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作者：坡哥說
其實并不存在所謂的突飛猛進，就是從業(yè)務出發(fā)，去連接業(yè)務和模型、特征本身。那些模型也好，技術也罷，不落在真實的業(yè)務場景和產品中，則產生不了太大的商業(yè)價值。我們絕大部分人都是普通人，大家都是為了掙錢、養(yǎng)家糊口才去工作的，而老板愿意給你發(fā)更多錢并不是因為你搞的這個技術很黑科技，很牛X，而是你做的東西帶來了商業(yè)價值。苦口婆心地勸還在學校的學生不要迷戀模型，可能一點兒用也沒有，因為人家接觸不到真實業(yè)務場景和數據。其實，算法工程師，越做越久，就會發(fā)現(xiàn)本質還就是數據分析和歸納，模型那些東西不會占用很多時間，更何況，工業(yè)界用的實實在在的那些模型，其實都是些非常經典，架構簡單的，絕不是堆砌那些花里胡哨，投入產出比低的模型。為什么這么說呢，我們使用的框架大部分是開源的，使用的算法也是大部分開源的，區(qū)別最大的就是如何使用數據，只有充分用好數據，才算是一個好的算法工程師。看了@微調的回答后吧，雖然算不上突飛猛進，但最近效率確實大有提升。
你以為是第1，2，3，4，5，6條嗎，NONONO，不是的，是最后的“小問題”。
最近堅持一定要先把問題解決了再去吃飯/睡覺，有想法了一定要馬上寫下來，馬上改了再去吃飯/睡覺。感覺實際節(jié)省了非常多的時間。（當然，也暴露了我其實不喜歡也不適合編程）2. 一定要去主動了解業(yè)務，才能真正解決業(yè)務問題3. 一切從數據出發(fā)，從數據中發(fā)現(xiàn)問題，制定指標體系很多人會利用碎片時間閱讀相關的論文介紹或者博客，首先我承認這是一種學習的方式，至少比什么都不做強多了（實際上，大部分連這個基本的閱讀習慣都不能保持很久）。然后我更想要說的是，實際工作中我們究竟需要什么的專業(yè)能力？是不是懂得一些算法的原理甚至做公式推導就能用好算法，解決好問題？據我的經驗，這個答案很可能是“不是”。個人覺得對問題的理解進行合適的選型再加上基本的算法應用經驗就能解決不少問題。注意，這里我說的是算法應用經驗，而不是算法的數學原理或者公式推導。要增強這方面的經驗，一是多參考些kaggle、kdd cup這樣比賽的優(yōu)秀解決方案，二是要更多的用具體問題去嘗試驗證。一個資深的工程師跟一個一般的工程師的差距不僅在于工具用的熟不熟練，代碼寫的快不快，而更多是在于技術的格局和知識體系化上的差距。有一句話我是非常推崇的——“不謀萬世者，不足謀一時；不謀全局者，不足謀一域。”技術也是這樣，它同樣遵循事物發(fā)展的一般規(guī)律。要作出最合理的技術改進，必須要有一個全局的技術框架在心中，只有這樣，才能夠提出全局最優(yōu)的技術決策，和充分考慮各方利弊的技術權衡。
還以推薦系統(tǒng)為例，我們應該建立的是類似上圖 一樣的整個深度學習推薦系統(tǒng)的業(yè)界主流的技術架構圖，并熟悉自己公司當前采用的技術方案，在此基礎上才能夠作出更合理的、技術投資回報比最大的技術改進。看看自己身邊的一些前輩目前在做什么，有的自己在創(chuàng)業(yè)，有的在和朋友創(chuàng)業(yè)，有的徹底轉型，有的晉升為公司的高級技術人才，有的成為公司的管理人才。當然也有的還奮斗在第一線，有的財務自由后變身天使投資人，有的辭職去養(yǎng)豬，有的去環(huán)游世界等等，似乎你能想到情況都有發(fā)生。但大多數都是繼續(xù)在公司從事技術研發(fā)亦或技術管理方面的工作。從成本來講也是性價比較高的主要選擇。如果要走這條路，除了本身的專業(yè)能力要保持與時俱進之外，綜合能力也要引起足夠的重視。工作做得好不好，專業(yè)能力是其中的一部分，還有很多因素的影響。當然，如果自己內心有其他的選擇，我覺得也應該去積極嘗試一下，做好風險的管理，多些為夢想而奮斗的經歷也是很不錯的。
概念可以通過看書、上網查閱資料獲取，增加自己的技術視野。但是技術就很難一蹴而就了，需要長時間的積累和實踐，并且還要拓展自己的理論深度，那么在算法方向上才會有創(chuàng)新和改進。我個人感覺，算法工程師優(yōu)先考慮的是選擇方向，然后再提升。至于突飛猛進呢，以我的經驗是沒有捷徑的，不潛心付出2-3年的時間，很難做出感動自己的進步。算法工程師最大的價值是為公司業(yè)務帶來價值，將數據轉化為實實在在的利潤，這就是高手和低手的重要區(qū)別。好的算法工程師，能夠敏銳的捕捉到重要業(yè)務信息，從茫茫數據大海中找到關鍵的決策依據，然后利用他超凡的建模手段，拿起畫筆 ?，集萬千參數與一身，構建一個超一流模型。
這個模型，經過日月的淬煉，每日以數據滋養(yǎng)，無數參數相互配合，功力日益精進，逐漸成為公司搖錢樹。它那璀璨的星光，日益生輝。
