデータ分析能力が必要です。

多くの場合、データ分析とパイプライン構築に費やすエネルギーが業務内容の 80% 以上を占めることがあります。

上記の能力があれば、すでにアルゴリズム エンジニアと名乗ることができます。この時点で、データ分析を少し楽しむことができます:「モデル全体のパイプラインを構築できますが、他の人から提供されたデータを取得してパッケージを調整することしかできません。」または、次のこともできます。 find 開発者 Deser: 「ほら、私は多くのアルゴリズムを理解しているので、コードを書くことしかできません。」 ?もちろん、答えは十分ではありません。企業によってチームの成熟度、ツール、プロセスの成熟度が異なるため、モデル公開機能やレポート開発機能など、アルゴリズム エンジニアに対する要件も異なります。もちろん、その他の機能もいくつかありますが、そうでない場合もあります。これは特に重要ですが、これらのタスクを誰も代わりに行ってくれない場合でも、アルゴリズム エンジニアがグレースケール テスト機能や負荷分散機能などのタスクを引き受ける必要がある場合があります。

上記の内容を整理するとこのようなマインドマップになります。

エンジニアリング機能の詳細説明

1. 基本機能

1. アルゴリズム機能

アルゴリズムの能力については詳しく説明しませんが、アルゴリズムエンジニアに求められる基本的な能力については、アルゴリズムエンジニアがアルゴリズムを理解していないのは無理があります。ここには素人向けに統計の内容も含まれています。

2. プログラミング能力

プログラミング能力は主に 2 つの部分に分かれます:

Python、C、Java およびその他のプログラミング言語、この 3 つはまた、アルゴリズムエンジニアは主流のプログラミング言語を知っている必要があり、企業によって異なりますが、一般的にはいずれかを習得すれば十分です。

• SQL は非常に多用途な機能です。SQL はプログラミング言語でもありますが、データ処理に最もよく使用される言語です。非常に便利。ビッグ データのシナリオでは、Hive SQL を理解する必要があります。

• 3. パッケージ調整能力

誰もがアジャスターを馬鹿にしますが、正直、パッケージ調整をスムーズにできる人は多くありません。たとえば、tensorflow を使用して複雑なネットワークを構築してみましょう。Google で検索できない場合は、作成できますか?使い方をはっきり覚えていますか？

#Sklearn

• Tensorflow

• Spark ML

• 2. コア機能

1. パイプライン構築能力パイプライン構築能力 ここで言いたいのは、データフロー全体の構築能力についてです。データはログ -> 機能 -> モデル トレーニング -> フィードバックから始まり、この連鎖を完了できるかどうか、克服する必要がある問題は数多くあります。例:

リアルタイム モデルとオフライン モデルの一貫性の問題?

• オフラインとリアルタイムの機能の一貫性に問題がありますか?

• リアルタイム機能の構築に問題がありますか?

• #データ遅延の問題がありますか?

• 多くの場合、モデルのリリースなどの作業は他の学生のサポートで完了できますが、データ フローなどの問題を解決するにはより多くのアルゴリズム エンジニアが必要です。
  2. データ分析能力

ここでいうデータ分析能力とは、業務分析や業務分析ではなく、特徴分析、アルゴリズム効果分析、各種異常問題箇所分析などの能力を指します。

データ分析能力からもアルゴリズムエンジニア2人の能力レベルが分かる場合が多いです。

3. 補助的な技術力

補助的な技術力とは、知っているか知らないかで影響は大きくありませんが、役立つ能力でもあります。特に、企業によって開発状況は異なり、アルゴリズムエンジニアはデータアクセス、データクリーニング、アルゴリズムプラットフォームとフロントエンドを担当し、モデルの立ち上げとシステムの運用保守を担当する可能性が高くなります。

ここでは詳細には触れません。

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