程序员再也不能埋头敲代码了

上周，阿里巴巴重磅发布了机器学习平台 PAI 3.0 版本，据悉，这个 PAL 平台封装了 200 多种经典算法，可以轻松搭建机器学习实验。作为码农一枚，使我不得不抬起原本一直低着敲代码的头，看看这个为 AI 狂欢的世界。

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做算法、工程还是数据？

我们不说怎么能够成为XXX，我们先来看看成为XXX之后要做什么事情，而做这些事情，需要什么样的能力，在拥有了这些能力、做上了这件事情之后，又能往什么方向发展。

1. 算法工程师的日常

1.1 日常工作

所有人都想做算法，那么，说到底，在工业界做算法到底是干什么？

真正的算法工程师（也有公司叫科学家），最基本的日常工作其实是：读论文&实现之——确认最新论文中的阐述是否真实可重现，进一步确认是否可应用于本企业的产品，进而将其应用到实践中提升产品质量。

1.2 必备能力

既然日常工作首先是读别人论文。那么，必不可少，作为算法工程师得具备快速、大量阅读英语论文的能力。

在计算机科学，尤其是人工智能、机器学习、深度学习这几个当今世界最热门的领域里，大家都在争分夺秒地抢占制高点，根本不能容忍耽搁时间。如果要做算法，平均而言，大致要保持每周读一篇最新论文的频率。

也许这就是为什么，到目前为止，笔者所听闻和见过的算法工程师都是名校相关专业博士的原因。经过几年强化学术研究训练，这些博士们，就算英语综合水平不过CET-4，也能读得进去一篇篇硬骨头似的英语论文！

1.3 理论联系实际，将学术论述与产品、业务结合的能力

一般来说，在大企业里做到真正的算法工程师/科学家，也就不需要自己去动手开发产品了。但做 demo/prototype 还是不能避免的。

算法工程师，可不是用别人写好的工具填几个参数去运行就可以的，需要负责实际业务问题到数学模型的抽象，并能够将他人最新成果应用到业务数据上去。

说得更通俗一点，就算是用别人写的工具或框架，做算法的，也得是i）第一拨、最前沿那批试用者，或者ii）工具最新玩法的发明者。

2. 做工程的都在做什么

2.1 日常工作

相对于算法的创新和尖端，做工程要平实得多。

这一角色比较有代表性的一种岗位就是：机器学习工程师（或戏称调参工程师）——他们使用别人开发的框架和工具，运行已有算法，训练业务数据，获得工作模型。

其间可能需要一些处理数据、选取特征或者调节参数的手段，不过一般都有据可循，并不需要自己去发明一个XXXX。

2.2 做工程，「机器学习」学到多深够用

当然，既然是有领域的程序员，在专业上达到一定深度也是必要的。虽然做工程一般要使用现成技术框架，但并不是说，直接把算法当黑盒用就可以做一名合格的“调参”工程师了。

作为程序员、工程人员，想用机器学习算法解决实际问题，就得对算法有一定程度的掌握，此外对于数据处理和模型验证，也需具备相应知识。

3. 做数据

此处说得做数据并非数据的清洗和处理——大家可以看到做工程的岗位，有一部分工作内容就是 ETL 和处理数据。

3.1 标注数据的重要性

虽然机器学习中有无监督学习，但在实践领域被证明有直接作用的，基本上还都是有监督模型。

近年来，深度学习在很多应用上取得了巨大的成功，而深度学习的成功，无论是图像、语音、NLP、自动翻译还是 AlphaGo，恰恰依赖于海量的标注数据。无论是做 ML 还是 DL 的工程师（算法&工程），都共同确认一个事实：现阶段而言，数据远比算法重要。

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认清形势，脚踏实地

近来一段时间，能明显感到，想入行 AI 的人越来越多，而且增幅越来越大。为什么这么多人想入行 AI 呢？说白了，大多数人是为了高薪。