面試時，什麼樣的算法人最搶手呢？
答案是：既有算法能力又有工程能力的複合型人才！
市場最稀缺的
隨著人工智慧日漸火爆，企業需求越來越大，專項技術人才得到滿足的同時，企業用人更傾向於複合型人才，目前各大廠商招聘時，對於既具備工程能力又具備算法能力的人群更是求賢若渴。
據報導，我國光人工智慧人才缺口就達30萬，同時掌握人工智慧技術和製造業細分行業的生產特點、流程、工藝的複合型人才更是極其匱乏。
對於既具備工程能力又具備算法能力的工程師，企業給出綜合整包薪資已達到50萬起步，甚至不惜開出百萬年薪，但仍然供不應求。
對於算法工程師來說，首先是個工程師，然後才是算法工程師。因此，工程能力就顯得尤為重要。
要想提高工程能力，並非一蹴而就，並不是訓兩個模型就能解決的，還需要深入了解業務背景，內化客戶的具體需求。
如果說「科學思維」是認識規律、發現規則，那麼，工程思維最大的特點就是要「把事情做成」，要「交付可靠、可用的成果」，要腳踏實地的將科學家發現的原理轉化並實際應用。
因此，只有不斷夯實工程能力，提高算法能力，才能成為一個具備綜合能力的複合型人才。
企業最為看重的
是實踐經驗
隨著全行業數位化轉型的加劇，具備多項技能的複合型人才必將成為香餑餑。不管是企業能夠給到的崗位職級還是薪資都非常高。只要掌握了多項專業技能的高級複合技術人才，不用擔心35歲年齡的問題，更不用擔心被社會所淘汰。
比如，AI公司業務落地時，需要的是既懂業務，又懂算法，同時也要考慮落地的人。只有這樣的人才，才能真正把技術做出商業價值。
一個真正的首席AI架構師，要既要能獨立負責項目，又要可以深入管理項目組織架構。
在技術中高端人才招聘市場中，看得已經不止是技術了。在算法崗面試中，實踐經驗尤為重要。
小米負責海外電商的高級算法工程師，優先考慮有電商實戰經驗的候選人。
小米高級算法工程師招聘公告截圖
拼多多招聘高級開發工程師，也把「對電商業務有深入理解」寫進了崗位JD。
拼多多高級Java開發工程師招聘公告截圖
有不少面試者，簡歷上寫了很多自學的公開課課程，但在實際對話中，往往摸不清特徵工程的意義是什麼，也無法對不同類型的數據做出甄別並採用合適的特徵選擇方式和模型評估方式。
事實上，對於大部分初學者來說，這些相對底層的知識其實僅做了解即可，等到工作若干年後再回頭來了解才會更有收穫，而特徵工程、模型評估等實踐經驗，往往才是用人公司最為看重的點。
既懂業務又懂技術的人是最缺的。
很多技術大佬都在感慨：「手下最缺的依然是複合型程式設計師，不僅要會寫代碼，還得對怎麼做項目有點想法」。
理解業務的程式設計師，能先業務一步做技術準備和提前布局，這都是需要時間的沉澱的。
從學術界到工業界
離不開工程能力
相信對於很多人來說，從學術界到工業界的轉換是一種全新的體驗。
從目標來說，學術界的考核目標是論文，工業界的考核目標是收益。只要具有一定的研究價值，就能形成一篇好的論文，在工業界，並不會每一個新的模型都會部署到線上去，而是會評估它的效果之後，結合具體的業務做好適配再去部署。 第一次約會怕秒射？第一次去夜店怕尷尬？男人總想來一場暢汗淋漓激情四射的歡愛，需要主動出擊！好產品大家分享！ 宅男入門必選雙效威而鋼| 夠硬真男人必備威而鋼100mg| 茶室炮王專供必利吉正品| 猛男戰鬥力十足超級犀利士| 水果香液態威泰國果凍| 紅魔般強硬印度威而鋼| 每天一顆保養犀利士5mg每日錠| 週末狂歡印度犀利士20mg| 掌控時間暢想愛慾雙效必利勁，夜店，約會，酒局，茶室，車震必備啪啪神器，盡性生活。
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工業界要的一定是可轉化的成果，成果形式是實實在在的產品；而學術界允許你的成果可能是paper，基金，title等。
大部分時間工業界要用的是現成的技術，而學術界在研究新技術，工業界做的更多的是成果轉化，學術界做的是技術探索。
學術界更為關注模型本身，因為評估模型使用的各種公開數據集或者benchmark，對於大家來說都是公平的。
而工業界更為關注數據質量，以及數據和任務的契合程度，在工業應用中更多的是從豐富的log中抽取數據來訓練模型，數據的質量就成為了關鍵的一環。
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