数据算法工程师工作时间

算法工程师并不属于年轻饭。搞计算机的，只有一直当程序员做底层，才是吃年轻饭。算法工程师一般都是很厉害的人，研究算法的人一般都是读研及以上的，大学几乎接触不到世界上的一些最新算法。搞算法的一般都是逻辑能力特别强的，且还是坚持挺多年的人。所以算法工程师并不是年轻饭。算法工程师一般都是社会上比较顶尖的人，所以如果你能力出众的话，可以到一些大型互联网公司上班。

从体力和经历来说算是，算法工程师属于高体力和脑力的劳动，如果到了一定的年龄，会有跟不上的时候，就算是一段时间的工作经历，不过以后可以有其他的发展方向。

算法工程师是做数据模型进行推荐、分类、识别、预测等工作的建模型算法工程师，通常JD上也写成数据挖掘工程师、深度学习工程师等。这类大体的工作就是结合业务场景，选择合适的算法模型，将数据进行处理后使用模型获得结果，也被戏称为“调参工程师”。

算法工程师可以考虑转行自由职业，很多国家成熟的IT环境让程序员成为IT自由职业者似乎并没有那么难，方式主要可以分为线上和线下两种。

在大数据行业内生存的时间越久，算法工程师其经验也会越得到肯定，这也是大多数资深IT人士定义大数据或将带来50、60岁的“老”专家的原因，很多IT从业者试图向大数据转型。

1.数学基础,要学习人工智能，最基本的高数、线代、概率论必须掌握，至少也得会高斯函数、矩阵求导，明白梯度下降是怎么回事，否则对于模型的基本原理完全不能理解，模型调参与训练也就无从谈起了。2. 编程基础,如果是做纯算法研究员，工程能力的要求不会太高，但也需要能写源代码；而对于做算法引擎开发或是应用开发的工程师来说，代码实现的能力高低就直接决定了工作产出的质量与效率了。所以，想做AI工程师的你需要熟练掌握至少一种编程语言，并掌握配套的工具、常用库等。3.机器学习基础,人工智能的热潮来源于深度学习相关技术与应用的优异表现，所以招聘最热的岗位无疑是机器学习算法工程师。因此，机器/深度学习的经典算法、常见的神经网络模型、模型调参和训练技巧就需要尽可能多和深入地掌握了。4.专业领域知识基础,人工智能主要应用领域可大致分为图像、语音和NLP（自然语言处理）。无论是其中哪个领域，都有海量的专业知识需要去掌握，比如如果你想从事智能驾驶行业的机器视觉方面的工作，那么你就需要掌握图像相关的知识；而如果你想做一款智能音箱的算法开发，你就需要掌握语音和NLP相关的知识。5.具体行业的深度认知。任何应用场景都有自己独特的数据结构，而一个能够落地的AI应用自然离不开对于业务本身的深入理解。算法工程师们需要清晰地把握一个AI系统由哪些模块组成，相互关系是什么，都用到哪些技术，解决什么问题，才可能针对具体的问题展开实验研究，从而进行优化。

算法工程师不是青春饭。

在入职的年龄中，算法工程师的入职年份越多，就有越多的公司要你。由于算法工程师对于知识结构的要求比较丰富，同时算法工程师岗位主要以研发为主，需要从业者具备一定的创新能力，所以要想从事算法工程师岗位往往需要读一下研究生，目前不少大型科技企业对于算法工程师的相关岗位也有一定的学历要求。

未来要从事算法工程师岗位，可以重点关注一下大数据和人工智能相关方向，比如目前计算机视觉、自然语言处理、机器学习等方向就是比较热门的选择，另外也可以选择智能装备方向。

提到人工智能，就不得不提人工智能领域最炙手可热的算法工程师。算法即一系列解决问题的清晰指令，算法工程师就是利用算法处理事物的人。算法工程师主要根据业务进行细分，常见的有广告算法工程师、推荐算法工程师、图像算法工程师等等。

但作为热门领域和人才供不应求的人工智能，开出的薪资依旧让人羡慕眼红。猎头Jony表示“人工智能科班出身的博士，50万年薪仅仅是起步价，优秀的开到80万、100万都不一定能抢到。”