一個演算法工程師的日常是怎樣的？

01-06

比如思考、寫代碼的時間分布是怎樣的？

實名反對匿名的那個答案。數據挖掘工程師和演算法工程師是兩個崗位。

回答問題：很多演算法團隊是配備專門的工程人員的，做演算法在系統中的集成。演算法主要的工作在分析數據，修改模型和做實驗上。業務不把人逼死的時候，看看KDD上的論文，看看哪些可以拿進來做提升的。思考時間最多，但是一般和業務相關，比如分析數據，了解業務場景；學習時間看自己的工作效率和業務壓力情況，一般浮動比較大；寫代碼...基本不太寫。

之前在百度也是演算法團隊，寫代碼的工作會多一些，很多演算法要自己在伺服器上實現和發布。

整體來說演算法工程師沒有一般開發那麼大的業務壓力，但是很多時候需要自己思考確定工作方向，比如在百度做某個指標的優化，要自己分析數據，看代碼，思考在哪些方面做提升。

「有夢想有能力的」都在自己的崗位上儘可能的提升自己的能力和價值，無論是在公司還是創業。每天開會發微博抖機靈的，不知道能力都是從哪裡來的...

思考、看書、學習的時間: 寫代碼的時間 = 7: 1

20%看資料看論文，30%思考，45%處理數據，5%寫代碼，大概

在一個中型互聯網公司做挖掘。自己建模還要自己部署，大部分時間是數據處理，模型調優和看論文。寫代碼的時間還真不多

呵呵，大公司的演算法工程師日常：

開會。

微博轉發一批又一批的乾貨，同時@ 印象筆記，然後基本上不會再看了。

寫點腳本清洗數據。

人肉加規則搞效果。

然後在微博上說：「嘗試了一下XX演算法，XX模型，發現效果還不錯」。

特別點名一下：

阿里的演算法工程師又稱為「sql工程師」，「抄底工程師」。

有夢想有能力的，就去創業公司吧，別在大公司耗青春了。

記得我當初在A實習演算法工程師這個職位的時候，一天到晚都在碼代碼。。。