算法工程师的发展前景如何？

首先，从今年已经拿到offer同学的情况来看，开发岗的整体占比依然比较大，算法岗虽然有所复苏，但是竞争依然比较激烈，而且算法岗有两个变化，其一是算法岗的薪资待遇与开发岗的差距已经比较小了，其二是算法岗的编程能力要求有所提升，对于计算机大类专业的同学来说，这一变化也会增强自己的就业竞争力。

站在产业发展趋势和技术发展趋势两个角度来看，未来算法工程师的就业空间会进一步扩大，而且算法工程师的能力边界也会逐渐扩展，这一点随着大数据技术开始逐渐落地应用之后，会有越来越明显的体现。工业互联网会全面推动产业资源的数据化，而数据化的背后必然是价值化诉求，而这正是算法工程师主要的任务，所以未来算法工程师的价值会进一步攀升。

前几年算法岗迎来了一个人才需求的爆发期，但是无论从需求规模，还是需求持久性来说，都存在一定的问题，因为更多的需求是一种“提前布局”，很多互联网公司仅仅是为了迎合市场的风口，在受到人工智能产品落地应用的限制之后，算法岗的人才需求也有了明显的下滑。

但是随着产业领域更多的企业实现了业务上云之后，大数据将逐渐开始落地应用，这个过程必然会促使企业从功能需求向数据价值化需求转换，而且在大数据发展的背后是人工智能技术的应用，这些都在夯实算法岗的发展基础，这一次的人才需求才是真正的业务需求，而不仅仅是提前布局，所以目前算法岗有所复苏也就可以理解了。

总体上来说，算法岗的前景还是比较广阔的，算法工程师的成长空间也足够大，如果能够做好规划，未来可以在技术领域走得很远，也可以体现出自身更大的价值。如果说消费互联网是程序员的时代，那么产业互联网很有可能就是算法工程师的时代。

最后，如果有大数据、机器学习相关的问题，或者想获取一些科研资源，可以向我发起咨询。

目前来说是AI在互联网中应用比较好的方向了，所以需求量比较大，关于推荐算法的职位，还是很不错的，推荐算法有很多方向，比如信息流推荐(今日头条)，电商推荐(淘宝)，视频推(爱奇艺、抖音、快手等)、广告推荐(凤巢)等等，这些业务几乎是每个公司营收最好的部分，所以备受重视，因此，推荐算法工程师前景还是不错的。

算法工程师有很多种细分方向，数据挖掘，计算机视觉，自然语言处理等。现在ai风靡全球，催生了大量深度学习算法工程师，特别是在咱们国家。2018年下旬之后，各大高校陆续开设研究生、本科生人工智能专业，各个专业的都在转AI相关方向，仿佛只有与AI沾边的才能找到工作。现在的市场行情很明显供大于求，但大多是自称AI算法工程师只不过是调参工程师，相关领域的前沿论文估计都不怎么看过。但AI这个领域很明显是一个朝阳行业未来几年，AI需要研究的东西还有很多，例如：可解释行，少量样本学习等。另外现在深度学习模型的部署也是一个值得研究的方向.

算法工程师，，，不是能做几个脑筋急转弯和奥数题，你就可以当算法工程师了，，，数学天赋是必备的，软硬件知识储备广，，，

算法工程师的前景非常好，现在进入，就是赶到风口了。

相比传统的 软件工程师，算法工程师的要求较高，要学习，需要的背景知识，以及入门难度都比一般的软件工程师要高。就业门槛也相对较高，最好在学术期刊上 能有论文发表，作为到 比较好的 公司工作的 能力证明。

传统的软件工程师，比如开发个网站，开发个 android app,高手的效率是一般 开发工程师 的 三四倍。 只要人多，分工足够细，都能按计划开发出结果来，只是开发的 时间 和 成本的问题。

但是，算法工程师，比如 alphago 下围棋，人脸识别，图像和视频分类，机器自动翻译等，这些方面 要取得突破不容易。只要有成果，工资比一般的 软件工程师 高好多倍，是真正的稀缺人才。

人工智能算法这个行业兴起，给有才智 的 技术迷，能力发挥，提供了舞台，只要爱好这行，绝对值得进入。

而且人工智能算法这行，职业性质和 科学家一样，和传统的软件工程师不一样。不会因为年龄变大而被淘汰。

很有前景。

尤其产业互联网、智能AI技术蓬勃发展。

找一个大公司学习一下，以后可以自己创业，上升空间也比较多，做管理，做学者，做研究员，进研究院，做算法变现等等。

如同早上八九点的太阳。

我觉得算法推荐工程师是一个很有前景的职业。

推荐说白了就是做排序，想想我们生活中的排序吧。打开美团每个分类下都有排序，打开淘宝商品也都是做了排序的，再打开携程还是各种排序。可见排序在我们生活中是随处可见。当然推荐算法还可以在广告投放，消息推送上大放异彩。

以前人们是苦恼没得选择，现在人们的苦恼是选择太多而不知道选哪个，现在很需要这种推荐算法来辅助用户做选择。

在一些传统企业中，手里有大量的用户数据，但是却发挥不出价值来。如果有推荐算法也许就可以从中发现商机。

总之推荐算法工程师前景是很好的，在以后这方面的需求肯定会越来越多的。

犹如初升的太阳，而且今天是大晴天！

算法原理集成学习（ensemble leaning）通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，通过将多个学习器结合，常常可以获得比单一学习器显著优越的效果和泛化能力。集成学习中的基学习器可以是同质的，也可以是异质的。根据个体学习器的生成方式，目前的集成学习方法大致可分为三大类：一类是Bagging，个体学习器之间不存在强依赖关系，可以同时并行化训练和生成，最终结果通常通过投票机制产出，随机森林是这一类型的代表；另一类是Boosting，个体学习器之间存在强依赖关系，后一学习器依赖前一学习器的结果，，因此必须以序列化形式串行生成，我们下节会讲到的Adaboost和GBDT是这一类型的代表；其实还有第三类，叫Stacking，即将初级学习器的输出次级学习器的输入特征，深层神经网络甚至可以理解为Stacking集成学习的变种。

随机森林（Random Forest）是以决策树为基学习器构建的Bagging集成学习算法，其实现简单、计算开销小、并且在很多现实任务中表现出抢眼的效果。其主要通过样本扰动和属性扰动使得集成学习的泛化性显著提高。样本扰动是指通过对初始训练集采样构建每一棵决策树；属性扰动是指对基决策树的每个节点，分裂时从该节点的属性集合中随机选择k个属性（k一般去log(d,2)，d为属性数量）。

模型训练代码地址：https://github.com/qianshuang/ml-exp

def train():

print("start training...")

# 处理训练数据

train_feature, train_target = process_file(train_dir, word_to_id, cat_to_id)

# 模型训练

model.fit(train_feature, train_target)

def test():

print("start testing...")

# 处理测试数据

test_feature, test_target = process_file(test_dir, word_to_id, cat_to_id)

# test_predict = model.predict(test_feature) # 返回预测类别

test_predict_proba = model.predict_proba(test_feature) # 返回属于各个类别的概率

test_predict = np.argmax(test_predict_proba, 1) # 返回概率最大的类别标签

# accuracy

true_false = (test_predict == test_target)

accuracy = np.count_nonzero(true_false) / float(len(test_target))

print()

print("accuracy is %f" % accuracy)

# precision recall f1-score

print()

print(metrics.classification_report(test_target, test_predict, target_names=categories))

# 混淆矩阵

print("Confusion Matrix...")

print(metrics.confusion_matrix(test_target, test_predict))

if not os.path.exists(vocab_dir):

# 构建词典表

build_vocab(train_dir, vocab_dir)

categories, cat_to_id = read_category()

words, word_to_id = read_vocab(vocab_dir)

# kNN

# model = neighbors.KNeighborsClassifier()

# decision tree

# model = tree.DecisionTreeClassifier()

# random forest

model = ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=10) # n_estimators为基决策树的数量，一般越大效果越好直至趋于收敛

train()

test()运行结果：

ead_category...

read_vocab...

start training...

start testing...

accuracy is 0.875000

precision recall f1-score support

娱乐 0.83 0.91 0.87 89

房产 0.78 0.83 0.80 104

教育 0.81 0.81 0.81 104

家居 0.75 0.71 0.73 89

游戏 0.93 0.95 0.94 104

时政 0.78 0.79 0.78 94

时尚 0.94 0.89 0.92 91

体育 0.98 0.97 0.97 116

财经 0.95 0.91 0.93 115

科技 0.99 0.96 0.97 94

avg / total 0.88 0.88 0.88 1000

Confusion Matrix...

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