AI炼丹大师之禅（长期更新）

参考改写自 CV算法工程师：工作一年的小反思，作者AI蜗牛车

算法工程师所需能力概览

数据理解与应用能力

• 深刻认识数据价值，准确判断项目所需的合适数据类型和特征
• 考虑到项目细节，包括特征选择、优化目标关联的数据需求等
• 高效的选择和清洗数据

高效算法选型能力

• 快速调研与方案制定的重要性
• 在新项目中能迅速掌握相关算法论文并进行核心思想分析、优缺点比较
• 根据（可部署性、精度、速度、算子支持情况、是否开源）等因素做出合理选型

全流程把控能力

• 具备良好的项目管理能力，涵盖需求定义、调研、方案制定、数据采集、标注、模型训练、推理至SDK集成的全周期
• 注重时间节点管理及风险控制，如高效数据采集方案、严谨的数据记录与校对等

编程技能

• 学习并借鉴开源代码如PaddlePaddle和MMLab中的架构设计与实现方式
• 掌握C++ CUDA，具备系统级开发、调试和部署能力

算法优化能力

• 坚持数据驱动原则，从数据处理、模型设计、数据增强、预训练模型选用等方面进行优化
• 关注类别不均衡、难样本挖掘等问题的解决方案

研究能力

• 具备扎实的论文阅读与复现能力，关注顶会顶刊研究成果
• 不盲目追求新颖性，注重实际效果与应用场景结合

数学素养

• 掌握公式推导能力，理解深度学习相关的数学原理
• 对特定领域高级数学有一定了解，但无需达到研究者水平

专注专业方向与拓展视野

• 在大模型、NLP、CV、控制规划等领域选定一个方向深入研究
• 了解多个子领域的技术栈，逐渐扩展知识面并触类旁通