你见过最差的算法工程师能差到什么程度？

Baste · 发表于 2021-7-4 06:54

这个问题太适合在企业的算法工程师来回答了，好的算法工程师/研究员千篇一律，差的算法工程师真的是千奇百怪，但是非要说最差，那想必是如下这个层次所象征的一群人：

1和2看起来像是笑话，也希望大家以笑话待之，但是可以保证的事此类事情无一夸大，均为非亲眼所见不敢相信的事实。感谢他们扩宽了我的眼界，不求抨击，但求以反面要求自己，能成为一个还不差的算法工程师吧。

fwalker · 发表于 2021-7-4 06:55

感谢题主，看了一圈我觉得我还有救

FeastSC · 发表于 2021-7-4 07:00

sudo pip install ...他在window系统下运行报错在群里这是什么问题

RecursiveFrog · 发表于 2021-7-4 07:07

吐槽一下面试中遇到的奇葩：
1、我问已知上文想预测下一个词，怎么做？结果他说，先找人标数据，然后训练一个CRF……
2、猎头推荐了一个候选人，简历看着还不错，约了面试。结果这人非要把他写的一个技术文档让猎头转给我看一下，我就只好看了。点开pdf文档，里面讲用MLP做文本二分类，他用了两种方法，分别是随机初始化的词向量和预训练的词向量。两种方法的准确率分别是……49.9%和50.1%……然后得出结论预训练词向量比随机初始化要好……于是我默默取消了面试安排。

yukamu · 发表于 2021-7-4 07:09

勃勃这种程度，据说在Facebook做NLP的时候经常让李夏路帮他擦屁股，代码稀烂无比

RecursiveFrog · 发表于 2021-7-4 07:12

这年头能够保持面试的时候把聊天顺下去我觉得就很好了。
就这两个月的事情：
面试A：简历上写着”精通解决高方差高偏差问题“。想让该候选人推导一个误差的偏差方差分解，顺便聊聊boosting和bagging。先打开话题：什么是方差和偏差。答曰：不知道。话题就死在这里。
面试B：简历上有卡尔曼滤波的经验。想让该候选人推导一个已知联合高斯分布求条件高斯分布的公式，并聊聊线性高斯系统与隐变量模型。先打开话题：什么是卡尔曼滤波。答曰：不记得了。话题就死在这里。
面试C：简历上有降维的经验。想让他从PCA入手往下聊。先打开话题：什么是PCA。能给一个标准答复。继续：什么是特征值，答：不知道这个概念。话题就死在这里。

kirin77 · 发表于 2021-7-4 07:17

我智商太低，学不会TensorFlow1.x，只会用Pytorch……感谢Facebook赏我口饭吃

super1 · 发表于 2021-7-4 07:18

不考虑部分除职位名称之外和算法工程师没有任何关系的「算法工程师」。

yukamu · 发表于 2021-7-4 07:24

当然是自己了，想都不用想啊。无人工智能学历背景、无论文发表、无项目上线、无系统的理论知识、无数学功底，还有比这些更可怕的吗？工作中更是无确切的方向，什么都在尝试，如NLP、物体检测、推荐系统。整天就是github和各种论坛找人家做好的，然后看看能不能用到工作中。python还是边工作边学，做个系统就扔到那，没任何调优，也没人用，可能都没人知道。
迷茫的代码
写个系统吧，这dict、list都是啥，用哪个不一样啊，反正都能实现。效率是啥？总共也没几条数据，关注它干啥。（后来发现LeetCode的list、map相关题真香）
代码整洁性与我有个毛关系？自己写，自己用，自己看。过一段时间，自己都不知道写的逻辑是啥了。（clean code，欲哭无泪啊）
多线程？碰是不可能碰的。能用现成框架就凑合用吧。曾经自己写一个类似map reduce思想的小程序，弄了一周，感觉头疼。最后开4个进程，也就快了2倍。这是个深坑，太可怕了。
迷茫的算法
LR四处用，就是分类呗。啥是线性？哪都能分出个结果，准确率高不高的又如何？有结果凑合用呗。有人问损失函数，咋推出来的？听没听说过最大似然估计？这不就是个0.5问题吗，调包呗，sklearn、keras、TensorFlow？哪个不能满足您呢？非要我自己写算法，写出来，你敢用吗？
梯度下降优化算法。Momentum、Adam，嗯，名字不错。又是圈圈，又是箭头，又是折线的。要表达啥啊，就是一堆公式，就能搞出下边这种图了？公式咋来的啊，这公式我要用脑子哪部分去理解啊？
神经网络也一样。正向传播就是顺着公式计算，反向传播就是求导。为啥大家都好好用链式法则去做矩阵乘法，到了激活函数部分就偏来个按位置乘了呢？还有的课程解释为放大器，这又是啥课？难道是电子电路？
CNN这更是啥啥啥？一堆堆的方块，一层层的落的一起。这都是咋想出来的啊。正向传播过去就行了，反向是怎么回来的啊？我知道啥是求导，但你这也能求导回来？骗我呢吧！
RNN和CNN是一个路子，全都是啥啥啥？下面图是闹着玩呢嘛？好像不是，一看貌似还挺清晰的，哈哈哈。有输入、有输出的。句子扔进去，貌似生成句子，或者做分类，loss用softmax还行。还是得说，为啥就能这样算呢？还是各个方向的都能算。
哎，更别说attention、transformer、bert......
当看到一次LDA算法中的数学时候，自己彻底的迷茫了。从几百年前的哥德巴赫的一个小猜想，一直证明到这玩意能用。真的只想说，请不要再摧残我的智商了，给我们这种路人丙角色留条活路吧。只想安安静静当个调包小虾米，只想默默的知道输入输出都是啥就行了。
迷茫的数据整理
都说调包侠大量时间都用在了数据清理上，认识数据。我想说几千条图片数据打标签，基本就能消耗掉几周时间。NLP那种语言类，如何去搞啊？分类分错了，手工检测？这个1M数据可能就要死人的啊？那么多、那么大、那么好的数据集，都是咋弄来的啊？不能真是人一点点肉眼搞出来的吧？
最后的感叹，青铜玩家为啥和王者玩家的差距这么大呢！知识混乱的堆叠在脑里边，有些可能还是错的，怎么能请个人去清理一下呢？突然想到下面这个视频（侵权请私信删），看了特别的想哭，真的是差距：
大傻：当高智商的边牧遇到低智商的哈士奇，双方是什么感觉？

xiangtingsl · 发表于 2021-7-4 07:29

cver不会解线性方程
不会调试代码，动不动就说玄学，编译器是玄学，都没用深度学习大数据的传统算法
我的心情是这样的

关键是老板还信他。委以重任。
据说在做目标识别。。。
我自知水平差，业余时间都看书，嘲讽我看书有啥用。
很小的问题训练出超级大的模型
数学差也就算了，还不懂业务，但是在搞深度学习
我这种菜鸡案头放了一堆数学计算机书，动不动就翻一翻。人家放了一本心理学，把老板安排的明明白白。
我一直觉得这么好的才华，搞算法做技术太可惜了

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