算法工程师的工程能力问题

[dododada]

最近在招算法，发现一个问题，不知道是不是我的认知问题，请教一下兄弟们。

据我了解，算法分为算法研究，算法前后处理，算法工程部署等等。

最近面试的一些算法，研究能力并不突出，自己从 0 到 1 研究过模型网络，做过完整模型的就一个，其他的都是开源模型+数据集训练部署，然后就这一个，表达沟通能力还有问题，总是用“这个”， “那个”来表述一些术语，听的我们云里雾里的

很多算法工程师训练+调参做到 onnx 就结束了，然后还有的就只是负责 dll 的转化，前处理后处理什么的，很少有做过四层网络+服务器+应用+算法+部署整个流程的

我知道算法的工作内容繁多，除了算法本身可能也没有精力了解其他内容。

但是，搞计算机的，真的是只负责自己的那一小块么？

[user919lx]

我有同学在深圳，也是做工业 CV 的，工资确实明显不如互联网，连中层公司都不如，更不用说头部大厂了，而且技术栈差别很大，从业人员很少，大家都相互认识，你投个简历去别家，领导第二天就知道了。

以 OP 开出的薪资和要求来说的话，尽量在这个行业圈子里找吧，不行的话就内部培养，我同学就是从 0 基础一步步培养出来的，也因为跳槽不容易，就一直干到现在七八年了

[Kontinue]

@dododada 我觉得我可以讲讲，我司也是车载软件的供应商。

我司的算法就是只做算法的工作，其他啥都不会。几乎没啥工程能力，训练环境也是不会搭建。纯粹就是你给环境，他们来训练+推理。

算法出的库，会进过一层算法封装（数据的预处理，结果封装），封装成产品工程团队可用的库，然后可选算法优化层，比如针对 TI 、高通等硬件会有优化，然后再是产品开发接入，开发实际产品

[736531683]

40 连应届都嫌，你还想找全栈算法，而且很多算法都不是计算机科班出身，你让他搞什么 onnx 部署啊。

[Kontinue]

@736531683 真相了，很多都是硕士转的

[woscaizi]

感觉不是钱的事，是细分的问题；
你说的全流程都了解的，应该是那种有多年工作经验，都涉猎过的
可能不需要精通，但是知道大概是什么样，这种人应该很少

[dododada]

@woscaizi 很少，接触了不少，了解的不多。问你做部署么，答做，再问部署的流程，答生成模型文件给第三方调用

[kalluwa]

你的期望和要求没问题，唯一的问题就是老板给的招人预算太少了

[ErikaGao]

看到大家说得差不多，我也来说两句。算法工程师是大数据人工智能时代出现的细分岗位，但其定义比较模糊，各公司差异较大。

如果是大公司的细分业务团队，做算法的同事主要负责算法原型的设计、调参和验证，效果，类似算法研究的工作；算法原型的工程化落地，由懂算法但工程能力强的同事负责。

如果是中小公司，没有专职的工程化同事，那么算法同事也做简单的 docker 部署，提供接口调用。但主职仍然是模型设计调参验证。

你说算法的工程能力重不重要？我觉得重要。但整个研发过程上，视算法和业务系统的紧密程度，或许只是提供一个图片识别的接口，这个时候项目组对算法的工程化要求就抽象为：你提供一个服务接口，我们 Java 开发同事来调用。工程还是比较简单的，不需要分很多层。

想招合适的人，可以分析下你们的业务需求，如果模型挑战不大，业务目标清晰可落地，那就招工程能力强，算法有部分相关经验即可。如果模型挑战大，那就得多加钱找算法强的，再让工程团队配合。

[shm7]

模型部署优化是有专门职位的。

[tangtang369]

啥公司需要招人吗？你说的这个应该是我这个岗位(AI 应用工程师),会训练模型但是实际对算法的细节不是很了解，只会调参数，然后再把模型迁移到 rk 、算能、寒武纪之类的平台，做模型的推理开发，包含图像的前处理，以及推理后的后处理，需要同时会 python 和 c++,将 python 前处理和后处理逻辑迁移到 c++上，再调通视频硬解码，前处理通过特定硬件实现。再添加业务应用逻辑。我平时工作就是这些，所有感觉你招聘的岗位不对，这个不叫算法工程师，如果现在会训练个 yolo 就叫算法工程师的话，那应该满大街都是了。

[YsHaNg]

你们现在一说算法就全 ML 了 搞得我也不知道该怎么说好 做量子逻辑门优化 toffoli 的算不算做算法的? 我们还有搞 PQC 加密协议只在纸上白板上工作的算不算?

[yangyaofei]

以我不多的经验来说, 985 学校的实验室, 一个十几人到几十人的团队, 每届毕业的硕士能有 5 个能达到这个的基本要求的就算那年人才济济了...

每天我们喷的都是那群学生写的代码简直一坨屎, 没几个靠谱能交差的.

有时候确实想自己全弄了, 奈何时间精力有限, 所以, 想全搞又能全搞的, 真的不是一般人.

[yangyaofei]

想起在某社交平台上关注的一大哥, 左手在 arxiv 复现论文, 右手给 elasticsearch 提 bug, 回家撸琴又撸猫, 今年股市又挣了一年工资....这样的人, 在微软养老...

所以, 真大哥是有的, 但是也确实贵

[wabway]

内部培养吧,行业太细分了

[kneo]

与其让算法/AI 工程师搞全栈，不如让全栈工程师搞算法/AI 来的实在。

[thorneLiu]

我们组是专门做部署优化的
主要以 cpp cuda 为主，和算法同事做的事情确实非常不一祥

[milesbai6022]

ML, MLOPS 是不同的工种，越正规的公司，分工和定义越清晰（不代表水平）。

[Sawyerhou]

一个是分析型批处理，一个是事务型实时处理，区别比较大，除非真技术大佬，同时会的人应该不太多

[pf94]

我在我们公司做的范围比这个还广，有 20%股份。
在生产层面有这个技术广度的不可能甘心当“算法工程师”的，也不希望去大厂，因为会局限到某几项技能。我想做的是创造自己的产品。

[pdxjun]

@duluosheng #32 我懂一点模型训练，其他的会，招我吧