工程師與算法工程師的區(qū)別是什么？

合格的工程師

工程師在一個團(tuán)隊(duì)中的角色是problem solver，也就是為了達(dá)到產(chǎn)品或者系統(tǒng)設(shè)定的目標(biāo)，去把設(shè)想變成現(xiàn)實(shí)的人。除了扎實(shí)的專業(yè)能力之外，要進(jìn)階還有以下幾個我覺得重要的方面：

項(xiàng)目中的全局觀

前面提到工程師在一個大的項(xiàng)目和產(chǎn)品中往往需要和不同角色配合，那么主動思考技術(shù)怎么能貢獻(xiàn)于整體項(xiàng)目目標(biāo)就尤為重要。以項(xiàng)目目標(biāo)為指揮棒，而不是自顧自地考慮所謂高大上的技術(shù)方案。用*簡潔的技術(shù)解決問題這恰恰是內(nèi)功的體現(xiàn)。甚至很多時候，由于各種客觀條件限制，沒法去選擇技術(shù)上*合理的方案來執(zhí)行。在此時如何取舍來達(dá)成目標(biāo)，就更考驗(yàn)工程師的智慧和全局觀了。

定義問題的能力

在工作中，我們遇到的問題會是多種多樣的。不像在學(xué)校，往往解決的是一個定義得非常清晰的通用問題。在工作中，由于產(chǎn)品和項(xiàng)目需求多樣，我們要解決的是一個特定場景中的細(xì)分問題或者是一個可能不復(fù)雜但是全新的應(yīng)用。雖有各種公開的論文或者代碼可以參考，但生搬硬套往往都不會是*優(yōu)方案。在解決問題之前，我們要先考慮清楚這個問題的輸入輸出是什么?和已有的通用問題區(qū)別是什么?有什么樣的先驗(yàn)知識可以利用優(yōu)化問題或者簡化問題?來自產(chǎn)品的問題是怎樣抽象成一個嚴(yán)謹(jǐn)?shù)拿枋?準(zhǔn)確地想清楚要做什么事情項(xiàng)目就已經(jīng)成功了大半。

獨(dú)立解決問題的能力

在解決問題的基礎(chǔ)之上，還有重要二字：獨(dú)立。學(xué)生時代以上課學(xué)習(xí)為主，非博士的同學(xué)可能很少能有獨(dú)當(dāng)一面來解決問題的機(jī)會，過程中往往也多有指導(dǎo)。工作中，要解決的問題可大可小，但切記做一個讓同事和領(lǐng)導(dǎo)放心的靠譜的人。我們經(jīng)常會談到一個詞，管理成本。這并不是指一位同學(xué)具體解決問題的技術(shù)能力如何，而是在解決問題的過程中，你的leader和同事需要花費(fèi)多少精力。管理成本越低的同學(xué)，在解決問題過程中需要的指導(dǎo)精力越少。理想狀況下只需要leader交代清楚要解決的問題，便可在解決問題的過程中獨(dú)立規(guī)劃，自主溝通。如有困難，也可以整理好并及時主動提出需求。要達(dá)到這一點(diǎn)，其實(shí)是需要綜合以上所有的能力。

合格的算法工程師

最后的最后才會到算法工程師，這畢竟是*細(xì)分的環(huán)節(jié)。每個公司對算法工程師的定義不盡相同，所以就不談具體的技術(shù)細(xì)節(jié)了，只能從個人角度談?wù)劇Ｓ幸韵掠X得比較重要的三個點(diǎn)：

優(yōu)秀的實(shí)現(xiàn)能力

這一點(diǎn)其實(shí)已經(jīng)老生常談了，算法工程師哪怕是算法科學(xué)家都需要有能力把想法變成runnable code。根據(jù)團(tuán)隊(duì)分工和項(xiàng)目不同，有的需求是只需要證明想法可行，有的是需要一個prototype，有的也可能需要直接推到產(chǎn)品或者上線系統(tǒng)中去。無論是哪種情形，有優(yōu)秀動手實(shí)現(xiàn)能力的同學(xué)都會占有巨大的優(yōu)勢，哪怕就算是算法不可行，實(shí)現(xiàn)能力強(qiáng)的同學(xué)也可以快速試錯快速迭代。這樣的能力無論何時在何團(tuán)隊(duì)都會是寶貴的。

除此之外，實(shí)現(xiàn)能力不僅僅局限于寫出來，寫的快，還應(yīng)該包括寫得好，寫得美。把代碼寫得簡潔易于維護(hù)，可能并不會直接幫助到算法研發(fā)，但是從長期來說，這是在一個周期較長的項(xiàng)目中保持效率很重要的一點(diǎn)。

對前沿進(jìn)展保持追蹤

算法工程師不同于其他職位的工程師，*起碼在現(xiàn)在這個階段技術(shù)迭代的速度是以月為單位的。所以保持前沿的追蹤是非常有必要的。但不同于做科研，算法工程師了解前沿的目的不一定是要在此基礎(chǔ)上繼續(xù)開拓創(chuàng)新，而是能對已有的技術(shù)深入理解，去偽存真，以便更好地在業(yè)務(wù)中為我所用。當(dāng)然對待新技術(shù)也不應(yīng)該盲從，而應(yīng)該看清想清之后再動手。*好能有同事朋友針對paper進(jìn)行討論和critique。

扎實(shí)的計算機(jī)原理基礎(chǔ)

不了解算法部署的平臺談研發(fā)高效的算法就像是空中樓閣。雖然這可能在初級算法的研發(fā)中并不明顯，但是會成為很多同學(xué)進(jìn)階中的一道坎。這一點(diǎn)對于非科班轉(zhuǎn)行來做算法的同學(xué)尤甚。相比于應(yīng)試教育式的學(xué)習(xí)，更重要的是理解系統(tǒng)為什么被設(shè)計成了現(xiàn)在這個樣子，在這樣的過程中做了什么樣的取舍，以及作為上層用戶這樣的取舍對算法設(shè)計意味著什么。所以不用擔(dān)心，補(bǔ)習(xí)工作中所需要的知識，這個工作量是遠(yuǎn)比學(xué)習(xí)一遍本科計算機(jī)專業(yè)課要小很多的。