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          你見過最差的算法工程師什么樣?

          共 2744字,需瀏覽 6分鐘

           ·

          2020-08-18 01:32

          ↑↑↑關注后"星標"Datawhale
          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~~


          01


          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。


          02

          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,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。



          03

          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。"


          04

          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!??

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