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算法工程师:大数据算法工程师职业路径

作者:张老师 浏览次数: 2020-07-27 18:30
大数据时代的算法和数据挖掘,可以说是热度居高不下,国内的互联网大厂,在这一款的人才争取上,也愿意付出更高的成本,以腾讯、阿里等企业来说,数据挖掘算法工程师的起薪,基本都在15K-20K。今天我们就来聊聊算法工程师这个“香饽饽”,看看大数据算法工程师职业路径。

算法工程师

阶段一:初级算法工程师(0-3年工作经验)

这是算法工程师入行的必经之路,所谓的SQL Boy、调参侠、数据搬运工、炼丹师,都发生在这个阶段。

这个阶段的算法工程师,很多时候都是在和数据打交道。数据漏报、数据重复上报、埋点有误、多方数据统计口径无法对齐、反作弊口径定义和对齐、异常数据检测和排查、数据缺失处理、样本清洗、特征统计加工、线上指标下降问题排查、bad case归因分析、数据标注...对于一个负责业务落地的一线算法工程师来说,这些数据工作可能占了日常工作的很大一部分时间。

这个阶段的算法工程师,一般面临的业务问题也比较明确,比如提升召回效果、提升线上ctr/cvr/gmv/时长、提升搜索相关性、降低bad case率等等。这些明确的业务问题背后,在业界包括团队内一般都有比较明确的技术方向,相对应的就是一些比较明确的算法问题,比如信息流的ctr预估、用户兴趣建模、广告出价预估、相关性模型、物品召回、图文标签生成等。

阶段二:中级算法工程师(3-5年工作经验)

经过了第一阶段之后,对于明确的算法问题已经具备了足够的经验,这个阶段,需要自己根据在这个领域内的技术累积,对已有的算法问题,进行适当的改造和优化。

这个阶段的算法工程师,需要根据团队发展阶段,进行合理的技术选型,并做适当的改造。例如该不该用序列模型,lstm、rnn、transormer、bert等序列模型如何选择,位置特征如何设计融入等等。关于细节的参数调优需要具体执行的初级算法工程师进行实验,而大方向的技术选型以及改造方向,则需要中级算法工程师把握和指导。

阶段三:高级算法工程师(5年以上经验)

前面两个阶段的工程师做的事情,严格意义上来说,都是在执行这个阶段的算法工程师定下来的算法指标。这个阶段的算法工程师,需要更多的是对整个业务的理解,去抽象和定义业务问题。比如当前阶段,业务是否需要专门的团队做用户画像,需要多少的人力做素材理解,rank模型是否还有空间、需要投入多少人力持续优化等。如果战略目标制定不明确,影响的将是整个团队的努力。

关于算法工程师,大数据算法工程师职业路径,以上就为大家做了一个简单的入门介绍了。大数据趋势下,数据挖掘和算法将受到越来越多的重视,想学就要抓紧时间了。加米谷大数据,成都大数据培训机构,大数据算法工程师课程班,本月正在招生中,课程大纲及试学资料可联系客服领取!
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