1. 定义
    1. 工程师：拥有基本的工程能力
    2. 算法：深度学习方向，运筹学凸优化方向
  2. 专业技能
    1. 计算机知识：算法，数据结构，编译原理，数据库，UNIX，网络，操作系统，组成原理等
    2. 数学知识：线性代数，微积分，概率统计等
    3. 算法知识：数据挖掘，回归，机器学习，深度学习（花书）等
  3. 软能力
    1. 理解能力（尤其是把业务问题转化为损失函数的能力）
    2. 沟通能力（对业务，对同事，对后端，对上级）
    3. 好奇心和求知欲
  4. 对校招人才的要求
    1. 专业：第一优先级计算机类专业，第二优先级数学类，统计类专业
    2. 学校：越好的学校面试通过的概率越大
    3. 学历：一般都是硕士，博士。
    4. 论文：如果专业不对口，或者学历是本科，那么论文是反杀的唯一机会。
  5. 对社招人才的要求
    1. 在校招基础上，额外关注经验
    2. 经验相关性 vs 综合实力（实际优先级视情况而定）
  6. 目前大厂对校招的态度
    1. 大部分情况下，校招人才的能力不弱于社招人才，且潜力更大，因此校招薪水一直在创新高，产生了老员工被倒挂的现象。
  7. 对业务的好奇心 vs 对技术的好奇心
    1. 两个都很重要
    2. 对技术的好奇心更重要
  8. 算法卷吗？
    1. 入门级竞争白热化
    2. 高端人才紧缺
    3. 作为一个硕士学历，加顶会论文为门槛的职业，综合来说，很卷。
  9. 常用模型，框架
    1. DNN大发展
    2. 谷歌的TensorFlow，facebook的PyTorch

算法工程师知识地图_深度学习

 

 

算法确定如何建模，工程确定如何落地实现。

编译原理等通识课的重要性在于培养计算机思维，而不是在于知识本身。

数学知识是算法知识的支撑。

运筹学凸优化的重要性在于培养思维习惯。

保持对知识的热爱，追逐技术前沿，才能保持竞争力。

良好的沟通能力能使人更快地成长。针对不同的人（四类人），给出他最需要的信息。