开云 开云体育开云 开云体育后来看到一些鹅厂大佬的分享，才明白作为一名算法工程师，我的核心竞争力到底是什么。

　　在校园里，无论是像本科及研究生所学的知识，比如高等数学、线性代数、传统机器学习方法及深度学习理论等这些，都只是作为算法学习的基础。

　　哪怕是在学校内的研究，很多情况下也都只停留在理论的层面，它的实际目的并不完全是为了应用或是落地而考虑，更不用提商业化，或是盈利的层面了。

　　很多人，包括我身边有些朋友也都会这么认为：算法工程师就是一个做技术的，只要做好模型做出好的指标效果就是自己最大的产出。对业务的理解那是产品运营的事情，算法某种程度上就是产品的“外包”，把事情做好就可以了。

　　其实我不太赞同这个观点。如果单纯写代码，那么人工智能虽然现在还有一些瑕疵，但也已经足够优秀了，而且未来必定会代替所有人；而且如果以代码能力来比较，那代码比赛的冠军，一定是所有公司最优先的“第一选择”。

　　当然，虽然我们并不能完全排除这样的现象（因为这种理论还相当深入人心），但在具体的业务当中，实际的情况当然并不是这样的。

　　算法工程师并不能只专注于技术，那样总有一天会被淘汰，被优化，被机器所替代。

　　只有加强业务的理解，将业务场景建模成可行的算法问题，才能够用自己的理解来知道接下来算法工作的方向。

　　“考个好大学”“读个研究生”“找个好工作”……诸如此类，不胜枚举，我们也习惯了这样的方式和场景。

　　然而，在工作中，尤其是作为一名算法工程师，业务数据的指导作用，却反而比“任务要求”要来的更为重要一些。

　　数据是机器学习和深度学习的基石，没有足够的数据，模型就无法有效地学习和优化。

　　读研期间，我们常用的是学术界提供的公开数据集，Kaiyun 开云这些数据集都经过了严格的人工筛选和审核。

　　但是在公司中，公开数据集往往不能满足业务场景的需求，数据分布也与业务数据不一致，所以我们不能简单地将公开数据集上训练的模型直接迁移到业务中。

　　因此，如何获取和构建高质量的业务数据，就成了你在竞争中脱颖而出的关键因素。Kaiyun 开云

　　奥卡姆剃刀原理，常被称为“如无必要，勿增实体”，即“最简单的，往往就是最有效的”。

　　你积累了多少模型结构，看过多少有创新性的相关论文，之前有过的相关项目的经验，在学习过程中理解和掌握的相关知识……这些都能帮助你快速地搭建起一个你想要的模型，并迅速地验证模型的效果。

　　或许是引入更多的基础特征，甚至高级特征；又或者是额外加入一个简单有效的模型结构。

　　优化的方法很多，但适合业务需求，满足业务特定场景或问题的优化方式，可能就需要作为算法工程师的你来寻找了。

　　其实，除了你自己，没有人真正关心模型的结构具体是怎么样的，他们只关心最终在业务场景下的效果。

　　作为算法工程师，绝大多数人其实能力和态度都是相差不多的，尤其是对于刚进入职场的年轻工程师来说，则更是如此。

　　可能大家日常对算法工程师的理解，主要是在做特征挖掘和模型建模设计，但实际上，对业务的理解和对业务数据的把控，才是决定算法工程师的天花板所在。

　　在第一年线上修读，Kaiyun 开云然后第二年转向线下，毕业后留美即可获得3年OPT，在美国找工作，凭借着自己的努力，有机会拿到非常丰厚的Offer，未来甚至还可以申请绿卡。

　　当然在未来，除了对于知识和技能的继续补充和完善之外，算法工程师可以在业务和数据的两个维度上多投入一些时间和经历，从而更好地适应工作，提高投入产出比，逐渐成长为一个真正的大佬。

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