谈常规企业中算法工作的主要职责

  算法工程师，也叫数据科学家，听来似乎是一个炽手可热的高大上职位，近些年随着人工智能技术的强势崛起，而水涨船高。事实上，在此前很长的历史时期里，社会中并没有实际设立这样的岗位，但其工作内容与岗位职责却是一脉相承、顺势而为的。这个岗位在企业中尤为常见，不论何种行业和何种方向。
  而对于技术人来说，核心的基础技术总是相通的，无外乎数学基本理论、统计学基本理论、算法基本理论、代码基本技术、工具使用基本技能等。区别在于与不同业务问题的结合，在不同业务场景之下，从事算法研发工作。
  具体来说，算法工程师的工作内容主要有三个方面，建模、算法设计、算法实现和落地部署。在对业务问题深度理解、高度抽象的基础上，建立问题模型，以数学语言进行描述；然后针对模型问题设计算法，包括不限于所谓物理学、统计学、机器学习、神经网络等相关的；最后进行算法的实现以及落地部署，依业务需要，在特定的平台以特定的工具实现算法，语言当然是包括不限于Python、Matlab、C++、Java的。在落地部署中，可以根据实际情况，对某些特定的模型，先在Python环境下完成训练，再部署至生产环境。
  模型建立的优劣直接决定后续问题解决的整体效率，算法设计的优劣直接决定解决途径的效能，算法实现的优劣直接决定业务实施的性能，所设计算法的性能评估、复杂度分析也就是一个不可或缺的重要内容。在此过程中，算法人员要输出一系列的技术文档，包括不限于报告、代码、数据、实现demo等的形式。
  实质的岗位要求也有三方面，技术、业务、人心，其中技术是前提，业务是主体，人心是保障。算法工程师根本上是一个技术岗位，面对的核心问题是技术问题，但是企业中的算法工程师又同时是一个业务岗位，面向的所有问题又源于业务。就好有一比，技术是我们手里的剑，而业务是战场，我们要拿着剑在战场厮杀并取得胜利。而职场中仅有技术和业务并不足够，还要有人心，这并不特指技术岗位，应当是职场人都不得不正视的一个方面。
  虽然企业环境中的算法工程师有其特殊性和复杂性，但纯粹的技术人依然可以秉持以技术为主、业务本为我服务的理念，在业务的土壤之上，专研技术问题，构筑属于自己的知识王国。

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