我们会发现，本科及研究生所学的知识，比如高等数学、线性代数、传统机器学习方法及深度学习理论等这些，都只是作为算法学习的基础，并不能成为算法工程师的核心竞争力。
因为学术研究和工业界应用最大的区别在于：业务和数据。
那么，算法工程师的核心竞争力到底是什么呢？我认为主要有以下几点👇
举个例子，假设我做NLP，目标是提升用户文章阅读体验。如果直接用阅读时长或日活作为目标，会非常困难。
但如果把问题转换为“提升文章质量”，就可以用模型识别优质文章，过滤低质文章，这就有很多方法可以实现。这就是对业务场景的理解。
将业务场景转化为可行的算法问题，直接决定了工作方向。如果方向错了，后续努力都是徒劳。
学校里我们用公开数据集，但公司里，公开数据集往往和实际业务场景不匹配。所以，如何挖掘和构建高质量的业务数据，就成了关键。
公司里数据不可能完全靠人工标注，成本太高。而从业务场景中挖掘的数据，必然存在噪声和偏差。
还是以文章质量为例，如何挖掘优质和低质文章？点击量和阅读时长可以作为参考，但不能完全代表文章质量。我们还需要引入更多特征，甚至进行数据清洗，才能构建出高质量的训练数据。
模型搭建要遵循奥卡姆剃刀原则：最简单的模型往往最有效。后续优化也应基于现有结构，针对具体问题进行改进，比如引入新特征或模型结构。
记住，大家只关心最终效果，快速实现和验证模型也是基本功。
很多人以为算法工程师的工作重点是特征挖掘和模型设计，但实际上，对业务的深刻理解和对业务数据的精准掌控，才是决定一位算法工程师发展高度的关键所在。
希望各位算法工程师，以及有志于从事算法工作的同学们，都能在未来的学习和工作中，不断提升自己的核心竞争力，成为一名真正优秀的算法工程师。
