算法工程师发表论文重要吗

算法工程师发表论文重要吗

因为算法类数据出错的概率很小。算法类论文具有探索性，经过文献调研后，针对某一领域欲解决的问题和存在的问题有一定的见解，产生出一个题目，利用自己所学的专业知识加以研究算法类讲究的是正确率和数据所以很少概率会出错，所以算法类论文容易通过是因为算法类数据出错的概率很小。这样做你的毕业论文会比较完整，内容丰富，算法方面基本可以不要求较大的创新。

本文列举了算法工程师需要掌握的能力，听我一一道来，至于哪个更重要，文末我会给出一些个人建议。软件工程能力虽然说算法工程师日常工作是实验多，代码少，软件工程能力要求不及大型软件的工程师。但做算法工程师可不是每天在jupyter notebook做完实验就完事的，你的代码最终需要融入到产品里，所以代码必须规范。算法工程师本质上，还是工程师。所以软件工程能力是必不可少的。不要求说达到特别高的工程造诣，但基本的代码规范，合理的模块设计，以及对模块进行单元测试的能力，我认为是必不可少的。商业逻辑洞察力有的项目是to C，有的是to B。不同的项目有着不同的商业逻辑。例如检测信贷风险，你不可能直接堆砌几个模型就能得到好的结果。但作为算法工程师，商业逻辑上肯定是不可能比客户理解透彻的。你需要多点和客户沟通。例如我做信贷风险检测，我需要知道他们的数据是如何产生，产生的频率是啥，从而我可以判断某些字段做aggregation时是应该用avg，sum，还是max比较合理。除此之外，理解一些商业逻辑有助于构建非常有效的特征。我们知道一个人月收入越高还债能力越强，但也知道负债越多违约风险也越大，而一个高收入的人贷款的额度也会大，这就产生了矛盾。而通过了解商业逻辑，学到一个指标叫debt burden ratio后，你就可以构建一个特征，用客户的收入除以客户的负债，就可以计算出一个更有效检测风险的特征。虽然我们知道深度学习网络有自动构建特征的能力，毕竟GIGO(garbage in garbage out)，数据未处理前，对模型来说就是garbage。不要觉得这种要靠人思考来构建特征的方法很原始，毕竟人工智能，先有人工后有智能。除了和客户沟通外，团队内部头脑风暴下，也是一种激发想法的好方法。文献检索能力这个能力其实对任何智力输出的职业来说都很重要。我们都需要保持大脑时刻更新。在算法上，关注最新文献，关注SotA(state of the art)的算法，关注工业实践的新动态。同时在相关商业上，了解你的算法所服务的行业，了解他们的运作。如果你是做手机图片AI的，可以查找手机处理器的发展的资料，目前主流的手机能有多少计算能力;如果你是做金融服务，则关注金融市场相关产品的新闻，了解最新居民收入消费水平，不然你的算法预测不准时，你没有相关商业知识，就难以找出哪个特征过时了。总结汇报能力这个能力其实对任何职业来说都很重要。即使你是清洁工，你也要汇报工作。对内，要会把自己的成果反馈给领导;直接上级一般也是工程师，可以用工程化的语言来汇报成果，比如模型的recall是多少，AUC是多少等。也可能对非技术的同事汇报，比如销售，就要更多的把汇报关注在商业价值，例如「上线一个月为客户减少了20%的运营成本，营收增加40%」。如果你是做to B业务，经常要对客户汇报。你的模型开发后，在测试集上的结果是多少，预计上线后能为客户创造多少价值等。心理素质算法工程师毕竟日常很多时间都花在试验上，试验失败是兵家常事。所以一定要学会开导自己，即使你的模型一周都没提升，也要给自己信心。同时，由于这个工作性质会接触到不同技术背景的人，所以有时候你会觉得简单的一个概念，对方却问了好几次都没懂，你就可能不耐烦。这时请沉住气，保持耐心沟通，不妨多换几个角度，帮助对方理解，毕竟对方理解了，也许还能给你一些意想不到的建议。至于哪个能力更重要?这得看你个人职业规划。· 如果你未来想成为亿万商业和顶尖技术直接的那个纽带，带领团队开发具有市场价值的产品。你需要增强自己的逻辑逻辑洞察力;· 如果你想成为AI系统架构师，可以增强自己的软件工程能力。· 如果你想成为资深研究员，可以增强自己的文献查找能力，并尝试在平台(大学或公司)的帮助下发表论文。去吧，根据自己对未来畅想，增强自己某一方面的能力吧。

算法工程师需要发表论文吗

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高中学历肯定是不够用的。算法工程师需要研究生学历，至少要硕士，对数学和英语的要求非常高。要经常阅读前沿领域的论文，都是全英文的，还要有数学功底，能推导公式啥的。

算法工程师论文好发表吗

第一步. 调研、入门1. 确定一个感兴趣的大领域，比如分布式系统或者机器学习，或者深度神经网络。读这个领域经典算法和技术，也可以是几本比较好的书，读完然后再实践实践，动手加深理解。这个过程做完就算是初步入门了。2. 找该领域的顶级会议，比如系统领域的有OSDI、SOSP，机器学习的领域有ICML、CVPR，深度学习的有NIPS、ICLR等等，可以搜CCF会议推荐列表看各领域的顶会列表。然后看近几年这些顶会的论文，因为这代表了最新的研究热点，咱不是说一味的追热点啊，毕竟对于初学者没有足够的领域专业背景，追热点是最快的方法。因为热点往往是该领域最亟待解决的问题，往往是发展最快的小方向，也最容易产生新成果。如果是老问题，人家都研究十几年了，给你留下的待解决的问题就很少或者不是很重要。当然如果是有几十年经验的研究者就不必追热点，他们知道该领域哪些是fundamental的问题，哪些是最值得研究的问题。3. 读了这些前沿论文后，确定一个小方向，比如分布式系统是个大方向，小方向可能是机器学习分布式训练；大方向是深度学习，小方向可能就是graph embedding；大方向是机器学习，小方向可能是半监督学习等等。确定小方向的过程是个知识不断积累的过程，非常重要，这需要你对大方向有很多了解，对小方向有更深入更全面的理解，需要读好至少100篇以上论文，需要你知道该小方向的研究进展历史，这需要你知道该小方向别人都在哪方面做工作，做该小方向的顶级研究组都有哪些，他们正在干什么。第二步. 发现问题这步超级难，如果发现了个好问题，那就是成功的一半。这个问题最好是重要的、本质的、没有直观解决方法的。4. 确定小方向后，你需要阅读大量的这个小方向的论文和了解开源项目，再不断聚焦，再确定一个要改进和优化的小小方向，这个可能就是论文的主题。小小方向可能是机器学习分布式系统中的parameter server通信模型，可能是dynamic graph embedding等。然后就要更聚焦地读这方面的相关论文，这时候论文就比较少了，几篇到几十篇到几百篇都有可能，这些论文要精读，花几个月时间研究一篇论文也不为过。5. 挑几个重要的论文工作实现，也可以找开源的运行跑一跑试一试，idea往往从实际运行中来，光靠读是不行的。这个跑一跑可能需要你尝试不同的运行环境，不同的workload数据集，不同的应用场景等。比如，parameter server（PS）模型在本地集群上跑是不是和paper声明的一样、在异构的动态性极强的集群环境下效果怎么样、除了paper提到的算法处理其他算法的时候效果怎么样、除了paper提到的数据集换另外一类数据集怎么样；graph embedding方法处理密集图和稀疏图都怎么样，处理动态变化的图怎么样，等等吧。你要发现X方法仅在a环境下好用，在b环境不好用。这个就是发现问题的过程。当然，没经验的研究者可能很难想到多种环境、多种workload、多种应用场景，这就需要积累。另外一个发现问题的方法是从实际生产中来，这个当然是最好的，但是往往是大企业环境下才有这个条件。6. 确定你发现的问题还没有被解决。这又需要广泛的阅读和调研，但是问题已经很聚焦了，搜索也会很容易，用你特定问题的关键字在google 搜索（这里强烈建议用google，其他搜索引擎基本搜不到），找到解决相关问题的论文。看看这些论文是不是已经解决了该问题，如果解决了，你有两种方案：第一，该问题已经解决的非常好了，放弃解决该问题。第二，该问题的解决方案还有问题，我还有更好的办法。我建议后者，最起码尽量尝试尝试。5和6步是个迭代的过程…第三步. 分析问题7. 分析问题产生的本质原因。这个往往和第5步发现问题同时进行。这一步靠的是功底和积累，靠的是对问题的理解程度。理解的越深刻，分析的越透测，你之后产生的解决思路就越有可能正确和有效。比如分布式机器学习的PS模型在异构环境下、和在处理数据不均匀的情况下就不好，本质原因是其同步的集中式通信模型，造成PS集中服务器往往需要等待。传统graph embedding方法采用批处理模式，需要graph的全局信息做embedding，当然无法应付动态性非常强的局部更新情况。8. 基于分析，就是对该问题的深刻理解，产生改进的idea。这个可能很难，可能靠运气，但我觉得更多的是靠对问题的理解程度，理解的越深刻，本质原因抓的越准，就越可能产生创新idea。读过一本介绍google企业文化的书，google产品的成功，既不是靠技术能力，也不是靠用户需求，而是靠技术洞见（insight），这就是对问题本质的深刻理解。比如，PS模型在某环境下问题的本质原因是集中式的同步模型，那么我们就可以提出尝试异步通信的模型的idea。分析能力跟个人的批判性思维、独立思考能力都有关，而这正是中国人欠缺的，可以通过读有深刻见地的书籍文章、经常提问来锻炼。第四步. 解决问题9. 实现你的idea，做大量实验验证。这需要动手能力，需要编程能力，需要坐得住。10. 验证你的解决方案，根据实验分析不断优化你的方法。做了大量试验后，得到了若干结果，可能是不好的结果，但是不要一下子否定自己的解决方案，这不能说明你的idea不好用。一个好的方法往往经过千锤百炼，同样，你的idea通常不会一下子就成功。需要你根据实验结果分析不好的原因，然后基于你的理解改进方法，这是一个反复不断迭代的过程。比如，你发现异步PS模型效果还不如原来的呢。那么关键的是，你要问自己为什么？为什么理应提升的却没有提升？你要看实验运行的日志，看看是哪里慢了，差在哪里，最后你经过不断的实验、分析、思考，你发现了，你提出的异步PS模型虽然没有了等待开销，但是计算的有效性却降低了，结果整体性能反而下降了。那么你下一次迭代就要想怎么把这个计算有效性提上来。我又有了个方法，可以评估每次计算的有效性，然后把计算资源都投到有效性高的计算上。OK，idea不错，那么怎么评估有效性呢？不能开销太大，否则又得不偿失了，你可能想到了一种近似地评估方法。重新实现后，发现效果还不错。OK，恭喜你！你可以准备发论文了！整个研究过程，导师将起到关键的作用。导师可能会给你个问题，这是难能可贵的，基本帮你做了一半的事了，否则你可能需要花上一年时间找问题。然后整个研究过程，都是在导师的引导下进行，需要定期向导师汇报，与导师讨论idea和请导师分析实验结果。最好自己也要经常找同门讨论，而不是闭门造车。第五步. 撰写论文11. 设计你的论文，草拟论文的骨架。每一章都写啥，每一段都写啥，实验都做啥。论文的逻辑往往比语言重要的多，逻辑合理的论文更易读懂，即使咱华人有天生的英语语言缺陷，但是好的逻辑就可以弥补这个不足。写论文就和讲故事一样，怎么能把一个事说明白，不那么简单，甚至说很难，需要不断锻炼。写完给老师看，老师同意后进行下一步12. 写作论文。这个就是根据骨架填肉的过程，但是这一步也不简单，特别对于英语不好的同学，写出来的东西简直是不忍直视、不堪入目、毁人三观。最近上海某高校老师辱骂学生这事就是因为这个，我可以说，我每次看到学生论文也都是这个心情，给学生通宵改论文在家里一边改一边骂，但是当面对学生还是要以鼓励为主，要耐心，要耐心，要耐心，尽力压制自己的怒火，以平和的心态帮助学生提高，期望他下次能给个更好的版本。但是往往事与愿违，看淡点吧，仅求写作态度好点就行了，毕竟这不是一朝一夕能提高的，需要你不断积累。有几个写作的方法吧。第一，不要自己想当然，对于不确定的句型，用“”扩上上google搜，看看你这句型有多少人用过，如果没有几个人用，那就别用，换个写法。第二，读别人论文时，遇到好的句型就记下来，不断积累才能提高。第三，避免一切语法错误，我觉得这个是可以做到的，现在网上那么多工具都可以用。语法错误都避免不了那基本就是态度问题。遗憾的是，我很少遇到能避免语法错误的学生，我生气往往是因为态度问题，而不是能力问题。第四，尽量用短句用简单句子，别用长句。你写论文是为了让别人理解你的方法，不是写文艺作品，能说明白就行。13. 提炼总结，改进方法。写作的过程也是屡顺自己思路的过程，写作的过程中往往也能发现自己方法的漏洞，那么就要继续回到8，重新思考解决方案，又或者你发现需要补实验来支撑你的论点，那么就继续实现系统做实验，得到实验结果。14. 关于实验。怎么做实验是学生总问的问题，怎么做科学实验也是一个很重要的问题，有对照组、无偏的、定量的，这些都是科学实验的重要要素。如果有解决该问题的其他方法你首先要说明你的方法更好，至少在某一方面更好，这其中可能要涉及到不同的执行环境，或不同的算法数据集。然后设计实验说明你的方法好在哪里，用实验数据说明，比如异步PS和同步PS对比。然后你要进一步用实验数据说明，异步PS的有效性也提高了，如果不考虑有效性的话那么结果就不好。然后你的方法是否有些重要的超参数，试试variation导致各种结果。在实验结果展示方面，要学会用各种工具画各种图，把重要的因素用可视化方式体现出来。第六步. 投稿和看待审稿意见15. 接下来就是投稿。选一个合适的会议或期刊投稿，这个可以听老师的，老师基本有这方面的常识，根据你工作的方向和档次选择合适的去处。确定好了哪个会议期刊后，就需要按照会议期刊要求来整理论文格式，latex是必会的工具了。之后赶在deadline之前提交论文，这个最后的几天可能很痛苦，因为你的论文和方法总有改进的地方，老师的要求会让你最后几天是最忙的几天。但是需要认识到，凡事无完美，你总也改不到完美，你需要一个deadline来督促你完成一个milestone。开始进一步工作或下一个工作。16. 看待评审意见。接下来是漫长的等待，会议一般是2-3个月的时间，结果可能是接收也可能是拒掉，相比于结果，更应该看评审意见，看看这些意见是否合理，是否能解决，无论是接收还是拒绝，然后接下来就再次回到解决问题的部分，再次开始优化方法的过程。如果是接收了，那就可以准备订机票开会旅游去了。如果是拒掉那一般是有比较大的问题，那就再仔细深思下一下你的方法。继续优化，还是降低档次投个差点的会，就看你导师的了。第七步. 后续17. 宣传你的工作，扩大影响力。首先你可能是要去参加会议，做个漂亮的ppt，反复演练，争取有比较好的演讲效果。有时你导师有机会去一些地方做报告，把这个工作介绍一下，都是扩大影响力的方法。18. 开放源码。还有是尽量把自己工作的代码和数据开放，挂到网上，让别人来使用，接受别人的改进意见或者是简单的debug。咱不是专业的工程人员，也不用指望你的成果可以马上用于生产，个人觉得开放代码主要是为了让别人更好滴了解你的方法，这有助于扩大影响力，产生后续研究工作。如果有人引用你的论文、或咨询论文内容、又或是使用了你的代码和数据，这也算是你对整个科研事业有那么一丁点的贡献了，这比水论文有意义多了。整体来说，发表论文需要你有：批判思维能力，动手能力，知识面，写作能力，表达能力，英语，韧劲（抗打击能力）等等一系列能力，如果在研究生期间真能发表一篇论文，经历了以上这么多磨难和锻炼，我想你的能力也是不知不觉提高了很多，成为了该小小方向的一个小小的专家了。这对你来说，是最最重要的。这里我提到了韧劲，就是说，在解决问题过程中，你会受到不断的打击，包括来自导师的、来自自己的实验结果方面的、来自评审意见的，但是你要做的就是，站起来，继续凿，直到导师满意，知道reviewer满意，直到大家满意。别把这事想简单了，当你想象一下周围好多人都发好多sci了，而你还在为这么一篇完全未知结果的论文而这么努力的时候，我觉得大部分人可能就是缺少这个韧劲才最终以失败告终的…最后，我想再强调一下，发论文不是简单地发论文，而是通过发论文宣传你的工作，以便对某技术或人有那么一丁点影响。无论你发哪个档次的论文，只要目标正确，我觉得你都会有收获和有贡献的。相比较于为了发论文而发论文，你会觉得你是那么地高尚和高大，他们只是造废纸，而你已经对社会有贡献了…（以上内容来源于学术堂）

不好发，进化算法不好发论文，在进化算法领域,里面的论文鱼龙混杂,好的论文非常好,差的非常水,部分算法甚至完全无法复现论文效果。非常吃圈子关系

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算法工程师发表论文

阿里P7或p8，百度T7以上，腾讯T3.2之上，二线公司的高级技术经理/总监（非普通级别技术经理），融到很多钱的创业公司的算法专家，能达到这个数目。一般是那些在算法方向工作五六年之上，在本方向积累很深，并了解其他相关方向，对行业进展了如指掌的人。100万有一定难度，但对于有些人来说很简单，这也和岗位匹配有关，例如一些重视数据算法的公司愿意砸钱招人你很容易到这个数，一些不重视数据算法的公司也许你花很多年也到不了。我还没到100万，可能没法有过多的陈述。认识一个师兄，腾讯呆到6年的时候，100万，级别3.3。一个同学，硕士毕业工作五年，知名ai公司，近期要跳槽，人家给出120万。楼主说的‘’你现在工资多少，我给你加多少‘’，尽管听上去很粗暴，但是行业内恰巧如此。只要你的级别够了，达到了薪资范围空间，例如百度T7能够上100万，hr就会以你当前工资为基准，去和你谈，别想着当前30万，人家给你100万，你当前70到80万才有一定机会。当前的工资决定了你下一次跳槽会涨多少，我们需要正视这种现象算法行业很火爆，工资高，但门槛也高，现在有很多人去参加培训或者自学，想转到算法行业，大家都努力这是好事，但是你不得不面对一个残酷的现实：在用人单位眼里，大部分培训或自学要比科班出身低一截。你工作两三年，然后去参加培训、去应聘，你将可能是去和应届生竞争，如果你没有学扎实，并且有较深入的实践，超出大部分人的水平，用人单位更愿意招科班出身的应届生。因此，请更努力，不要浮于表面，我面试的时候遇到太多这种候选者了，甚至为他们感觉可惜，大多人被耽误了。

本文列举了算法工程师需要掌握的能力，听我一一道来，至于哪个更重要，文末我会给出一些个人建议。软件工程能力虽然说算法工程师日常工作是实验多，代码少，软件工程能力要求不及大型软件的工程师。但做算法工程师可不是每天在jupyter notebook做完实验就完事的，你的代码最终需要融入到产品里，所以代码必须规范。算法工程师本质上，还是工程师。所以软件工程能力是必不可少的。不要求说达到特别高的工程造诣，但基本的代码规范，合理的模块设计，以及对模块进行单元测试的能力，我认为是必不可少的。商业逻辑洞察力有的项目是to C，有的是to B。不同的项目有着不同的商业逻辑。例如检测信贷风险，你不可能直接堆砌几个模型就能得到好的结果。但作为算法工程师，商业逻辑上肯定是不可能比客户理解透彻的。你需要多点和客户沟通。例如我做信贷风险检测，我需要知道他们的数据是如何产生，产生的频率是啥，从而我可以判断某些字段做aggregation时是应该用avg，sum，还是max比较合理。除此之外，理解一些商业逻辑有助于构建非常有效的特征。我们知道一个人月收入越高还债能力越强，但也知道负债越多违约风险也越大，而一个高收入的人贷款的额度也会大，这就产生了矛盾。而通过了解商业逻辑，学到一个指标叫debt burden ratio后，你就可以构建一个特征，用客户的收入除以客户的负债，就可以计算出一个更有效检测风险的特征。虽然我们知道深度学习网络有自动构建特征的能力，毕竟GIGO(garbage in garbage out)，数据未处理前，对模型来说就是garbage。不要觉得这种要靠人思考来构建特征的方法很原始，毕竟人工智能，先有人工后有智能。除了和客户沟通外，团队内部头脑风暴下，也是一种激发想法的好方法。文献检索能力这个能力其实对任何智力输出的职业来说都很重要。我们都需要保持大脑时刻更新。在算法上，关注最新文献，关注SotA(state of the art)的算法，关注工业实践的新动态。同时在相关商业上，了解你的算法所服务的行业，了解他们的运作。如果你是做手机图片AI的，可以查找手机处理器的发展的资料，目前主流的手机能有多少计算能力;如果你是做金融服务，则关注金融市场相关产品的新闻，了解最新居民收入消费水平，不然你的算法预测不准时，你没有相关商业知识，就难以找出哪个特征过时了。总结汇报能力这个能力其实对任何职业来说都很重要。即使你是清洁工，你也要汇报工作。对内，要会把自己的成果反馈给领导;直接上级一般也是工程师，可以用工程化的语言来汇报成果，比如模型的recall是多少，AUC是多少等。也可能对非技术的同事汇报，比如销售，就要更多的把汇报关注在商业价值，例如「上线一个月为客户减少了20%的运营成本，营收增加40%」。如果你是做to B业务，经常要对客户汇报。你的模型开发后，在测试集上的结果是多少，预计上线后能为客户创造多少价值等。心理素质算法工程师毕竟日常很多时间都花在试验上，试验失败是兵家常事。所以一定要学会开导自己，即使你的模型一周都没提升，也要给自己信心。同时，由于这个工作性质会接触到不同技术背景的人，所以有时候你会觉得简单的一个概念，对方却问了好几次都没懂，你就可能不耐烦。这时请沉住气，保持耐心沟通，不妨多换几个角度，帮助对方理解，毕竟对方理解了，也许还能给你一些意想不到的建议。至于哪个能力更重要?这得看你个人职业规划。· 如果你未来想成为亿万商业和顶尖技术直接的那个纽带，带领团队开发具有市场价值的产品。你需要增强自己的逻辑逻辑洞察力;· 如果你想成为AI系统架构师，可以增强自己的软件工程能力。· 如果你想成为资深研究员，可以增强自己的文献查找能力，并尝试在平台(大学或公司)的帮助下发表论文。去吧，根据自己对未来畅想，增强自己某一方面的能力吧。

要。算法工程师要求很高的数学水平和逻辑思维，其实语言是次要的，语言只是表达的方式而已。

算法工程师发表IEEE论文好处

含金量极高。ieee是当前世界上大的非营利性专业技术学会，会员人数超过40万人，遍布全球160多个国家。ieee全称InstituteofElectricalandElectronicsEngineers，中文名电气与电子工程师协会。是美国的一个电子技术与信息科学工程师协会，在电气、电子、计算机工程和科学有关的开发和研究，制定了900+的行业标准，现在已经是国际影响力巨大的学术组织，目前国内也有多地50多所高校成立了ieee学生分会。可以说如果发表一篇ieee论文在电子技术和信息科学方面是很巨大的成功。

ieee的论文含金量较高，IEEE是是一个国际性的电子技术与信息科学工程师的协会，在太空、计算机、电信、生物医学、电力及消费性电子产品等领域中占主要权威。IEEE出版的同级评审期刊，是主要的国际标准机构。 扩展资料 ieee的'论文含金量较高，IEEE是是一个国际性的电子技术与信息科学工程师的协会，在太空、计算机、电信、生物医学、电力及消费性电子产品等领域中占主要权威。IEEE出版的同级评审期刊，是主要的国际标准机构。