알고리즘 엔지니어는 어떤 기술을 습득해야 합니까?

알고리즘 엔지니어가 마스터해야 할 기술: 알고리즘 능력, 프로그래밍 능력(Python, C++, Java 및 기타 프로그래밍 언어, Sql, 데이터베이스), 패키지 조정 능력, 파이프라인 구축 능력, 데이터 분석 능력, 보조 기술 능력 등

훌륭한 알고리즘 엔지니어가 되려면 뛰어난 기술력은 물론, 깊은 ​​비즈니스 이해와 대외 커뮤니케이션 능력도 갖춰야 합니다. 한마디로 요구사항이 매우 높을 수 있습니다!

그러나 책임과 역량의 구분에 있어서는 알고리즘 엔지니어가 무엇보다 엔지니어이기 때문에 이번 글에서는 주로 엔지니어링 역량 요구 사항을 논의합니다.

시작하기 전에 마인드 맵을 넣어 보겠습니다. 이 기사에서 공유할 핵심 내용은 다음과 같습니다.

엔지니어링 기능 개요

알고리즘 엔지니어, 이름에서 알 수 있듯이, 알고리즘 엔지니어는 먼저 기본적인 기술 역량이라 할 수 있는 알고리즘 역량과 엔지니어링 역량을 갖추어야 합니다. 오픈 소스 기술의 인기로 인해 Sklearn, Tensorflow 및 Spark ML은 기본적으로 대부분의 알고리즘 엔지니어의 표준 도구 라이브러리가 되었습니다. 따라서 숙련된 아웃소싱 능력은 알고리즘 엔지니어가 요구 사항을 신속하게 실현할 수 있는지 여부도 결정합니다.

둘째, 실제 생산 환경에서 알고리즘 구현은 다양한 비즈니스 시나리오와 데이터 환경에 직면하게 되며, 이를 위해서는 알고리즘 엔지니어가 전체 생산 환경에서 데이터 흐름과 모델을 연결하는 파이프라인 구축 능력도 필요합니다. 동시에, 생산 환경에는 실험 결과가 특히 좋지 않은 이유와 같은 다양한 "어려운 문제"가 귀하의 설명을 기다리고 있을 것입니다. 모델 효과가 불안정한 이유는 무엇입니까? 이를 위해서는 알고리즘 엔지니어가 특정 데이터 분석 기능을 갖추고 있어야 합니다.

데이터 분석 및 파이프라인 구축에 소비하는 에너지가 작업 내용의 80% 이상을 차지할 수 있다는 것을 여러 번 알게 될 것입니다.

위의 능력을 갖추고 있다면 이미 스스로를 알고리즘 엔지니어라고 부를 수 있습니다. 이 시점에서 데이터 분석에 대해 약간의 재미를 느낄 수 있습니다. "보세요. 전체 모델의 파이프라인을 구축할 수 있지만 다른 사람이 제공한 데이터만 가져온 다음 패키지를 조정할 수도 있습니다." 개발자 Deser를 찾으세요: "보세요, 저는 알고리즘을 많이 알고 있으니 코드만 작성하면 됩니다."

Deser 이후, 다시 주제로 돌아가면 알고리즘 엔지니어가 이 능력만 있으면 충분할까요? 물론 대답은 충분하지 않습니다. 회사마다 팀 성숙도 수준, 도구 및 프로세스 성숙도가 다르기 때문에 모델 게시 기능 및 보고서 개발 기능과 같은 알고리즘 엔지니어에 대한 요구 사항도 다릅니다. 물론 그렇지 않을 수도 있지만 다른 기능도 있을 것입니다. 특히 중요하지만 이러한 작업을 아무도 수행하지 않는 경우에도 알고리즘 엔지니어는 그레이스케일 테스트 기능, 로드 밸런싱 기능 등과 같은 작업을 수행해야 할 수 있습니다.

위 내용을 정리하면 이런 마인드맵이 됩니다.

엔지니어링 역량에 대한 자세한 설명

1. 기본 역량

1. 알고리즘 역량에 대해서는 별로 언급하지 않겠습니다. 알고리즘을 이해하지 못합니다. 그다지 합리적이지 않습니다. 여기에는 평신도의 통계 내용도 포함되어 있습니다.

2. 프로그래밍 능력

프로그래밍 능력은 크게 두 부분으로 나뉩니다.

Python, C++, Java와 같은 프로그래밍 언어 이 세 가지도 알고리즘 엔지니어가 사용하는 주류 프로그래밍 언어입니다. 일반적으로 그 중 하나를 익히는 것으로 충분합니다.
Sql은 프로그래밍 언어이기도 하지만 데이터 처리에 가장 일반적으로 사용되는 언어입니다! 매우 유용합니다. 빅데이터 시나리오에서는 Hive Sql을 이해해야 합니다.
3. 패키지 조정 능력

모두가 패키지 조정자를 놀리겠지만, 솔직히 패키지를 잘 조정할 수 있는 사람은 많지 않습니다. 예를 들어, 복잡한 네트워크를 스스로 구축하라는 경우가 있습니다. tensorflow를 사용하면 Google에서 검색할 수 없습니다. 작성할 수 있나요? 사용법을 명확하게 기억하시나요?

Sklearn
Tensorflow
Spark ML

2. 핵심 기능

1. 파이프라인 구축 기능, 여기서 더 표현하고 싶은 것은 전체 데이터 스트림 데이터 구축 능력, 로그 피드백->기능->모델 훈련->이 체인을 완성하는 능력 측면에서 극복해야 할 많은 문제가 있을 것입니다. 예:

실시간 및 오프라인 모델 일관성 문제가 있습니까?

• 오프라인 및 실시간 기능 일관성 문제가 있습니까?

• 실시간 기능 구축에 문제가 있나요?

• 데이터 지연 문제가 있나요?

• 모델 출시와 같은 작업은 다른 학생들의 지원을 받아 완료할 수 있는 경우가 많지만, 데이터 흐름과 같은 문제를 해결하려면 더 많은 알고리즘 엔지니어가 필요합니다.

2. 데이터 분석 능력

여기서 데이터 분석 기능은 비즈니스 분석이나 비즈니스 분석을 의미하는 것이 아니라 특징 분석, 알고리즘 효과 분석 및 다양한 이상 문제 위치 분석 기능을 의미합니다.

두 알고리즘 엔지니어의 능력 수준은 데이터 분석 능력에서도 확인할 수 있는 경우가 많습니다.

3. 보조 기술 능력

보조 기술 능력은 자신이 미치는 영향이 특별히 크지는 않지만 특히 회사마다 개발 상황이 다르기 때문에 유용한 능력임을 의미합니다. 알고리즘 엔지니어 데이터 액세스, 데이터 정리, 알고리즘 플랫폼 및 프런트 엔드를 담당하고 모델 출시 및 시스템 운영 및 유지 관리를 담당합니다.

여기서는 자세히 다루지 않겠습니다.

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