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经过一周的算法学习，对算法祛魅了，真实的工作从技术性和有意思的程度还不如 crud 。
算法干的事就是标注出数据，然后调用现成的 api 训练出模型，然后再用另一个 API 来使用模型，api 都是现成的，类似 crud 的各种库和框架，完全不需要自己做啥有技术含量的事。
现在的算法完全被高估了，技术含量很低，可替代性很高。（数据标注和调用 API ，完全不考虑性能问题，基本有手就行
对于需要性能的地方，一般都会有工程的同学来把使用模型的地方工程化，来达到线上实时性要求，但是这块和做算法的就完全无关（他们不会，也不想学，甚至都不想了解），只是用他们训练出来的模型而已。
以前听人说算法是调参侠，没经历过没啥感受，现在真实干了一周的工作，发现确实就那么回事。现在也能理解以前有些背景很好的人实习了几个月算法岗，果断转后端的原因了。
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monster1priest 2022-10-16 17:53:21 +08:00
而且在大部分企业里，算法不属于核心岗位，只是锦上添花罢了
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roundgis 2022-10-16 19:43:09 +08:00 via Android  1
調參工程師
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jaredyam 2022-10-16 19:56:54 +08:00
很多人所谓的算法岗，有挑战程度都不及写业务。太难解决不了，太简单解释不了，很难有自己可以掌控的安全感。
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s524256521 2022-10-16 19:57:56 +08:00 via iPhone 1
楼主对算法有误解，你说的叫炼丹吧。正儿八经算法不是指大规模整数规划之类的么？
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DTCPSS 2022-10-16 20:05:24 +08:00 1
我一直想吐槽，为什么国内把 Machine Learning Engineer 叫做算法工程师…
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Dganzh 2022-10-16 20:07:58 +08:00
CRUD 做的是业务，最接近挣钱的。。。
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israinbow 2022-10-16 20:10:33 +08:00
转行做飞控或者光照算法.
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bo233 2022-10-16 20:53:58 +08:00
虽然但是，这不叫做算法吧，虽然算法也有开发岗，但部署算法也不是调 api 就完事了
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vopin 2022-10-16 21:09:25 +08:00
是，没工作过但是自己研究一段时间后感觉 ML Engineering 有点虚无缥缈的感觉，关键是岗位不可能有开发多。
果断转搞项目。 现在后端写得不亦乐乎，学校里该做的研究都被我落下了。 顺便抱怨，很多搞研究的，代码写得都不太能看懂。还是看正经开发的代码舒适。 |
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learningman 2022-10-16 21:15:20 +08:00
codeforces 上前几天华为弄了个比赛，那个应该就是传统意义上的算法工程师干的活
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lambdaq 2022-10-16 21:25:12 +08:00 2
你这不叫做算法吧。。叫做算法工程？
不手撸几个矩阵优化你也好意思叫做算法？ |
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haolongsun 2022-10-16 22:21:00 +08:00 1
我以前就是干 ML 算法，我觉得这东西束之高阁，小中公司根本不可能招，只有大公司才可能烧钱来做，并且我觉得不能是叫算法工程师，而是叫机器学习工程师，感觉能玩的来只有大佬了吧，不过千万别想着这东西和计算机算法一样，这完全是数学算法。
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anonymousar 2022-10-16 22:36:55 +08:00
槽点太多 无从下口 建议正儿八经读个学位再说。
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snail00 2022-10-16 23:15:30 +08:00
做到最后都是业务, 大多数普通人单打独斗能力有限
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Donahue 2022-10-17 07:18:10 +08:00
深度学习的算法实在喜欢不起来，感觉自己学到的东西有限，就是各种模型组合。。也可能是自己没学到位，跟楼上老哥说的虚无缥缈一个感觉
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zxCoder 2022-10-17 08:04:23 +08:00 via Android
确实
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xuanbg 2022-10-17 08:39:39 +08:00
如何利用算法来解决实际的应用问题，这在广义上也算是 CRUD 的一种表现形式啦。
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montaro2017 2022-10-17 08:56:31 +08:00
感觉你的算法和我的算法理解不一样啊，我理解的是 leetcode 那种的
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zilongzixue 2022-10-17 09:29:33 +08:00 3
难的问题前人已经帮我们解决了，解决不了的我们也没有办法
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liuidetmks 2022-10-17 09:42:28 +08:00
业务为王
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wanguorui123 2022-10-17 10:58:23 +08:00
我理解的算法是图像处理、游戏引擎、生物识别、计算机视觉之内
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foveal 2022-10-17 11:07:39 +08:00 1
不同公司的算法有不同的主攻方向：
一般都需要卷特征工程，什么数据是有用的？怎么加工特征更契合模型？怎么做特征组合？哪些数据需要推动去爬取？规则和模型 /人工标注和机器预处理怎么平衡 大公司核心业务要卷新模型，天天追论文，需要自己做部分开发光 API 搞不定了。 模型已经优化了 5 年，效果要再提升 1%（直接带来利润提升），怎么提升？ 研究部门需要发论文，顶会也卷的很。 小公司需要一个人干多个人的事儿，又得懂业务又得懂研发，有时候还得懂点运维和讲故事。 调 API 很简单，不需要懂原理也可以搞定。但是模型预测结果异常了，老板给你拍个 case 让你查，你怎么查？ 只能说术业有专攻，每个人干适合自己的事儿。 |
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dog82 2022-10-17 14:01:00 +08:00
外行人觉得很难，比如 GPS 的绑路算法，我就不懂怎么实现，感觉好神奇
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raysonlu 2022-10-17 14:12:52 +08:00
CRUD 没有做前端好，前端的没有做接业务好
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