算法工程师需要学什么有考试吗，算法工程师报考时间安排

算法工程师需学是的啥，有考试吗？

1 算法工程师需学习计算机科学、数学、统计学等考点归纳，掌握并熟悉数据结构和算法设计、优化等技能，还有熟悉至少一种编程语言。

2 有一部分公司会开设算法工程师的笔试考试，测试应聘者的编程和算法能力。

3 此外算法工程师还要有持续学习和更新自己的知识，跟上技术的蓬勃发展和进步和新的算法理论。

算法工程师报考时间？

报名时间：全国计算机等级考试报名时间一般在每一年的十二月底至一月初和六月底至七月初。

详细时间按各考点报名时间具体安排。

考试时间：

全国计算机等级考试现在共设置四个等级。每一年共考试两次，上半年考一、二、三级，下半年考一、二、四级。

每一年上半年四月的第一个星期天上午进行笔试考试，下午启动进行上机考(使用电脑作答)试，因为受实质上条件的限制，上机考(使用电脑作答)试由各考点详细具体安排，按次序各学员依次参与考试，共进行五天。

每一年下半年九月份的第二个星期天上午进行笔试考试，下午启动进行上机考(使用电脑作答)试，考试方式和四月份类似。

考试时长的具体安排是：笔试考试一级为90分钟，二、三级为2个小时，四级3个小时。上机考(使用电脑作答)试一级45分钟，其余都是1个小时。

算法工程师最好的证书？

1、算法工程师不用证件，理论上也不用学历。

2、当然有学历肯定给人的第一印象会好得多，但不是绝对的，目前网络用到了不少算法，在大学里面都不教的，你要是可以从其他方面去补，然后面试通过，公司也是会认可的。

3、算法工程师主要难度是理解各种数据科学的算法，这对数学要求是很高的。

学习算法的书，入门级是算法导论，进入领域有领域自己的算法经典书，例如，在机器学习领域的prml最经典。

一级建造师是建筑行业最好的证书了，含金量最高。

学是的啥专业可从事算法工程师岗位？

数学是算法工程师要学习最基本的专业！不会数学可以编程，但是，不会数学，就很难成为算法工程师了！其次要学习编程语言和数据结构，统计学有关专业知识！计算数学本科或者以上。最基本的，你要学习计算机编程语言，数学，英语等等。

算法岗位内卷有多严重？

内卷严重因为算法岗位是一个很竞争激烈的行业，不少公司不仅要求应聘者具有很优秀的技术能力，还需要求应聘者在算法竞赛等方面有优异的表现。这让不少人为了在这个行业中取得更好的蓬勃发展和进步机会，一定要持续性地投入更多时间和精力。除开这点非常多的加班和压力也可能会造成内卷情况的加剧，愈加影响大家的身心健康和工作效率。因为算法发展快速，算法工程师的技能要求持续性提升，这让内卷情况在最近几年来变得更为普遍。同时，大家也需更好的处理方法来不要内卷情况致使的各自不同的问题，比如，提升社会公平性、减少行业恶性竞争等。

严重算法岗位很受欢迎，竞争异常激烈，除了拥有过硬的技术实力以外，时常还要有具备出色的沟通能力、团队Team协作精神和项目管理经验等多重能力，因为这个原因会形成内卷情况。除开这点一部分公司也会不合理追求高强度、高压力的工作态度，致使员工的加班时长、高强度工作的劳累程度等指标扭曲，加剧了内卷情况的出现。在应对算法岗位内卷情况方面，大家可以尝试从自己的视角出发，提升自己的技术水平和多元化的自我拓展；同时，企业也应该注重员工的健康和生活质量，推行更人性化的管理方法，减轻员工的工作压力，提升工作效率和生产力。

算法岗位内卷的严重程度主要还是看行业、公司和详细岗位。大多数情况下来说，网络行业的算法岗位内卷程度比较严重，因为这个行业的竞争压力大，技术更新快，要求员工持续性更新自己的技术和知识。内卷主要表目前以下哪些方面：

1. 加班压力：因为任务繁重和时间紧迫，算法岗位常常需加班。

2. 学习压力：因为技术更新迅速，算法岗位需持续性学习新知识和新算法。

3. 竞争压力：因为市场渐渐饱和，算法岗位的竞争很激烈，要求员工具有很强的竞争意识和自我驱动能力。

4. 晋升压力：因为行业竞争激烈，算法岗位的晋升速度很快，员工需持续性提升自己的技术水平和管理能力才可以有机会晋升。

总而言之，算法岗位内卷程度与需求和竞争压力有关，但是，也还是有不少公司和岗位注重员工的工作质量和生活平衡，为员工提供良好的工作和生活环境。

很严重。现在为止这个算法岗位内卷，虽然是比较热门火爆的职业。但是，竞争很激烈，商场如战场。只要技术不够过硬，就可以被直接淘汰。

没办法对算法岗位内卷的详细情况进行评价，因为这会涉及多个原因，涵盖所在行业、公司规模、工作质量等等。

但是随着人工智能和数据科学领域的快速发展，大家对算法可用性和可复用性的要求越来越高，这可能致使算法岗位的内卷情况加剧。

除开这点因为竞争压力和高强度工作的劳累程度增多，员工可能会遭受工作压力、身体不适和精神健康问题等不好的错误影响。不管如何，我们应该对全部行业中的内卷情况保持警惕，尽量减少不好的错误影响，保证员工的权益和利益。

算法岗位内卷的严重程度因地区、行业和公司而异，但普遍存在。下面这些内容就是可能致使算法岗位内卷的原因：

高竞争性：算法岗位一般需具备非常高的学历和技能，竞争激烈。为了取得工作机会，不少人会在学术研究、实习、项目经验等方面加强自己的竞争力，致使内卷情况。

高强度：算法岗位一般需处理非常多数据和复杂的算法，高强度工作的劳累程度大。为了保持工作效率和质量，不少人会过度加班、压缩休息时间等，致使内卷情况。

高要求：算法岗位一般需保持对最新技术和研究的敏感度，并在工作中持续性学习和创新。为了满足职业发展的要求，不少人会过度追求卓越，致使内卷情况。

高回报：算法岗位一般薪资非常高，福利待遇优厚。为了取得高回报，不少人会过度追求工作成绩和业绩，致使内卷情况。

需要大家特别注意的是，算法岗位内卷情况可能造成员工身心健康问题，影响工作质量和生活质量，同时也许影响整个行业的健康发展。因为这个原因，需加强管理和监管，减少内卷情况的出现。

算法工程师评价？

我觉得算法工程师的核心竞争力是对模型的理解，针对模型不仅知其然，还得知其故此，然。

于是我把目标检测的经典论文翻来覆去地看，将各自不同的目标检测模型分解成了N个模块，针对每个模块，反复比对各篇论文处理方法的异同，思考各自不同的处理方法各自的优缺点，还有是否有更好的处理方法，例如：

深度卷积神经互联网中的降采样总结了降采样的各自不同的方法；

深度卷积神经互联网中的升采样梳理了升采样的很多方式；

有关物体检测的思考简述了anchor free与anchor based的异同、one stage和two stage的区别与联系；

深度学习高效互联网结构设计和高效卷积神经互联网一览总结了高效互联网的设计思路与详细细节；

在anchor free检测器炙手可热时，Why anchor?分析了anchor free和anchor based的历史由来，还有各自利弊。

同时对目标检测实践中一部分开放式的问题也有一部分自己的思考，例如：

有关感受野的总结详述了感受野的计算方法和在应耗费时长需要大家特别注意的地方；

目标检测互联网train from scratch问题猜想了一下目标检测可以train from scratch的重点，在这篇文章里我质疑了DSOD和DropBlock这两篇论文对train from scratch问题下的结论（当时何恺明那篇讨论train from scratch的paper还没出来，从何恺明后来paper的实验看来，我的质疑是对的）。

上面是把模型揉碎了看，最近启动有更多时间与精力接触除了目标检测以外的任务，于是思考如何将各个计算机视觉任务统一起来，最近有了一点小的想法，该想法形成了一篇简短的文章。

第二阶段

这一阶段我觉得算法工程师的核心竞争力在于代码功底好，一条清楚各个模型的达到细节，二则能即快又好地达到idea。于是我用pytorch手撸了Yolov2和Yolov3。同时看了很多优秀的开源代码，例如darknet、mmdetection等等。最近已经在用pytorch仿照mmdetection撸一个语意分割的训练框架。

第三阶段

最近启动接触各个行业对计算机视觉的需求，我发现一名优秀的算法工程师仅仅对模型理解不错、代码功底不错是不够的，还要有对有计算机视觉业务需求的行业有着较深入的理解。恰好最近看了一篇阿里云机器智能首席科学家闵万里的专访文章，专访里这几段话我深以为然：

在阿里云时，我就亲自打造了一个岗位：DTC：Data Technology Consultant。DT有两个含义，一个是数据技术Data Technology，一个是数字化转型Digital Transformation，一语双关。他们像大夫，望闻问切，跟客户一起梳理出业务流程中的痛点，找到优化方法。DTC不只是对行业整体的判断，还需要对赛道中的选手体检，有开药的能力。可以把对方的难言之隐梳理出来，定量、优先级排序，然后从整体到细节，一层层结构化分解，最后进入详细执行。你需要在传统行业创造新价值，就要搞了解：什么东西制约了你的产能，制约了你的效率，制约了你的利润率。技术人员今天往产业走，我相信整体碰见的障碍就是如何把技术思维变成以业务需求为导向的技术思维、技术分解思维。

虽然闵万里这几段话里的主体是技术咨询师，但我认为这也是成为一名优秀算法工程师的必备品质。

总结一段话就是：

算法工程师往产业里走，需把技术思维转变为以业务需求为导向的技术思维、技术分解思维；

算法工程师需像大夫一样望闻问切，跟客户一起梳理出业务流程中的痛点，找到优化方法；

算法工程师不仅需有对行业整体的判断，还要有对客户有体检、开药的能力，可以把客户的难言之隐梳理出来，定量、优先级排序，然后整体到细节，一层层结构化分解，最后进入详细执行；

需要在传统行业创造新价值就要搞了解什么东西制约了产能、效率、利润率。

仅仅输出模型的算法工程师比较容易被替代，更高的追求是输出一整套端到端的系统方案，从与客户一起梳理业务痛点、硬件选型、模型部署环境的规划与搭建、数据采集和标注标准制定、模型选型与设计等等。

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