演算法工程師的核心競爭力

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人工智慧是現在最火的概念了，好多投資機構也熱衷於人工智慧的概念。關於人工智慧我自問自答了幾個問題。

1. 如果你創建一個人工智慧公司，核心競爭力是什麼？

是演算法，是數據，還是是行業認知和積累？如果是演算法，別的公司花錢請一個演算法更牛的人，是否能夠打敗你？如果是數據，那麼競對不是那麼好複製，如果是行業認知和積累，也不好複製。

2.一個演算法工程師的核心競爭力是什麼？

所謂核心競爭力，就是你相對於後來者的壁壘。

是演算法？工程？業務理解深度？

現在出現了很多機器學習框架，訓練一個模型非常簡單，那麼對於考演算法細節是否有必要？了解演算法細節可以靈活的應用機器學習框架，理解所有框架的本質，所以理解演算法有必要。舉個例子，LR演算法在python中有sklearn包，在spark中有mllib包，還會有很多其他包，但是LR的原理是不變的，萬變不離其宗，變化的是框架，不變的是演算法原理和思想。

除了演算法，還應該考察什麼？

業務理解，是否有成為領域專家的潛力。

3.演算法工程師的本質是什麼？

演算法很難成為壁壘，因為演算法複製成本非常低。那麼能形成壁壘的就是數據和領域知識了，演算法工程師自己並不擁有數據，那麼就只剩下領域知識了。既然領域知識很重要，那麼演算法工程師其實是選擇一個領域。數據是和業務緊密相關的，了解業務的本質就了解數據的本質，反過來說也對，了解數據本質就了解業務的本質。演算法的學習成本很低，領域知識的學習成本很高，數據獲取成本很高。

綜上，只懂演算法不懂業務，只懂業務不懂演算法都不能成為合格的演算法工程師。一個合格的演算法工程師是能夠理解演算法，能夠熟練使用機器學習框架，能夠理解業務的本質（可以通過數據，交流和思考），解決業務問題的人。

從我在兩家公司供職的經歷來看，演算法工程師經常和運營打交道，因為運營是離業務最近的一幫人，所以這樣的設定是合理的。對業務深入理解，能夠看清業務的本質，理解真正的目標，是演算法能夠發揮價值的基礎。

總結起來，演算法工程師的關鍵詞是：理解演算法，理解業務（領域知識），應用框架，解決問題。