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每日干貨?&?每月組隊學習，不錯過

?Datawhale?

作者：知乎答主，來源：DataFunTalk

文章作者：Xiaotian ZUO、LinT、納米醬、王喆等

內容來源：知乎問答

https://www.zhihu.com/question/347545092

導讀：你見過最差的算法工程師什么樣？"百度百科型選手？"、"播客型選手？"、"Github型選手"、"名詞流選手？"、"潮流型選手？"，小編今天給大家分享點輕松的話題。小編最近在瀏覽知乎大佬文章的時候，發(fā)現了一個有意思的話題："你見過最差的算法工程師能差到什么程度？"。吸引了3,858關注者、被瀏覽6,036,194次，多位知乎大佬參與了回答。

今天小編特意為大家推薦幾位知乎大佬?( Xiaotian ZUO、LinT、納米醬、王喆?) 高贊的答案，大家一起來看看，都有哪些有意思的故事吧~~

答主的親身經歷~

坐標法國，某銀行投行。

前年年初，項目主管招進一個data scientist，突尼斯美女，在法國念的博士，機器學習專業(yè)，簡歷上精通Python和R，人工智能算法工程師，某專業(yè)大數據咨詢公司咨詢師。被塞在了我手下，幫我處理數據做深度學習。

一上來先找我要了兩篇論文啃。這在法國同事中不常見。頓時覺得，這個博士不光有顏，還有實力。

一個禮拜后我開始讓她動數據，布置了幾個小任務。半個小時后她過來問我，為什么一個10k的文檔讀出來size很小。

我至今都記得這兩行萌到銷魂的代碼：

file = "d:\\data\\test.json"len(file)

九個月以后她辭職了，被一個法國自動駕駛公司高薪聘走。

走之前問我的最后一個問題是，K-Fold和Cross Validation有什么區(qū)別。也怪我，為啥常?；熘眠@兩個詞。

從此下定兩個決心：第一，從此以后所有面試的我都親自去面；第二，打死我也不相信法國的自動駕駛技術了。

經歷過什么，才能總結的這么到位？

強答一波，講講在學?；蚓W上見到的現象?( AI方面，嚴格來說，這些人放到今天的行業(yè)標準下，基本不可能成為一名算法工程師?)。

(?純屬吐槽，請勿對號入座?)

百度百科型選手/PPT選手：常見于各類創(chuàng)新競賽、課程答辯，張口閉口一定是「人工智能」「神經網絡」，上來一定要氣壓群雄，盡管對各類AI問題的進展沒有任何了解，但是在他們這里，各種算法一定是封裝好了，準確率100%，拿來就可以用?( plug-and-play ) 的。什么文本情感分析做輿情監(jiān)控啊，人臉識別智能面試啊，不在話下，張口就來。

博客型選手：大概率嘗試過Andrew Ng的網課，但大概率沒看下去，手里一定有一本Python深度學習，對原理不求甚解，數學公式大概都不想看，論文不想讀，輾轉各個博客網站希望找到一個好一點的解讀；跑了一通實例代碼，很有成就感，可能會在某個博客網站發(fā)布一篇博客，標題諸如《自然語言處理入門-XXX》，成功為網絡貢獻一篇與其他博客雷同率90%的文章，雖然文章名字像是一個系列，但是相信我，他大概率不會再發(fā)布同系列的文章了。

Github選手：常常和PPT選手合作，拿到需求，「人臉識別是吧？」，Github一搜，好多倉庫，全克隆了再說；挑挑揀揀，調試了半天，依賴裝完代碼跑通了(沒有error)，任務完成，功德無量，接下來的任務交給其他隊友！

AI+型選手?(?教師?)：傳統方向出身，沒有學過ML/DL，在AI興起以后，把DL當萬金油用，深度學習預測地震啊，深度學習驗證軟件啊...管它什么數據驅動不驅動，經費拿到手就行了。這類老師對AI的認知可能和PPT選手差不多，比學生多的本領就是寫本子、打招呼了。帶一個PPT選手加一個Github選手，基本上可以在各類創(chuàng)新競賽/項目中拿到還不錯的成績。

名詞流選手：行走的AI術語詞典，討論問題時就喜歡堆砌名詞，但從不解釋，故弄玄虛，讓外行有一種「不明覺厲」的感覺，其實一些言論根本經不起推敲。

潮流型選手：走在AI潮流前列，除了最新的算法，其他的都是垃圾，「不加attention？你這算法不行！」，「2019年了，還用概率圖模型？！」這類人對算法應用場景一無所知，對新算法的狂熱程度堪比娛樂圈流量小生的瘋狂粉絲們。

何去何從型選手：多半是半路出家，轉行想做AI的，但是奈何基礎弱，一心只想掙大錢，所以會很迷茫，于是到知乎拋下一個問題：「非cs科班可以學xxx嗎？」「本人xx，應不應該xxx？」。奈何這類問題沒有什么深度，基本得不到什么可以參考的回答。這類人問題不在沒有基礎，而在沒有主見。

讀著讀著就枯了~

算法領域強者如云，我拿著問題咨詢了一位大公司的朋友，希望給自己定定位。該朋友為人幽默，而且水平十分高，差不多能夠一個指頭秒殺我那種，他對這個答案的回答是：

"我聽過一個江湖潛規(guī)則，每一個大公司團隊都會招一個特別不著調，水平也不行，智商也比較低的算法工程師，用來背低績效。

當組里成員感到職業(yè)發(fā)展太難的時候，就會下意識看看那個人，這樣，心里就會有莫大的安慰。

我當時下意識地看看周圍的同事，發(fā)現他們都不符合這些描述。"

最差的算法工程師其實是什么呢？

有意思的故事還有很多，歡迎大家看看原文。小編在瀏覽了近100位答主的答案后，深深覺得，大部分被說成不靠譜的算法工程師還是在初學階段，剛剛入職的情況。所以，希望大家都可以腳踏實地，保持謙卑心態(tài)，安安心成長。最后引用下王喆老師的部分回答，作為本次分享的結尾~

"最差的算法工程師其實是什么呢？是自己對技術的感覺很差，但對自己的感覺挺好，試圖用一些比較fancy的手段解決問題，但實質上引入了更高的系統復雜度，增加了系統潛在風險，這樣的人，其實對整個團隊是負能量的存在，始終需要更senior的人幫著擦屁股，這無形增加了整個團隊的工作量，這就是最差的算法工程師。

我特別喜歡的一句話是：

"不帶評論的觀察是人類智慧的最高境界"

希望剛入行的算法同事們能夠知道這句話的意義，其實公司不急于讓每個人都發(fā)表意見，在自己技術能力不那么足的時候，不帶評論，不帶主觀情緒的去學習一段時間，好好思考一下別人為什么要做出這樣的技術決策，好好積攢一下自己的技術感覺，這是最重要的。相信度過最初的積累階段之后，你能夠為團隊做出，為整個系統做出"熵減"的技術決策。"

歡迎大家在評論區(qū)留言，談談自己的看法~

?分享、點贊、在看，給個三連唄！??

你見過最差的算法工程師什么樣？

你見過最差的算法工程師什么樣？