算法工程师面试问题 机器学习算法工程师面试需要做那些准备？
机器学习算法工程师面试需要做那些准备？
1. 工业中的大型模型基本上都是logistic区域和线性区域，因此SGD和lbfgs的理解是非常重要的，并行推导对于理解LR是如何并行的是非常重要的
2。其次，常用的机器学习算法，如SVM、gbdt、KNN等，应该了解其原理，能够在压力下快速响应。算法的优缺点和适应场景应该基本清楚
3基本的算法数据结构应该熟练，链表二叉树，快速行合并，动态返回等tiktokwai
AI是目前互联网应用比较好的方向，所以需求比较大。推荐算法的地位还是很好的。推荐算法中有很多方向，如信息流推荐（今日头条）、电子商务推荐（淘宝）、视频推送（爱奇艺、抖动、快手等）、广告推荐（冯超）等，这些业务几乎是每个公司的收入。最好的部分，所以备受关注，因此，推荐算法工程师的前景是好的。
算法工程师的发展前景如何？
学哪个专业太容易了
我不需要谈论数学和英语。这是最基本的
对于像阿里这样的大公司，你至少需要985或者211所名牌大学
你可以问我关于电脑的问题
我会定期更新视频科学
因为算法工程师比开发工程师强
1。就技能而言，算法工程师比开发工程师强开发工程师做不到算法。
2. 从专业角度看，算法工程师对数学能力的要求很高，而开发工程师的编程水平很高。
3. 在工作需求方面，算法工程师需要创新，而开发工程师需要编写代码。
4. 就职业前景而言，算法工程师的前景要比开发工程师广阔得多。
目前，深度学习、神经网络、机器学习、人工智能、python是企业招聘算法工程师的关键词。
这里有一条建议：如果你是数学或计算机专业毕业的，改变算法和学习仍然为时已晚，明年你就不会着急了。
要成为算法工程师需要学哪些专业？
目前算法工程师的分工比较详细，而且很多算法工程师不做算法实现，所以在使用编程语言时可能会出现不熟悉的情况。但是现在很多程序员对基础知识的掌握不如以前那么扎实，这是一个明显的现象。
作为面试官，我经常参加一些企业的程序员面试。在面试中，我通常会问一些基本的问题来了解程序员的基本知识结构。例如，我问了一个问题，int是几个字节，大多数程序员都能回答这个问题。类似的问题包括计算机端口号的范围、网络寻址方式、TCP协议与UDP协议的区别、接口的作用、异或操作的规则等。一般来说，这些问题通常是由初级程序员提出的，而对于高级程序员，他们通常会被问到一些具体的解决方案。
一些简单的基本问题的答案可以反映程序员的基本知识结构。根据历史经验，一些非计算机专业的程序员可能很难回答这些问题，因为目前很多编程语言都比较简单，在很多实验中都无法实践这些基础知识，但是这些基础知识还不够，知识对程序员来说更重要。
在许多情况下，即使你不回答一些基本问题，也不要泄气。毕竟，目前的发展环境与早些年大不相同。程序设计更加注重模块化、可扩展性等问题。但是程序员必须掌握基本知识，特别是一些常识性问题。
我已经使用Java、C和python很长时间了，我还在头条上继续写一些关于编程和大数据的文章。对这些内容感兴趣的人可以关注我，我相信他们会有所收获。
谢谢
为什么感觉一些大厂招聘算法工程师工资普遍比开发工资高？
作为一名从事编程行业十多年的老司机，算法工程师的待遇近年来得到明显加强。当然，这一切的原因是由市场决定的。任何职位的工资水平通常由三个方向决定。
1. 市场需求决定了从事Android应用开发的程序员待遇几乎与普通程序员持平，甚至有点低。Android刚刚流行的时候，经过几个月的培训很容易找到工作，工资水平也不低。这是由市场决定的。需求巨大，但真正了解的人并不多。所以，工资涨了，没办法让东西更贵。由于人工智能的发展趋势和未来科学技术的发展，智能化的东西越来越普遍，智能离不开算法。算法是主要的支撑点，因此风起云涌，而这一领域的专业人士受到很大影响其实很大一部分原因是智能推荐算法，它根据用户的兴趣和其他关键字形成一套独特的推荐算法。
2. 算法工程师比其他编程职位更难。在编程领域，有些功能模块对算法的要求并不那么迫切。许多极端的人说程序员的算法决定了程序员的上限。虽然有点夸张，但算法的重要性不言而喻。简单的算法可能更容易理解，但对于更复杂的算法，基本上是一样的它需要一个强大的数学基础知识。许多人认为数学不够好，无法编程。这句话有点不对劲，但它确实涉及复杂的算法。如果没有数学基础，它基本上是不可能移动的。因此，算法工程师的标准之一是坚实的数学基础。
目前国内公司越大，算法工程师的工资就越高，顶尖算法工程师的工资就越高。目前，这是一个非常大的奖金期。由于门槛较高，后续薪资水平不会太低，因此加入编码行业算法工程师是一个不错的选择。
我希望我能帮助你。
面对一工科男来应聘算法工程师，却不知道int是几个字节，一个字节有几位，这是一种怎样的体验？
感谢您的邀请
！从目前人工智能领域的发展来看，2020年算法工程师的竞争压力比较大。主要原因集中在三个方面。一是算法工程师整体人才需求增量放缓，这明显体现在2019年秋季研究生招聘上。许多打算从事算法岗位的研究生最终选择了开发岗位。
二是人工智能领域的创业热点正在从技术创新向应用创新转移。随着大规模人工智能平台的开放，这一趋势将越来越明显。因此，大量技术研发能力较差的中小技术团队将转向应用领域，导致算法工程师的就业渠道集中在大型技术公司，竞争将更加激烈。
第三，大量的研究生想成为算法工程师，这导致了算法工程师的竞争越来越激烈。其实，目前计算机视觉、自然语言处理这两个领域的研究生还是有一定的就业压力的，因为近几年这两个领域非常火爆，人才招聘也非常大，所以很多研究生选择这两个方向，但都是因为人工智能产品的出现登陆申请的过程中遇到了一定的障碍，因此也在一定程度上影响了对人才的需求。
虽然算法工程师的就业竞争压力比较大，但从工业互联网发展的背景来看，算法工程师的整体就业前景还是比较好的，特别是在产业结构升级的推动下，大量的传统行业企业需要进行智能转换，而这个过程必然会释放更多的算法作业。
最后，对于那些打算从事算法工程师工作的人来说，一定要注意提高编程实践能力，这显然有助于增强就业竞争力。
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