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算法工程师必学：PostgreSQL 8个查询优化技巧
作为算法工程师，我们在构建机器学习 pipeline 和特征工程时，经常需要处理海量数据的查询与存储。 技巧六：内存参数调优与工作负载管理实例分析默认的内存配置适用于OLTP场景，但算法工程师的复杂分析查询需要更大的内存工作区。 GB并行排序2,156 ms0 GB92%内存优化流程图深度解析：算法工程师的窗口函数和聚合操作是内存消耗大户。 算法工程师应将这些技术封装为 "特征函数" ，供模型pipeline复用。 ，算法工程师可以将PostgreSQL从通用数据库转化为高性能特征工程平台，支撑从离线训练到在线推理的全链路需求。
65510编辑于 2025-12-04 - 来自专栏接地气学堂
算法工程师之死
“我们的算法工程师水平太差了，完全解决不了问题！” ——作为一个经常和传统企业打交道的乙方，这种抱怨陈老师听得太多了，类似惨痛画面也见得太多了。今天我们系统说说。 模型厉害不厉害，厉害！ 于是，很多企业咬牙跺脚，出高薪，聘请来自互联网大厂的算法工程师、数据挖掘工程师、数据建模师，期望他能做出超厉害模型。“只要你能预测精准了，那我肯定能如鱼得水”是他们的口头禅。 又刚好，一批2019年左右混入所谓互联网大厂的算法工程师们，被裁员了，以为自己可以打着“前头腾阿高级算法工程师”旗号收割一波传统企业，从此乌鸡变凤凰，走上人生巅峰。两者一拍即合。 ，为啥还要小妹来帮忙，你看人家抖音不都是算法工程师做的？？” 别的不说，单说生鲜电商，疫情影响，大家都觉得生鲜电商有前途，于是一帮连饭都没有煮过、娃都没有生过的算法工程师们，正在努力研究“蔬菜精准推荐”“买菜智能预测”算法呢。 是滴！
49531编辑于 2022-06-13 - 来自专栏木东居士的专栏
数据工程师的算法！
翻出来了17年自己梳理的数据工程师的算法学习内容，当时的理解和现在会有些许不同，但整体来看还是可以的，有一些比较细节的内容并没有花较多的时间来整理，留待大家自己补充了，在此不再做任何修改分享给大家参考， 该图中包含的算法范围可能会比较广，当然大家在学习的时候也可以有所取舍，根据居士个人经验，简单举例说明一下几大块算法对数据工程师的重要性，或者说是学习建议吧： 分布式算法：大数据相关的同学必备，日常工作可能使用不多 大数据算法：偏ETL和基于大数据平台开发的同学最好多做了解，现在很多大数据处理的背后都隐藏了这些大数据相关的算法，比如ES、Kylin、Hadoop。 其它算法：这里列了一些日常工作会遇到，但是一般不需要我们了解太深的算法，比如加密、压缩和调度算法，这些最好是有所了解知道不同算法的作用和区别，但是如果项目不太需要，不必学的特别深。 ok，大致就这些内容，如果此图对你有帮助，欢迎开启你的算法学习道路！
70450发布于 2019-05-17 - 来自专栏AI科技评论
干货 | 让算法解放算法工程师——NAS 综述
Chen et al[8] 提出通过 RL 控制器确定变异替代随机变异，稳定搜索过程。 图 5 AutoML 开源框架全景图 AutoML 框架能帮助算法工程师减轻负担，降低特征工程和超参数调优的工作量，NAS 可以完成模型的构建，基于 AutoML 的一揽子解决方案（如图 5 包含 AutoML 目前 Cloud AutoML 的费用是 20 美金/小时，相当于国内算法工程师的时薪。 机器学习的平台化降低了 AI 产品的使用成本，最终会降低机器学习的准入门槛，但提高了个人的职业门槛。 工业时间业务不止模型调参那么简单，需要结合很多图像数据的先验知识，随着 NAS 的发展，也许不能取代 100% 的人力成本，但是在项目团队中解放 50% 以上的算法工程师还是可行的。 Selle , Saurabh Saxena .Large-Scale Evolution of Image Classifiers .arXiv preprint arXiv:1703.01041 [8]
1.8K10发布于 2018-09-21 - 来自专栏牛客网
阿里算法工程师面经
从事iOS两年，转算法工程师的历程。 第一面是问的都是 算法基础。按照网上的面经准备好基本没问题，基本不会超出网上的大纲。我回忆一下，我的面试题目。 总结失败的经验，我对每个算法是理解了，但是对算法的应用场景思考不多，也没有经验，对于应用方面回答不好，所以失败。所以总结对算法的学习，需要从原理，和其他算法的优缺点，以及应用场景去把握，面试才不可怕。 说了这么多，如果你是应届生，尽量多参加天池或者kaggle的比赛，对算法有一定基础，所有公司对应届生的要求不会太高，会很宽容，好好珍惜应届生的机会；本人不是应届生，也不是研究生，中途转算法，虽然是985 大学，但是简历关都被刷了很多，历程坎坷，幸好还是顺利踏入算法工程师的行业，且看未来吧。
1.1K60发布于 2018-06-07 - 来自专栏PPV课数据科学社区
阿里电话面试(算法工程师)
所以我也经常无私的去帮助陌生人和朋友，无论是生活还是编程上，你也可以试试~ 因为我导师的研究方向是数据挖掘和自然语言处理，同时毕业设计在做知识图谱和实体对齐相关的研究，自己对这部分挺感兴趣的，所以申请了“算法工程师 职位描述 算法工程师：自然语言处理(NLP)、图像处理、语音识别、机器学习、分布式并行算法、数据挖掘、推荐搜索、复杂网络、深度学习、广告、机器翻译 岗位描述：如何从海量商品中找到最合适的商品、推荐和搜索系统 取53，计算H(53)=53 mod 8=5，该地址为空，可用； 取46，计算H(46)=6，该地址冲突，用线性探测法计算，一个可用地址Hi=(6+1) mod 8=7，该地址为空，可用： 取30，计算H(30)=6，该地址冲突，用线性探测Hi=(6+1) MOD 8=7，该地址冲突，再用线性探测计算下一个可用地址，Hi=(6+2) MOD 8=0,该地址为空，可用： 题8：简述设计模式的五大原则。
1.6K40发布于 2018-04-18 - 来自专栏机器学习AI算法工程
阿里电话面试(算法工程师)
所以我也经常无私的去帮助陌生人和朋友，无论是生活还是编程上，你也可以试试~ 因为我导师的研究方向是数据挖掘和自然语言处理，同时毕业设计在做知识图谱和实体对齐相关的研究，自己对这部分挺感兴趣的，所以申请了“算法工程师 职位描述 算法工程师：自然语言处理(NLP)、图像处理、语音识别、机器学习、分布式并行算法、数据挖掘、推荐搜索、复杂网络、深度学习、广告、机器翻译 岗位描述：如何从海量商品中找到最合适的商品、推荐和搜索系统 取53，计算H(53)=53 mod 8=5，该地址为空，可用； 取46，计算H(46)=6，该地址冲突，用线性探测法计算，一个可用地址Hi=(6+1) mod 8=7，该地址为空，可用： ? 取30，计算H(30)=6，该地址冲突，用线性探测Hi=(6+1) MOD 8=7，该地址冲突，再用线性探测计算下一个可用地址，Hi=(6+2) MOD 8=0,该地址为空，可用： ? 题8：简述设计模式的五大原则。
2.6K80发布于 2018-03-09 - 来自专栏华章科技
阿里电话面试(算法工程师)
所以我也经常无私的去帮助陌生人和朋友，无论是生活还是编程上，你也可以试试~ 因为我导师的研究方向是数据挖掘和自然语言处理，同时毕业设计在做知识图谱和实体对齐相关的研究，自己对这部分挺感兴趣的，所以申请了“算法工程师 职位描述 算法工程师：自然语言处理(NLP)、图像处理、语音识别、机器学习、分布式并行算法、数据挖掘、推荐搜索、复杂网络、深度学习、广告、机器翻译 岗位描述：如何从海量商品中找到最合适的商品 取53，计算H(53)=53 mod 8=5，该地址为空，可用； 取46，计算H(46)=6，该地址冲突，用线性探测法计算，一个可用地址Hi=(6+1) mod 8=7，该地址为空，可用： ? 取30，计算H(30)=6，该地址冲突，用线性探测Hi=(6+1) MOD 8=7，该地址冲突，再用线性探测计算下一个可用地址，Hi=(6+2) MOD 8=0,该地址为空，可用： ? 题8：简述设计模式的五大原则。
2.3K20发布于 2018-08-17 - 来自专栏数据科学与人工智能
算法与算法工程师，技术与技术人员
（注：标题里的算法，指机器学习算法，或者说“算法工程师”这个职位名称里的“算法”，不是“算法与数据结构”里的那个算法。 谁能告诉我有没有什么更好的名字来区别这它们，或许是“机器学习算法”与“传统算法”？） 算法与算法工程师 先来一段我在知乎里回答“做算法工程师是一种怎样的体验？” 算法工程师可能只需用类似Hive的方式，写几个类似SQL的语句就可以完成模型的训练、交叉验证、参数优化等工作。 而机器唯一不能替代的就是对数据的理解，这是算法工程师存在的价值。 而数据是和业务强相关的，算法工程师将更加接近产品经理的角色，而不是程序员。深入理解数据、业务和产品，寻找模型和它们的结合点，将成为算法工程师的核心竞争力。 这里刘同学提出一个问题，那就是算法工程师对算法需要理解到何种程度？事实是，即使从算法的应用出发，工程师也需要掌握模型的优缺点、适用场景、模型选择、参数调优等技术。
1K70发布于 2018-02-28 - 来自专栏算法工程师之路
每日算法题：Day 8
作者：TeddyZhang，公众号：算法工程师之路 Day 8, C/C++知识点走起~ 1 编程题 【剑指Offer】翻转链表 输入一个链表，反转链表后，输出新链表的表头。 nullptr; return newHead; } }; 如果不使用额外的空间的话，我们可以使用两个指针pre和next, 对链表相邻的两个节点进行交换调整，这才是面试官想要看到的算法
46220发布于 2019-08-09 - 来自专栏乐行僧的博客
8-快速排序算法
一些关键点： 不稳定的排序算法 初始状态待排序序列基本有序，快速排序的时间复杂度为O(n^2)，性能非常差 空间复杂度与递归树的高度成正比，平均来看是O(log2n) 划分函数的选择非常重要 优化，随机划分 QuickSort(a, l, p - 1); QuickSort(a, p + 1, r); } int main() { int a[] = {3, 1, 2, 4, 7, 0, 5, 8,
24830编辑于 2022-02-25 - 来自专栏【腾讯云开发者】
算法工程师深度解构ChatGPT技术
图片 引言 | 本栏目特邀腾讯知名语言文本项目算法工程师冉昱、薛晨，用专业视野带你由浅入深了解ChatGPT技术全貌。它经历了什么训练过程？成功关键技术是什么？将如何带动行业的变革？ 而对于PPO，我们知道它是2017年OpenAI提出的一种新型的强化学习策略优化的算法即可。 （PPO算法） 我们需要注意的是，chatGPT的成功，是在前期大量工作基础上实现的，非凭空产生的“惊雷”。 PPO PPO(Proximal Policy Optimization) 一种新型的Policy Gradient算法（Policy Gradient是一种强化学习算法，通过优化智能体的行为策略来解决在环境中实现目标的问题 腾讯工程师技术干货直达： 1.太硬核！用大数据技术预测足球胜率 2.祖传代码重构：从25万行到5万行的血泪史 3.探秘微信业务优化：DDD从入门到实践 4.万字好文！
3.2K40编辑于 2022-12-10 - 来自专栏腾讯技术工程官方号的专栏
算法工程师眼中的AI岗位
人工智能工程师做的产品大部分和机器学习相关。如下图中，尽管工作职位的称呼是人工智能算法工程师，但绝不是让你去开发专家系统, 而是让你做与学习相关的工作。 在工作职位上，相关职位有：机器学习工程师和机器学习平台工程师。前者的工作职责是将机器学习算法应用在现有业务上，后者的工作职责则是建设并维护分布式机器学习平台。 还有一个相关工作职位是算法工程师。 这里所指的算法不是计算机基础算法（如动态规划），而是机器学习算法。笔者个人认为应该称为机器学习算法工程师更加恰当。这个职位和机器学习工程师类似。另外一个职位是深度学习工程师。 但有一种情况例外: 如果推荐系统和广告系统部门招聘，机器学习工程师偏重于点击率预估算法的实现和改进，数据挖掘工程师则偏重于新特征的挖掘。 推荐系统和广告系统作为能直接带来效益的部门，自然需要招聘专门的推荐算法工程师和广告算法工程师。推荐算法工程师和广告算法工程师的主要职责分别是建立推荐和广告的点击率预估。
82350发布于 2019-03-20 - 来自专栏机器学习与统计学
算法工程师的修养 | 图解SQL
https://blog.csdn.net/horses/article/details/104553075
1K20发布于 2021-10-11 - 来自专栏牛客网
数据挖掘算法工程师面经
6个面试，3个offer： 1、360安全研究院数据挖掘工程师。 2、好未来数据挖掘机器学习工程师（一面17分钟 二面16分钟 都视频面offer） 一面： 自我介绍 项目介绍（。。。 没想到就这样拿了一个提前批次offer 3、拼多多数据挖掘工程师（一面电话面 15分钟 gg） 自我介绍 项目介绍（一模一样的问题，问了几个核心的点，胸有成竹的答上来了） RF原理，优化目标是什么 gg 4、搜狗搜索事业部数据挖掘（一面二面+HR面 100分钟+40分钟 offer 已签） 一面+二面（面试我的直接就是主管，所以他说一面完，可以直接二面） 9点面试，8点半就到了，正好赶上主管去吃早饭 gg 6、苏宁云商算法工程师（面试 12分钟 offer） 自我介绍 项目介绍（里面问到了异常值处理，评价指标等） 挑选你最熟悉的算法介绍下 RF与决策树的对比（无语的问题。。。
2.4K100发布于 2018-04-28 - 来自专栏机器学习之禅
内卷算法工程师常用黑话1
8.PV，Page View，页面浏览量，和UV有些关系的是PV，通常一个用户访问多次，UV只会计算一次，而对于不计用户的情况下，就是PV了，也就是一个用户访问了N次，PV就会增加N。 而作为一个算法工程师，我们可以用这个词来抵挡需求，比如说产品异想天开想要搞一个识别图片里的建筑物叫什么名字的功能，这个时候你就告诉他：你这个事情的ROI太低了，从公司的角度来说，这个需求不能做，极大的浪费了资源
78620编辑于 2022-07-11 - 来自专栏钱塘大数据
大数据时代，软件工程师渐退，算法工程师崛起
来自 Intercom 的工程师 Cathal Horan 表达了他对大数据的看法，他认为，未来属于算法，而不是代码。 人们可以借助这种直接向计算机发送编码指令的方式来实现更为复杂的指令序列，并以算法的形式呈现出来。算法比编码的出现要早得多。 不过，算法已经开始展露头角，正在创造一个抽象的新时代。 算法的崛起 所以说，算法和代码之间有很大的不同。代码可以用来实现算法，而且代码的实现方式会影响到性能。 Pedro Domingos 在“The Master Algorithm”一书中描述了如何使用“学习者算法”来创建新的算法，这些算法可以反过来为我们编写我们所需要的代码，“通过机器学习，计算机可以自己编程 人们甚至创造了更好的优化技术，他们观察金属的冷却过程，并通过算法对其进行建模（被称为模拟退火算法，这就是我们应该从算法角度开始考虑问题的一个最好的例子）。
81360发布于 2018-03-05 - 来自专栏GitHubDaily
《AI 算法工程师手册》正式开源！
转自：AI 有道，作者：红色石头 之前我曾在《分享集锦：哈佛 Web 开发教程、HTTP 状态码速学、阿里 AI 算法工程师手册、机器学习书籍》中提及过一本由阿里巴巴工程师撰写的一本算法手册，前两天看到红色石头写了一篇较为详细的文章来介绍这边手册 目前这本《AI 算法工程师手册》已正式开源，无需购买纸质书籍，可以直接在线阅读，体验感爆棚。 书籍介绍 这本《AI 算法工程师手册》是作者多年以来学习总结的笔记，经整理之后开源于世。 梯度提升树 8. 特征工程 9. 模型评估 10. 降维 11. 聚类 12. 半监督学习 13. EM算法 14. 最大熵算法 15. 隐马尔可夫模型 16. 概率图与条件随机场 17. 最后 不得不说，这本《AI 算法工程师手册》是一本比较完备的 AI 书籍，既包含了算法理论，也有实战 AI 算法库的使用。作为一份参考手册还是非常不错的！ 更重要的是本书完全开源，直接在线阅读就好了。
91940发布于 2019-07-10 - 来自专栏机器学习与推荐算法
快手推荐算法工程师工作感悟
作者：艾雷 出处：https://zhuanlan.zhihu.com/p/532197011 作为推荐算法工程师，在快手的这两年，收获了很多，仅以本文记录我的一些浅薄的感悟，希望下一个两年结束时，我会觉得这里的很多观点都是不全面的 从问题出发设计方案 从“哇塞，这个模型牛逼”的点出发，容易陷入从“哇塞，想法牛逼”到“哎，在我们场景不适用”的莫名其妙的困局里，所以推荐算法工程师应该多看看case，从单个case找到系统性的问题，设计方案和评估方法 不要迷信AB实验的指标 AB实验指标反映最终结果，无法很好的证明实验组策略与结果的直接因果关系，多多设计与实验组策略算法直接相关的中间观测指标。 3. 把工作时间的10%用于扩展知识的边界 有句老话，“我们很难赚到认知以外的钱”，这个观点同样适用于推荐算法工程师，“我们很难设计出认知以外的模型或策略”。 4. 8. 第一性原理 探究问题的本质，多问自己五次为什么（如果开会被领导问了但答不出来，就很尴尬 = =！）。 9.
88720编辑于 2022-10-31 - 来自专栏小小挖掘机
10大算法工程师炼丹Tricks
针对类别不平衡问题，用预测概率对不同类别的loss进行加权。Focal loss对CE loss增加了一个调制系数来降低容易样本的权重值，使得训练过程更加关注困难样本。
1.1K30发布于 2021-03-24
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