工作者的一天
精彩职业故事
1、一周上线新项目
我们曾经临时接到一个需要一周内上线的新的项目，时间紧任务重，我们组的老大临时把大家从其他项目紧急抽调到这个项目中，大家刚开始对能否在如此短的时间完成这么大的项目，心中都没有底，我们老大积极给大家打气，并鼓励大家一定能够完成任务。我们用了半天时间和产品具体确认了项目需求，和合作的其他技术团队对接了最可行技术方案（按时完成，且保质保量），然后老大给大家拆解项目，让每个人分担项目中的各个模块，之后三天大家就进入紧急的项目开发中，因为我们需要留出足够的时间，来合并大家的模块，然后测试和其他团队进行联调。时间非常非常紧，大家吃饭基本上都是外卖（甚至忘记吃饭），吃完就继续进行工作，晚上大家都熬到两三点，就在公司的休息室和工位上休息，大家相互鼓励，时不时开开玩笑减压，老大也买了鸡翅给大家加餐，遇到问题大家一起解决，这次合作大大增加了团队的凝聚力。在大家的努力下我们在三天内完成了自己负责的模块的开发工作，因为开发前技术方案沟通得很细，工作分配得很合理，我们最终2天内完成了合并和与其他团队联调的工作，大家用6天的时间保质保量地完成了一个难度系数非常非常大的工作，忙完之后，很多同事在工位上睡着了。这次项目提高了团队的凝聚力，也大大提高了大家的团队责任感。
2、落地新算法
算法工程师（人工智能工程师）需要对最新的技术保持持续关注，因为人工智能技术更新速度非常快，并且人工智能的从业者越来越多，门槛越来越低，所以对于个人能力的要求越来越高，比如谷歌今年出了一个基于海量数据预训练的算法，在NLP各个任务都取得了业界最高的性能，我们在关注到这个算法之后，就迅速想要把它落地到我们的项目中。但是算法落地不只是把别人的算法拿过来照搬应用，需要根据不同的应用场景做出优化，并且工程落地难度也非常大。我们通过大量尝试和实验，终于找到最好的应用和落地方式，上线之后大大提高了线上模型的性能。在这个过程中，我们遇到很多问题，大家通过内部讨论，关注外部的一些技术介绍，以及相关的论文，通过不停尝试，最终取得了理想的结果。
任务职责
1、通过机器学习 （Machine Learning, ML， 主要通过数据训练一个模型，然后用这个模型进行预测，比如分类）、自然语言处理（Natural Language Processing, NLP， NLP可以说是机器学习在文本上的应用）的技术，用智能客服代替人工客服，减少人力成本；
2、进行线上模型优化，搭建机器学习平台。
知识背景
最好硕士及以上学历，优秀本科生也可以。
有机器学习、NLP顶级会议、期刊者优先。
求职知识背景：
1、收集求职信息、网申、投递简历
主要通过求职网站（前程无忧、应届生、牛客网）、公司的公众号、校内网、公司的官网以及师兄们发布的一些内推的消息（师兄内推会更有用），进行网申或者内推，投递简历。
2、准备在线笔试
a.需要刷一些在线的编程题，比如leetcode、牛客网；
b.需要温习机器学习的一些基础知识，比如统计学习方法、机器学习；
c.需要温习计算机的一些基础知识，比如数据结构、计算机网络、数据库。
3、准备现场面试
a.需要刷一些常见的面试编程题，比如剑指offe、编程之美；
b.需要温习机器学习的一些基础知识；
c.需要整理自己在学校的科研和工程项目。
大学课程
机器学习
数据挖掘
C++
数据结构
自然语言处理
职业技能
1、需要掌握基础的机器学习原理和实现，并能够快速应用到项目中；
2、需要具有自然语言处理背景，对NLP的常见领域，比如分类、机器翻译、摘要 （分类比如，一段文字，机器能够自动判断关于经济还是政治这样的类别，机器翻译就是通过机器将英语翻译成中文，摘要是把一大段文字，机器用简短的句子表示（类似标题）），有1-2个比较擅长；
3、关注最新的机器学习和自然语言处理的论文和技术，熟练使用TensorFlow，能快速复现论文中的方法；
4、需要具有一定的工程能力，熟练使用linux，熟练应用c++进行线上代码的开发。
工程能力、数据统计、分析和建模、沟通能力。
常用工具
1、编程语言，计算机各个岗位都需要，c++, python；
2、操作系统，多数计算机岗位需要（算法、大数据、研发），linux；
3、机器学习/自然语言处理，需要的深度学习的工具， TensorFlow。
薪酬待遇
5
每年8天年假，6天病假；提供中饭，晚饭。
发展前景
1、算法工程师 （人工智能工程师）：在必要的辅导下，能够独立负责一个子模块或者一个项目具体任务的算法相关的工作，对及时性和准确性负责；
2、高级算法工程师：能够承担某一项目的算法相关工作，对工作成果负责；
3、资深算法工程师：能够独立组织，实施项目的算法工作，对低层次的人员进行指导；
4、专家算法工程师：在领域内具备一定的影响力，能够能够独立组织、实施项目的算法工作高质量完成；
5、高级专家工程师：在多个领域具备一定的影响力，能够在公司层面发挥技术影响力。
职业道德
诚实守信；认真负责；吃苦耐劳。
职业评价
算法工程师（人工智能工程师）是技术更新迭代最快的岗位，也是当前最为热门的岗位，也是最有成就感的岗位，它能将人工智能的技术真实落地到大家的生活中（比如人脸识别、推荐、智能助手、机器翻译等）。
1、需要对最新的技术和论文保持持续关注，这是最重要的；
2、需要有很强的工程能力，能够把最新的技术迅速实现和落地，并且有能力针对不同的应用场景对其作出改进和优化；
3、需要吃苦耐劳，认真负责的职业素养。
给大学生建议
1、扎实的理论基础和工程能力；
2、关注最新的技术和论文，不断学习；
3、乐于沟通，虚心学习。
