算法工程師都有哪些痛點？這是一個很多同學(xué)都都很在乎的問題，加強我們組內(nèi)的情況，我來說哈個人看法。簡單的方法，應(yīng)用場景的需求那是ai工程師要解決的辦法的痛點，而這也算法崗位自身痛點的來源，和算法設(shè)計問題

算法工程師都有哪些痛點？

這是一個很多同學(xué)都都很在乎的問題，加強我們組內(nèi)的情況，我來說哈個人看法。

簡單的方法，應(yīng)用場景的需求那是ai工程師要解決的辦法的痛點，而這也算法崗位自身痛點的來源，和算法設(shè)計問題、算法優(yōu)化問題、可解釋性問題、泛化能力問題、時空效率問題等等。

在實際解決問題的過程中，我們而不會先從算法的數(shù)學(xué)理論基礎(chǔ)就開始，在能完成三個一絲不茍的數(shù)學(xué)推導(dǎo)過程之后，下一步要能完成算法的實現(xiàn)、訓(xùn)練、修改密保和應(yīng)用，不過這些環(huán)節(jié)都會又出現(xiàn)各種痛點，除開數(shù)學(xué)推導(dǎo)過程本身就有大量的痛點，因為目前很多推導(dǎo)是基于條件假設(shè)條件來成功的，這恐怕也痛點的有用來源。

在做算法的不同階段并不一定遇到的痛點是完全不同的，.例如在做算法的初期，痛點只在于要如何解決的辦法訓(xùn)練的過擬合和驗證的欠計算得到問題。這簡直是每一名做算法的同學(xué)都會遇到的情況，不過這一問題大概率會伴隨著算法工程師的整個職業(yè)生命周期，只是到了后期再遇到類似于的問題就不這樣煩躁了只不過，問題一直在都在，只是心態(tài)完全不同罷了。

在做算法的中期，痛點會漸漸撤回到泛化問題上，很多工程師也會就是為了提升泛化能力而犧性掉特定場景表現(xiàn)好些的算法，只不過這些算法很可能在其他場景下的表現(xiàn)很差，這相對于落地應(yīng)用是的很攻擊的。

在當(dāng)前深度學(xué)習(xí)大行其道的背景下，痛點又從小規(guī)模訓(xùn)練漸漸地全部轉(zhuǎn)移到了隱私計算和可解釋性上了，而這相對于算法工程師來說，在已近痛點是沒有可以解決的背景下，又減少了新的痛點。

對此當(dāng)前從事行業(yè)算法崗的同學(xué)來說，痛點如影隨形，新的痛點又出現(xiàn)了，根本不并不代表并無的痛點也解決的辦法了，只不過更較常見的現(xiàn)象是很多痛點慢慢的地被習(xí)慣了，也就是正所謂的“痛久了就不疼了”。

我偶爾會跟組里的同學(xué)說這樣一個觀點，那就是追新有追新的好處，可是在人工智能領(lǐng)域，很多傳統(tǒng)問題仍然是沒有能得到解決，僅僅我們的關(guān)注點轉(zhuǎn)移到了罷了，假如都能夠凝視于解決歷史遺留問題，依然有開闊的創(chuàng)新空間。

后來，要是有計算機領(lǐng)域相關(guān)的問題，感謝與我別人交流。

新公司上班，老員工態(tài)度很不好的教你，教你的也不詳細。你做錯了，他就很兇的說你，還有必要呆下去嗎？

剛趕回學(xué)校吧？騷年，在社會上想學(xué)東西不是這樣，沒人求著你學(xué)，更沒人逼你學(xué)，反而不是你自己得想法設(shè)法的學(xué)，哪怕死乞白賴的學(xué)。

別人會的東西憑什么教你？

多說點，我教過學(xué)生也帶過新人，告訴你另一個討喜的方法，就算不不愿意教你的，也會不由得多討教你兩句——任何事不過問第二遍。半天就記??！別人教的時候一定用心記，全身心投入，集中精力，睜大雙眼，豎起耳朵。

則難，一個問題來回疼時問是最很討厭的，沒有人愿意教這樣的人。這是對老師（師傅）努力的質(zhì)疑以及自身的用不著心，甚至連對行業(yè)的輕視。

其實你端正態(tài)度吧，想學(xué)就不要臉啊，你做到“四多”：多問多聽多看多記。學(xué)成才是王道，其他都是瞎扯淡！千萬要別不在意那些所謂“尊嚴”的說法，是騙你的，因為廢物沒有尊嚴。

多說點，我一直在有這個毛病，除此之外專業(yè)知識總還去趁機引響學(xué)生的三觀，不如果能他們在我這里走彎路走錯路……也許這都是一種比較自私吧。