算法工程师的落地能力具体指的是什么？

主要观点总结

本文讲述了作者从自身经验出发，对算法工程师的落地能力分为三个维度：技术层面、业务层面和软实力层面的具体解析。文章提供了关于算法工程师如何增强自己的技术水平、理解业务知识和提升软实力的建议。

关键观点总结

关键观点1: 技术层面

算法工程师的技术范围很广，除了算法基础，还包括数据获取、特征构建、可视化数据、服务器使用等技术。除了技术本身，还需要熟悉各种分布式计算平台，如spark、hadoop等。此外，也需要了解如何在服务器上部署系统，以及使用云服务器等。

关键观点2: 业务层面

算法工程师需要了解行业的共性和微观业务。共性包括了解客户痛点、行业工作流程等。微观业务则涉及到不同部门或公司在实践上的不同。为了真正理解业务，算法工程师需要带着问题去学习，并问自己真实需求是什么，有什么制约因素，以及算法、性能评估和业务是否吻合等问题。

关键观点3: 软实力层面

软实力包括沟通和思维等能力。算法工程师需要能够清晰地与客户沟通方案原理，并具备结构化思维和批判性思维。此外，推动团队的能力也是软实力的一种表现，需要个人魅力和耐心沟通、系统性思维等。

文章预览

作者丨桔了个仔@知乎 来源丨https://www.zhihu.com/question/304695682/answer/1720475610 编辑丨极市平台 导读   作者从自身经验出发，从三个方面：软实力、技术和业务讲述了算法工程师落地的能力具体指向，为想要成为算法工程师或者已经工作中的小伙伴们提供一点小小的建议。  本文约5000字，阅读需要30分钟。 大家好，这里是桔了个仔，目前是一名Data Scientist(不太想翻译成数据科学家，毕竟感觉自己就是个工程师），过去几年在做基于机器学习的风控与合规系统，参与了一些算是成功的项目，和团队一起，成功在几个跨国银行那里落地了我们开发的系统。 根据我的经历以及对身边同事的观察，我个人会把落地工程师的「落地能力」分为三个维度： 1.技术层面 很多人以为算法工程师日常工作就是调下参，改个算法再跑跑，直到神经网络输出符合预期。在入 ………………………………