认识达内从这里开始

算法工程师需要掌握的知识体系分为核心技能、编程能力、工程能力及软技能四大模块，以下是具体内容：

一、核心技能：算法与模型

1. 机器学习基础

- 监督学习(线性回归、决策树、SVM)、无监督学习(聚类、降维)、强化学习(Q-learning、Policy Gradient)

- 案例：电商推荐系统用协同过滤(无监督)预测用户偏好，自动驾驶用强化学习决策路径。

2. 深度学习框架

- 掌握PyTorch/TensorFlow，熟悉CNN(图像分类)、RNN/Transformer(NLP)、GAN(图像生成)等模型

- 案例：ChatGPT基于Transformer架构，Stable Diffusion用GAN生成图像。

3. 算法优化与调参

- 梯度下降、正则化、超参数调优(Grid Search/Bayesian Optimization)

- 案例：通过调整学习率使模型收敛速度提升30%。

二、编程能力：工具与实现

1. 编程语言

- Python：数据科学/AI首选，需熟练NumPy、Pandas、Matplotlib等库

- C++/Java：高性能计算(如TensorFlow后端)、工程化部署

- 案例：用Python实现一个简单的图像分类模型，再用C++优化推理速度。

2. 数据处理

- SQL(数据库查询)、Spark(分布式计算)、数据清洗与特征工程

- 案例：从TB级日志数据中提取用户行为特征，用于训练CTR预测模型。

3. 算法实现

- 复现经典论文(如ResNet、BERT)，优化代码性能

- 案例：用PyTorch实现Transformer模型，并加速推理至工业级标准。

三、工程能力：部署与落地

1. 模型部署

- ONNX/TensorRT(模型转换与加速)、Docker(容器化)、Kubernetes(集群管理)

- 案例：将PyTorch模型转换为ONNX格式，部署到移动端实现实时推理。

2. 云计算

- AWS SageMaker、Google Vertex AI、Azure Machine Learning

- 案例：在AWS上搭建GPU集群，训练大规模语言模型。

3. 系统设计

- 微服务架构、API设计、监控与日志系统

- 案例：设计一个推荐系统API，支持千万级QPS请求。

四、软技能：协作与视野

1. 业务理解

- 将算法与业务场景结合(如金融风控、医疗诊断)

- 案例：为银行设计反欺诈模型，需理解交易数据与风险规则。

2. 跨领域协作

- 与产品、数据、工程团队沟通，推动项目落地

- 案例：与产品经理讨论推荐系统优化目标，与工程师协作解决性能瓶颈。

3. 持续学习

- 关注顶会(NeurIPS、ICML)、开源社区(Hugging Face)、技术博客

- 案例：每月阅读5篇最新论文，参与GitHub开源项目。

五、进阶方向(可选)

1. 领域垂直

- 计算机视觉(目标检测、图像分割)、自然语言处理(预训练模型、知识图谱)

- 案例：用YOLOv8实现实时目标检测，用于安防监控。

2. 前沿技术

- 大模型(LLM)、多模态AI(CLIP)、AI Agent

- 案例：用LLaMA 2微调医疗问答模型，支持文本+图像输入。

3. 工程优化

- 模型压缩(量化、剪枝)、分布式训练(Horovod、DeepSpeed)

- 案例：将BERT模型大小压缩10倍，推理速度提升5倍。

六、学习路径建议

1. 入门(0-1年)

- 掌握Python、机器学习基础、简单模型实现

- 资源：吴恩达《机器学习》课程、Kaggle入门比赛。

2. 进阶(1-3年)

- 深入深度学习、工程化部署、参与实际项目

- 资源：ai课程、Hugging Face文档。

3. 资深(3年以上)

- 领域垂直、架构设计、前沿技术跟踪

- 资源：顶会论文、GitHub Trending项目。

总结：算法工程师需兼具算法设计、工程实现、业务理解能力，建议从基础技能入手，逐步向领域专家或技术管理者发展。