作者：王昭
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算法工程師方向也各有不同吧，說下信號處理主要是調研也就是看paper，算法仿真和驗證，也就是寫代碼，最後還有調試了。
發佈於 2016-06-20
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所謂算法工程師，大致的工作範圍是算法研究+工程實現兩部分，不同的人在不同的環境下各有側重。
第一部分，在目前國內互聯網公司的環境裏，說算法研究，其實更多的工作是調研、比較、挑選、適配、評估和決策等等，與其他技術領域的技術選型和規劃並無本質差別。
從學術意義上來看，很難說是創新或設計新算法；但從實際的效果來看，這種做法是經濟而高效的，一切圍繞場景需求和實際的使用效果出發，利用有限的資源取得最大收益。並且，雖然每一個環節的創新性不強，但綜合各個環節的效果，未必就不是真正的創新。專利領域還有發明專利和實用新型兩種呢，恰到好處的解決實際問題，可以稱得上是創新。
另外，如果你發現面臨的問題沒有先例可循，現有的算法都不合適，並且，你覺得這是個真正的有意義的問題，你也有能力取得突破，那麼恭喜你，你站在巨大機會的邊緣。具體例子請參見二十年前 PageRank 算法誕生的過程--- --- 當然，也有人覺得 PageRank 算法算不得創新，你覺得呢...
第二部分，工程化的部分其實是絕大部分算法工程師每天的日常工作，收集數據、清洗、結構化、模型實現、debug、模型訓練、觀察 bad case、調整參數、重來一遍、再重來一遍...
沒有經歷過手工清洗數據肉眼觀察參數被低級 bug 折磨得寢食難安的算法工程師不足以言人生。
和開發工程師稍有不同的是，算法工程師的產出週期更長，節奏更慢，尤其是在接觸到一個全新問題的時候，所需的前置準備時間更多。但無論如何，工程師就是工程師，要對自己的產出負責。
以上是普通的算法工程師在一般場景下的工作狀態，除此之外還可能有各種例外的情況，比如有偏底層算法研究和探索的，當然更合適的稱呼是科學家或研究員；比如有偏計算平臺架構設計和工程實現的，他們和系統工程師走得更近一些；還有偏數據和分析方向的，等等。
無論如何，有一點可以確定：不看 paper，不寫代碼，算不上合格的算法工程師。
發佈於 2016-06-18