算法工程师发表论文

如果一个人解决问题的工具都来自NLP和ML的一些经典算法，业界最新发表的论文，那么肯定算是算法工程师。如果一个人解决问题的工具来自项目遗留的庞大的code base，N种系统架构方案，各种的可选第三方库，自己写的各种Demo中的经验，各种解决代码复杂性的经验论和方法论，以及各种可更换的存储介质(比如硬盘-》内存/SSD等)，各种从单核到多核和向量处理器，那么他通常是软件工程师或系统架构师。

100万级别的算法工程师，5年-10年以上，需要完全具备50万级别的算法能力外，这个级别的工程师是公司中的灵魂人物，需要不仅仅掌握模型算法的能力，也需要熟悉相关周边技术，比如大数据生态圈相关的技术，还要求具备公司在技术领域战略方向的确定选择和实施落地步骤的把控，比如，在金融信贷风控领域，需要做出授信额度模型、风险定价模型、反欺诈识别模型、客户需求意向度模型等等，需要这位带头大哥非常清晰各个模型的内在联系，落地步骤怎样哪些该优先去做哪些往后，哪些做哪些不做。

100W及以上的算法工程师，基本属于科学家了，大多数在这个领域的知名公司担任leader的角色。知乎这样的人其实挺多的，保护别人的隐私，我也不一个个艾特出来。这些人大多是名校博士，导师在业界非常有名。博士期间发表了很多顶会论文，拿过Google PhD fellow/Microsoft Fellow，或者做出了非常有影响力的工作。比如今年姚班的陈立杰和范浩强。众所周知，学术是一个圈，而且还是一个挺小的圈；往往一个方向最好的几家实验室，还彼此认识，关系不错。工业界虽然是谁行谁上，但算法方向毕竟偏学术，特点非常接近学术界，带有圈子属性。现在算法人才不仅贵，而且难招。大公司跟名校建立合作关系，请学术大佬来当首席科学家，他的博士也全都打包过来；创业公司利用自身的人脉关系，比如face++能招到不少清华优秀学子（创始人清华姚班），商汤科技招了很多香港中文大学的博士（创始人香港中文大学教授）等等。