演算法工程師需要掌握的技能：演算法能力、程式設計能力（Python、C 、Java等程式語言，Sql、資料庫）、調包能力、Pipeline建構能力、資料分析能力、輔助技術能力等。
對於優秀的演算法工程師，他（她）要具備的不僅是出色的技術能力，也要有很深的業務理解能力和對外溝通能力，總之，要求可以很高！
但是，從職責能力的劃分上來講，演算法工程師首先是工程師，因此本文主要從工程能力要求上進行一些探討。
開始之前先放一份心智圖，這將是這篇文章要分享的核心內容：
工程能力概覽
演算法工程師，從名字上我們就能看出，一名演算法工程師首先應該具備演算法能力和工程能力，我們可以認為這是基礎的技術能力。由於現在開源技術的普及，Sklearn、Tensorflow 和 Spark ML 基本上已經成為大部分演算法工程師標配的工具庫了，因此，熟練的調包能力也是決定了一名演算法工程師能否快速實現需求。
其次，在真實的生產環境中，演算法的落地會遇到各種各樣的業務場景和資料環境，這也要求演算法工程師需要具備Pipeline 建構能力，將整個生產環境中的數據流和模型打通。同時，在生產環境中，會出現各種「疑難雜症」等你去解釋，比如說為什麼實驗效果特別差？為什麼模型效果不穩定？這就要要求演算法工程師需要具備一定的數據分析能力。
很多時候，你會發現，你用在資料分析和Pipeline建置上的精力可能佔據了你8成以上的工作內容。
當你具備了上面的能力時，你已經可以稱自己為演算法工程師了。此時，你可以去對著數據分析小得瑟一下：「你看，我能建立整個模型的Pipeline，你卻只能拿到別人提供的數據後調調包吧。」或者，你也可以去找開發得瑟：」你看，我懂了很多演算法哦，你就只會寫程式碼吧。「
得瑟完之後，我們還是回歸正題，演算法工程師只具備這樣能力是否已經夠了？答案當然是不夠的。由於不同公司的團隊成熟度不同，工具化和流程的成熟度都不同，這會對演算法工程師有不同的要求，比如說模型發布能力和報表開發能力，當然也會有一些其它能力，雖然可能不是特別重要，但是當這些工作沒人幫你做的時候，演算法工程師可能還是要承擔起這些工作內容，比如說灰階測試的能力、負載平衡的能力等等。
將上面的內容整理後，就是這樣一份心智圖了。
工程能力詳解
1、演算法能力
演算法能力就不多說了，演算法工程師的基本能力要求，不懂演算法對於一名演算法工程師來講是不太合理的。這裡居士把統計學的內容也放進來了。
程式設計能力主要分為兩部分：
Python、C 、Java這類程式語言，這三種也是演算法工程師需要了解的主流程式語言，一般掌握其一就夠，看不同公司。
大家雖然會調侃調包俠，但是說實話，能調包調的很溜的人，也是不多的，比如說現在讓你自己用tensorflow建立一個複雜網絡，不能google，你能寫出來嗎？能記清楚用法嗎？
Sklearn
Tensorflow
Spark ML
Pipeline建構能力，這裡想表達的更多的是整個資料流的建構能力，資料從日誌->特徵->模型訓練->回饋，這一個鏈條能否完成的能力，這裡面會有很多難題需要克服。比如說：
即時和離線模型一致性問題？
離線和即時特徵一致性問題？
即時特徵建構的問題？
###資料延遲的問題？ ############很多時候，模型發布之類的工作是可以由其他同學支持完成，但是資料流這種問題更多的是需要演算法工程師來解決的。 ######2、資料分析能力###這裡的資料分析能力不是指商業分析或業務分析，更多的是指特徵分析、演算法效果分析和各種異常問題定位分析的能力。
很多時候，兩個演算法工程師能力水準的強弱從資料分析能力上也能窺得一二。
三、輔助科技能力
輔助的技術能力是指，你會不會的影響不會特別大，但也都是有用的能力，特別是不同公司的發展情況不同，很可能會出現一個演算法工程師既要做資料存取、又要做資料清洗、還要做演算法平台也要搞前端、還要負責模型上線、系統運維。
這裡就不再細講了。
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