0.講座信息
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題目：數據算法職業規劃
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主持人：陳彩華副教授
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摘要：本次演講的報告內容主要是結合演講者的經驗，分析了當前互聯網和科技公司的主要算法崗位分類，以及運籌、機器學習的崗位技能要求，另外還會分享一些應屆生求職的建議。
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個人簡介：楊柳欽博士2011年畢業於中山大學數學與應用數學專業，2015年獲得新加坡國立大學數學博士學位。在博士期間，他在數學優化國際頂級期刊發表了三篇論文。其中一篇論文獲得了國際計算數學優化領域的最高榮譽：2018年Beale-Orchard-Hays獎。博士畢業後，他一直在新加坡的公司工作直到今年回國加入阿里巴巴擔任算法專家。此外，他今年入選了杭州市全球引才計劃，成爲杭州市特聘青年專家。
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時間：本週日上午10：00-11：00
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地點：工程管理學院北樓105
1.講座記錄
1.0 記錄目的
- 給舒老師彙報下；
1.1 算法崗位分類
（1）運籌優化類
- 線性規劃、整數規劃
- 啓發式算法
- 高效算法實現
（2）機器學習類
- 數據處理
- 常見預測模型
- 模型調優
（3）圖像處理類
- 深度學習，CNN
（4）自然語言處理類
- 深度學習，RNN
1.2 運籌職位詳細技能
（1）數學建模
- 把具體的業務問題轉化爲數學模型
（2）線性規劃、整數規劃
- 模型的相關理論，常見算法及其複雜度
（3）啓發式算法
- 基於單個解的鄰域搜索：模擬退火、禁忌搜索
- 基於羣體演進：遺傳算法、蟻羣算法、粒子羣算法
- 難點：問題編碼，算子設計，終止條件
（4）實現高效算法
- 針對具體問題尋找特殊結構
- 並行計算，分佈式計算
- 紮實編程能力：Java/C++,Python
1.3 運籌優化的應用
- 引擎：人工智能（模型基本歸結爲優化問題）
- 生產排產調度優化：阿里智能製造、西門子、甲骨文
- 物流供應鏈優化：阿里菜鳥、京東、順豐
- 打車外賣調度優化：優步、滴滴、美團
- 排班優化：航空公司、鐵路局
1.4 機器學習職位技能
（1）數據處理（垃圾數據進，垃圾結果出）
- SQL讀取原始數據：RedShift，MySQL
- 數據清洗、去噪、異常處理
（2）數學建模
- 把具體的業務問題轉化爲數學模型
（3）機器學習算法
- 監督學習：線性迴歸、SVM、樹模型（label）
- 非監督學習：聚類（無label）
- 強化學習
- 其他問題：過擬合，模型優化，降維
（4）快速實現
- 最適合的模型
- 紮實編程能力：Python，Java/C++
1.5 職業成長路線
（1）算法工程師（該階段重視技術積累）
（2）高級算法工程師（能單獨完成項目完整模塊）
（3）算法專家（制定項目方向、項目負責人、協調資源）
（4）部門技術負責人、CTO，走上人生巔峯
1.6 選擇方向
- 選定方向（運籌優化、機器學習、圖像處理、自然語言處理）
- 在一個方向深耕，瞭解系統方向
- 選擇方向：首選最感興趣的，其次是自己的研究方向
1.7 高效投簡歷
- 最好只投一個方向（有主次，專攻方向，兼具其他）
- 首選內推，其次海投（可以找學長學姐、師兄師姐、老師）
- 對喜歡的公司面試用心準備（以阿里爲例，面試完會形成記錄，即使此次不過也不能糊弄，因爲下次再來，記錄還在。）
1.8 Q&A
- 如何提高Coding能力？興趣最重要，如果不喜歡，強迫自己會出現反作用。Coding能力不靠想，要靠動手去練。如果發現你的速度比別人慢，有可能是你模型不熟悉，或者沒有想好代碼的框架，或者是你對正在做的事不喜歡且不感興趣。
- 機器學習、運籌優化等的競爭激烈程度是什麼樣？機器學習方向比運籌優化更激烈，但是與此同時運籌優化的崗位暫時沒有那麼多，且符合要求的人才也少。具體的話，我面試過50，60個人，大概就幾個人進來了。
- 金融方向有什麼機器學習的方向嗎？這個問題可以問肖斌卿老師。並且陳彩華老師認識某銀行的一位正在我院讀在職碩士的相關領域負責人，可以聯繫。
- 阿里智能製造現在正在做的圖像識別相關方向項目內容是什麼？我們部門的項目暫時無法對外公佈，但是現在同事們正在做的內容大概有識別一些物體以及識別機器或物體行爲的內容。