Große Internetunternehmen stehen vor einer „Entlassungswelle“. Wie können Algorithmeningenieure den „kalten Winter“ ihrer Karriere überstehen?

1. Drei wichtige Phasen am Arbeitsplatz

# 🎜 🎜#Das Nachdenken über Karrierewege beinhaltet eine philosophische Frage: Wo komme ich her und wohin möchte ich gehen? Als Algorithmenentwickler stehen Sie im Laufe Ihrer Karriere im Allgemeinen vor den folgenden drei Phasen mit Herausforderungen.

1: Übergang vom Studenten zum Arbeitsplatz

#🎜🎜 # Dies ist ein Muss für alle Profis. In der Schule ist die Beziehung zwischen Lehrern und Schülern relativ einfach und unkompliziert. Am Arbeitsplatz werden Sie auf viele komplexe Dinge stoßen, mit denen Sie zuvor noch nicht konfrontiert waren. Diesbezüglich gibt es mehrere Vorschläge wie folgt:

① Nehmen Sie vor dem offiziellen Eintritt in den Job an mindestens einem Praktikum teil, um sich daran anzupassen Arbeitsleben im Voraus.

② Bleiben Sie am Arbeitsplatz neugierig, beraten und kommunizieren Sie mehr mit älteren Menschen, reden Sie weniger und schauen Sie mehr zu und tun Sie mehr.

③ Am Arbeitsplatz müssen wir unsere Lernfähigkeit aufrechterhalten, uns auf die Anhäufung grundlegender Kenntnisse und Fähigkeiten konzentrieren und diese kombinieren mit praktischen Problemen am Arbeitsplatz.

④ Korrigieren Sie Ihre Mentalität und verachten Sie Drecksarbeit nicht. Sie können auch in kleinen Dingen Erfahrungen und Anerkennung sammeln.

2: Übergang vom Junior zum Senior

Dies ist auch der Wachstumspfad, den die meisten erfahrenen Fachkräfte verfolgen. Am Beispiel großer inländischer Hersteller liegen die Junior-Ränge von Tencent bei etwa 6-9, was in etwa Alibabas P5-P7 entspricht, was dem Wachstumsprozess vom Junior Engineer zum Senior Engineer entspricht. Diese Phase ist eine wichtige Phase für den Erwerb geschäftlicher Fähigkeiten und technischer Tiefe. Die Zeitspanne, die jede Person in dieser Phase durchläuft, variiert je nach Karrierechancen, persönlichem Status und geschäftlichem Wachstumsspielraum. Diesbezüglich gibt es mehrere Vorschläge:

(1) Verstehen Sie die Natur des Geschäfts genau

​#🎜 🎜## 🎜🎜# Im Vergleich zu wilden Ideen und Forschung ist die „Umsetzung“ von Ideen wichtiger. Die jüngsten bahnbrechenden Entwicklungsrichtungen der Internetbranche, einschließlich der Entstehung großer Modelle wie Chat-GPT und AIGC, sind das Produkt technologischer Innovation, die sich eng an den Benutzerbedürfnissen und entsprechenden Produkten orientiert. Das große Sprachmodell hinter dem kürzlich beliebten Chat-GPT erschien tatsächlich sehr früh, da es in der frühen Phase keinen „Wendepunkt“ für die Anwendung gab, konnte es nicht durch das Produkt „implementiert“ werden weitverbreitet verwendet worden. Als Algorithmus-Ingenieur müssen Sie von der Natur des Produkts und des Geschäfts ausgehen, um den Wert des Algorithmus zu verstehen und zu nutzen.

(2) Tiefgrabentechnologie

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#🎜🎜 #Erweitern und verbessern Sie Ihre technischen Fähigkeiten kontinuierlich. Am Beispiel des Empfehlungssystems ist ein umfassendes Verständnis der Modellierungsfähigkeiten von Modellen wie Rückruf und Ranking (einschließlich gemischter Rangfolge und Feinranking) sowie der Vor- und Nachteile von SOTA-Modellen erforderlich der Fortschritt modernster Modelle.

(3) T-förmige Talententwicklung​

# 🎜 🎜#T-förmiges Talent ist ein oft erwähntes Konzept, das sich auf die Verbesserung der technischen Skalierbarkeit bei gleichzeitiger Sicherstellung der technischen Tiefe in der technischen Laufbahn bezieht. Die Skalierbarkeit umfasst zwei Aspekte: einen auf der geschäftlichen Ebene und einen auf der technischen Ebene. Immer noch am Beispiel des Empfehlungssystems empfehlen Algorithmeningenieure in Richtung Empfehlungssystem, mehr über die Grundprinzipien von CV und NLP zu lernen, um verwandte Unternehmen besser zu stärken.

Im Allgemeinen konzentriert sich die Arbeit von Junior-Ingenieuren mehr auf die Ausführung von Aufgaben, während sich die Arbeit von Senior-Ingenieuren mehr auf das Denken und Lösen spezifischer Probleme konzentriert. Wenn beispielsweise die DAU einer bestimmten APP zurückgeht, müssen Sie die Gründe für den Rückgang herausfinden und Lösungen vorschlagen. Dies ist ein großes Problem. Es kann durch eine relativ niedrige Conversion-Rate einer bestimmten Seite oder einer bestimmten Szene verursacht werden, oder es kann durch verschiedene andere komplexe Gründe verursacht werden. Dies ist ein Problem, das ein leitender Ingenieur systematisch berücksichtigen muss. Identifizieren Sie zunächst Schlüsselprobleme durch Datenanalyse, legen Sie dann Ziele fest, erstellen Sie Modelle, erstellen Sie Bewertungsindikatoren, schlagen Sie dann Lösungen vor und lösen Sie schließlich die Probleme. In einem solchen Prozess ist es für Einzelpersonen oft schwierig, das Ziel zu erreichen, und es ist notwendig, verschiedene externe Ressourcen zu koordinieren, um es zu erreichen.

3. Herausforderung 3: Übergang vom Mitarbeiter zur Führungskraft

Die dritte Herausforderung, einige Ingenieure haben sie vielleicht schon erlebt, aber die meisten Ingenieure haben sie vielleicht noch nicht erlebt, das ist der Übergang vom Mitarbeiter zur Führungskraft. Das ist ein großer Sprung, denn der Leiter muss das Team führen, um Ziele zu erreichen, daher ist die Verantwortung noch größer. Andererseits wird das Managementmodell von Internetunternehmen immer flacher, so dass nicht mehr viele Positionen für Führungskräfte übrig sind. Wenn Sie das Glück haben, eine Führungskraft zu werden, müssen Sie zunächst an sich selbst glauben und das Team mutig dazu führen, seine Ziele zu erreichen. Wenn Sie zum ersten Mal eine Führungskraft werden, stehen Sie oft vor einem schwierigen Problem, nämlich der Balance zwischen Geschäft und Technologie. Dazu gehört die Kunst des Managements. Das Wesen des Managements ist tatsächlich untrennbar mit drei Hauptelementen verbunden: Verantwortung, Macht und Geld. „Verantwortung“ stellt die Aufteilung und Definition der Verantwortlichkeiten dar; „Recht“ stellt die Arbeitsgestaltung des Personals dar; „Geld“ stellt den Anreizmechanismus für die Mitarbeiter dar.

Der Übergang vom Mitarbeiter zur Führungskraft ist eine sehr herausfordernde Aufgabe, und mit zunehmender Erfahrung und der Verbesserung der Kommunikationsfähigkeiten werden diese Fähigkeiten auf subtile Weise geformt. Darüber hinaus müssen Sie als Führungskraft ständig nach außen expandieren und die Ressourcen anderer Teams im größtmöglichen Umfang mobilisieren, anstatt nur von innen heraus zu fordern oder gar zu drängen.

Die oben genannten drei Phasen der Herausforderungen, mit denen Algorithmeningenieure häufig konfrontiert sind, haben ihre eigenen heiklen Probleme, aber es gibt auch entsprechende Lösungen. Als Algorithmus-Ingenieur müssen Sie in jeder Phase genügend Geduld haben und ruhig und kultiviert sein.

2. Wie planen Algorithmeningenieure?

Es gibt 3 Schlüsselpunkte für die Karriereplanung von Algorithmeningenieuren:

① Vision: Sie müssen die Situation klar erkennen, bevor Sie Pläne schmieden, sonst Es kann zu Fehlplanungen kommen.

② Selbsteinschätzung: Vor der Planung müssen Sie eine umfassende Selbsteinschätzung Ihrer selbst durchführen: „Kenne dich selbst und den Feind, und du wirst niemals besiegt werden“, um die Richtung zu wählen, die für deine Planung am besten geeignet ist ;

③ Maßnahmen: Werden Sie aktiv! So perfekt die Planung auch sein mag, sie ist nicht so praktisch wie das Ergreifen von Maßnahmen.

1. Vision

Um die Situation zu kontrollieren, müssen Sie Folgendes tun:

① Stellen Sie zunächst sicher, dass Sie die aktuelle Situation klar sehen und erkennen können.

② Zweitens müssen wir sicherstellen, dass wir die Gesamtsituation betrachten und die Perspektiven der aktuellen Branche aus einer umfassenderen Perspektive betrachten.

③ Achten Sie abschließend darauf, in die Ferne zu blicken. Das hier erwähnte „weit“ bezieht sich nicht nur auf den Umfang, sondern umfasst auch die Zeitspanne. Nur wenn wir den weiteren Zeitraum sehen, können wir klarer für die Zukunft planen .

(1) National Games Level​

Das Bild oben stammt aus dem Buch „Principles“ von Ray Dalio, einem berühmten amerikanischen Risikokapitalexperten. Der Autor des Buches hat ein Modell zur Messung des Aufstiegs und Niedergangs von Imperien entwickelt . Im Bild oben spiegelt die Kurve die Veränderungen im Aufstiegs- und Fallindex des Imperiums im Laufe der Zeit wider. Die blaue Kurve im Bild stellt das nationale Schicksal der Vereinigten Staaten dar, was in hohem Maße mit der tatsächlichen Situation übereinstimmt: In den 1950er Jahren erreichte das nationale Schicksal der Vereinigten Staaten einen Höhepunkt und erzielte im Gegensatz dazu viele technologische Durchbrüche rote Kurve in der Abbildung), als die Befreiung gerade erst erreicht war, war das Land verarmt und auf einem Tiefpunkt befand sich das Jahr 1500 (um die Ming-Dynastie), als China eine führende Position in der Welt innehatte; In der Neuzeit befand sich Chinas Imperiumsindex immer auf einem niedrigen Niveau. Bis 1950 begann sich Chinas Imperiumsindex allmählich dem der Vereinigten Staaten anzunähern, während die Vereinigten Staaten rückläufig waren.

Natürlich werden verschiedene Experten unterschiedliche Modelle erstellen und basierend auf ihrem eigenen Verständnis unterschiedliche Verständnisse haben. Ebenso sollten Sie bei der Umsetzung einer Branchenvision Ihr eigenes Wissen mit dem Verständnis von Experten kombinieren, um eine umfassende und umfassende Analyse durchzuführen.

(2) Mobile Internet-Branchenebene​

#🎜 🎜#Speziell auf der Internetebene, insbesondere auf der Ebene der mobilen Internetbranche, können Sie sich auf die folgende Abbildung beziehen. Die folgende Grafik zeigt die monatlich aktive Benutzerbasis von QuestMobile.

# 🎜 🎜#

Aus der Abbildung geht hervor, dass die gesamte Internetskala in den letzten drei Jahren kein großes Wachstum verzeichnet hat. Der jährliche Nettozuwachs an DAU beträgt nur 20 Millionen (der DAU eines bestimmten Produkts übersteigt 100 Millionen). ), daher ist es schwierig, das Wachstum einer APP auf diesem Wachstumsniveau zu unterstützen. Unter diesem Gesichtspunkt ist die Zahl der Internetnutzer seit langem stabil, so dass die frühere Methode, demografische Dividenden zu nutzen und Einnahmen durch Crowd-Taktiken zu erzielen, nicht mehr realisierbar ist und die gesamte Internetbranche zu einer Börse geworden ist muss jetzt die Realität erkennen.

Die Internetbranche ist weiter in folgende Bereiche unterteilt: #🎜🎜 # (1) E-Commerce

① In den Anfangsjahren gründeten E-Commerce-Unternehmen wie Pinduoduo, Alibaba und JD. com nutzte die Crowd-Taktik und nutzte Subventionen, um eine groß angelegte Entwicklung zu erreichen.

② In den letzten Jahren ist der Raum für Nutzerwachstum immer kleiner geworden und die demografische Dividende ist nach und nach verschwunden, so ähnlich Subventionen werden immer beliebter; nehmen Sie Double Eleven als Beispiel. In den letzten Jahren streben E-Commerce-Shopping-Unternehmen nicht mehr danach, das GMV-Transaktionsvolumen rationaler zu gestalten.

③ Die einzige demografische Dividende in der E-Commerce-Branche in naher Zukunft kommt möglicherweise vom sinkenden Markt, aber vom Wachstumsraum ist noch begrenzt.

④ Daher

wird die zukünftige Entwicklungsrichtung des E-Commerce in Richtung qualitativ hochwertiger E-Commerce gehen. Handel und vertikaler E-Commerce. (2) Gemeinschaft

① Die Gemeinschaft hat sich in den letzten Jahren rasant entwickelt Beispiel: Xiaohongshu Die Community-Atmosphäre von Hongshu ist sehr gut: Benutzer werden ständig von den Inhalten von Xiaohongshu „eingepflanzt“ und formen ihre Meinung .

② Die Community befindet sich auf einem Entwicklungspfad und ist für die zukünftige Entwicklung einiger vertikaler Nischen-Communities relativ optimistisch, obwohl sie nicht groß sind , aber hochwertig.

③ Die Gemeindeentwicklung beruht nicht auf demografischen Dividenden, sondern eher auf Durchdringung als auf verrücktem Wachstum, daher handelt es sich um eine vielversprechende Entwicklungsrichtung.

(3) Spiele

① Die Aussichten für die Spielebranche sind relativ vielversprechend. Neben dem anhaltenden Wachstum des inländischen Spielegeschäfts gibt es auch für die Spielebranche im Ausland ein großes Plus Erfahrungen können ins Ausland übertragen werden, dies ist auch eine neue Geschäftsausrichtung von Tencent.

② Im Allgemeinen ist der Gaming-Bereich nicht von der demografischen Dividende des Internets betroffen und bietet gleichzeitig viel Raum für die Entwicklung im Ausland, was ihn zu einem relativ vielversprechenden Bereich macht.

(4) Soziales Netzwerk

① Die Nutzerskala von WeChat liegt nahe an der Zahl der inländischen Internetnutzer und der Bevölkerung, was eine sehr große Skala darstellt.

② Der Graben sozialer Netzwerke ist sehr tief. Es ist für Benutzer schwierig, einfach von der ursprünglichen sozialen Plattform auf eine andere soziale Plattform zu migrieren, da die damit verbundenen Kosten sehr hoch sind. Aus diesem Grund hat ByteDance das soziale Netzwerk ausprobiert Ein Grund für den Erfolg ist das schon oft.

③ Obwohl soziale Netzwerke in gewissem Maße von der demografischen Dividende betroffen sein werden, besteht aufgrund ihrer hohen Barrieren eine hohe Wahrscheinlichkeit, dass sie auch in Zukunft, also mit WeChat, einen stabilen Status Quo beibehalten werden Als Kern werden nach und nach verschiedene soziale Netzwerke auf Basis des WeChat-Ökosystems entstehen.

④ Die in sozialen Netzwerken eingesetzten Algorithmen basieren hauptsächlich auf Diagramm- und Community-Kommunikationsmethoden. Nur für soziale Netzwerke in der Größe von WeChat sind diese Methoden von großem Nutzen Der entsprechende Wert von Algorithmen wie Diagrammmodellen, Kommunikationsketten in sozialen Netzwerken und Community Discovery wird ins Spiel gebracht.

⑤ Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Entwicklung sozialer Netzwerke relativ stabil sein wird und es schwierig ist, kurzfristig große Chancen zu haben.

(5) Informationsplattform

① Auch Informationsplattformen sind in letzter Zeit in gewissem Maße rückläufig, aber der Grad der Abhängigkeit ist nicht groß.

② In den letzten zwei Jahren wurden Informationsplattformen stark von Kurzvideos beeinflusst, die einen großen Teil des Nutzermarktes erobert haben.

③ In diesem Zusammenhang kehren Informationsplattformen zu ihrem Kern zurück, nämlich der Verbreitung von Informationen und der Befriedigung der Informationsbedürfnisse der Benutzer in bestimmten Bereichen.

④ Für Unterhaltung, Unterhaltung, Tötungszeit und andere Long-Tail-Informationen erhalten Benutzer diese im Allgemeinen über kurze Videoplattformen, was die Informationsplattformen vor größere Herausforderungen stellt.

⑤ Aufgrund des komplexen Mediums der Informationsplattform, zahlreicher Regeln und strenger Aufsicht ist es für Benutzer schwierig, ihre Meinung anzupassen, gepaart mit der Wirkung des externen Kurzvideofelds und der Schwierigkeit der Informationen Die Plattform wurde „auf die nächste Stufe gehoben“.

⑥ Darüber hinaus sind Informationsplattformen zunehmend auf demografische Dividenden angewiesen, was die Entwicklung von Informationsplattformen weiter einschränkt.

⑦ Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Sie bei der Auswahl der Informationsplattformgleise vorsichtig sein sollten.

(6) Kurzvideo

① Die jüngste Entwicklung von Kurzvideos boomt. Produktformen mit der längsten Nutzungsdauer, dem reichhaltigsten Nutzerverhalten und dem intensivsten positiven und negativen Feedback der Nutzer sind am häufigsten .

② Der kurze Videotrack verfügt über umfangreiche Datentypen und eine große Anzahl von Benutzern, sodass der potenzielle Wert der Daten hoch ist und viel Raum für zukünftige Entwicklungen besteht. ?

④ Zusammenfassend ist Kurzvideo ein Track mit vielen Möglichkeiten und großem Potenzial.

(3) KI-Branchenebene​

#🎜🎜 #

Das Bild oben zeigt den sich ändernden Trend der Lebenszyklusform der KI-Technologie im Laufe der Zeit: #🎜🎜 ## 🎜🎜#

① Was sich in der Aufstiegsphase der linken Kurve befindet, ist die aufkommende KI-Technologie, und die Technologieaussichten bleiben abzuwarten.

② Am Tiefpunkt der mittleren Kurve befinden sich KI-Technologien mit Unsicherheit, die noch Zeit und Markttests benötigen, ein erheblicher Teil der KI-Technologie wird mit dem „Platzen der Blase“ konfrontiert sein.

③ Die Kurve rechts zeigt, dass die KI-Technologie den „Blasenplatzer“ durchbrochen hat, was den Wert der KI zeigt und beschleunigt Wenn diese Technologie in den nächsten Jahren mit besseren Benutzeranforderungen und Produktanwendungen kombiniert wird, wird sie „ein Comeback erleben“.

④ Das rechte Ende der Kurve ist die idealste Phase für die Entwicklung der KI-Technologie objektives Wachstum und Umsatz.

Nehmen Sie mehrere aktuelle beliebte KI-Richtungen als Beispiele, um sie im Detail vorzustellen:

#🎜🎜 ## 🎜🎜# (1) AIGC

AIGC ist in letzter Zeit sehr beliebt, wie z. B. Stable Diffusion, Midjourney und andere KI-Malwerkzeuge. Das Aufkommen von Chat-GPT hat auch viele Modelle in den Bereichen Lebenslauf und NLP untergraben, was die starke Produktleistung großer Modelle widerspiegelt

. Viele Ingenieure befürchten, dass das Aufkommen solch großer Modelle eine Bedrohung für Algorithmeningenieure und sogar für die gesamte Menschheit darstellen wird. Tatsächlich ist es noch lange keine „Bedrohung“, und die Verwirklichung allgemeiner künstlicher Intelligenz (AGI) hat immer noch eine Bedrohung Es ist noch ein weiter Weg, egal ob es sich um KI-Malerei oder ChatGPT handelt, der Algorithmus verfügt noch nicht über Logik- und Bewusstseinsfähigkeiten. Wenn eine Technologie ein bestimmtes Stadium erreicht und auf eine gute Produktidee stößt, wird sie definitiv explodieren. Unabhängig davon, ob es sich um KI-Malerei oder ChatGPT handelt, stehen dahinter Benutzerbedürfnisse und Produktideen. Die daraus resultierende Erkenntnis ist: Technologie und Geschäft werden niemals getrennt werden können. Nur wenn das Geschäft vollständig verstanden wird, kann der Wert der Algorithmustechnologie maximiert werden.

(2) Autonomes Fahren

Autonomes Fahren ist eine vielversprechende Richtung und zielt darauf ab, ein ultimatives Problem zu lösen: wie man Straßenverkehr erreicht Fluss optimieren. Das autonome Fahren ist in viele Zielebenen unterteilt. Das erste, was erreicht werden muss, ist „Fahrradintelligenz“. Derzeit haben viele Unternehmen zufriedenstellende Ergebnisse erzielt, beispielsweise Tesla Autopilot. Im Ausland hat das autonome Fahren von FSD ein relativ ausgereiftes Stadium erreicht, während in China die autonome Fahrtechnologie von erstklassigen autonomen Fahrunternehmen wie Xpeng, einem aufstrebenden Automobilunternehmen, und Baidu Apollo, einer unabhängigen Drittanbieterplattform, eingesetzt wird , wird auch immer reifer. Das autonome Fahren an sich ist ein Produkt, das den Menschen unterstützt oder sogar ersetzt, die menschliche Arbeit in gewissem Maße entlastet und den Menschen ein sichereres Gefühl gibt. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass autonomes Fahren ein großes Potenzial und gute Aussichten hat und auch die Vision in diese Richtung großartig ist, sodass es sich um eine erwägenswerte Richtung handelt.

(3)Lebenslauf/NLP

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Lebenslauf

und NLP Sie sind die beiden Hauptforschungsrichtungen des traditionellen Deep Learning, die in den Grundlagendisziplinen mit Physik und Chemie verglichen werden können. Sie sind der Grundstein vieler KI-Modelle. CV befasst sich mit „was ich gesehen habe“ und NLP befasst sich mit „was ich gehört und gesagt habe“. Wenn die beiden Richtungen CV und NLP überwunden werden, wird die Maschine den Menschen besser lernen und verstehen und über viele „Synästhesie“-Fähigkeiten verfügen. Daher sind die beiden Richtungen CV und NLP immer beliebter, insbesondere die Explosion von KI-Malerei- und Chat-GPT-Produktideen, die wiederum die Entwicklung der Bereiche CV und NLP fördern werden. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass CV und NLP zwei Richtungen sind, die es wert sind, weiter erforscht zu werden.

(4) KI für die Wissenschaft (AlphaFold2)

Die Anwendung von KI im wissenschaftlichen Bereich erhält zwar weniger Aufmerksamkeit, bietet aber auch einen guten Wert und gute Aussichten. Eine der Anwendungsrichtungen ist das Quantencomputing, das die Merkmale der Physik-Community nutzt, um das Problem der Supercomputing-Fähigkeiten zu lösen. Die andere Anwendungsrichtung ist die Protein-Genstrukturvorhersage (AlphaFold2), die für die Forschung und Entwicklung neuer Technologien von großer Bedeutung ist Arzneimittel, insbesondere die Erforschung und Entwicklung von Krebsmedikamenten. Der Großteil der Medizintechnik und die Anwendung von KI im Medizin- und Gesundheitsbereich waren in den letzten Jahren noch eher theoretisch. In den letzten zwei Jahren sind viele Modellergebnisse erschienen und haben erste Ergebnisse erzielt. Daher ist die Zukunftsvision von KI für die Wissenschaft, insbesondere im medizinischen Bereich, nach wie vor sehr gut. In den nächsten Jahrzehnten wird sich die Lebensspanne des Menschen aufgrund von Durchbrüchen in der KI-Technologie wahrscheinlich verlängern. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der zukünftige Wert der KI-Wissenschaft und sogar des medizinischen KI-Bereichs beträchtlich ist, aber dieser Teil der Forschung befindet sich noch im Anfangsstadium und die Zeit bis zur Kommerzialisierung ist relativ lang. Junge Algorithmeningenieure können darüber nachdenken, diese Art der Kürzung auszuprobieren - Edge-Wettbewerb. Tao, nutze den Vorteil.

(5) Empfohlene Systeme und computergestützte Werbung

Empfohlene Systeme und computergestützte Werbung gehören zum eher traditionellen Bereich „Suche und Werbung“. In den letzten Jahren gab es auf den Top-Konferenzen mehr Vorträge. Die meisten davon sind Durchbrüche, die auf einige kleine Problempunkte abzielen. Der Such- und Werbepfad ist stärker vom Geschäft abhängig. Wenn es auf Geschäftsebene keinen größeren Durchbruch gibt, sind die Aussichten für die Algorithmusentwicklung relativ begrenzt. Andererseits ist der Talentpool in diesem Bereich relativ gesättigt und die Konkurrenz groß, also überlegen Sie sich diesen Bereich sorgfältig.

2. Selbstbewertung

Zusätzlich zur Verbesserung des Verständnisses von Vision müssen wir auch eine vollständige Selbstbewertung durchführen. Die Selbsteinschätzung wird hauptsächlich aus drei Dimensionen betrachtet:

(1) Was kannst du gut?

​

Was Sie am besten können, ist oft nicht das, was Sie selbst beurteilen. Im Allgemeinen können Sie sich darauf beziehen, welcher Teil Ihrer bisherigen Berufserfahrung von anderen wirklich anerkannt wurde. Das Selbst in den Eindrücken anderer Menschen kann sich von dem Selbst in Ihren eigenen Augen unterscheiden, und was Sie gut können, muss sich aus dem ergeben, was andere erkennen.

(2) Was sind deine Interessen? (Folge deinem Herzen)

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Es ist sehr wichtig, deine eigenen Interessenpunkte zu finden. Jeder hat seine eigene Phase der Verwirrung. In solchen Phasen ist es wichtiger, Ihrem Herzen zu folgen und die Bereiche zu finden, die Sie wirklich interessieren.

(3) Kann es Ihnen ein angemessenes Einkommen verschaffen?

​

Das Arbeitsleben ist eigentlich ein relativ einfacher Prozess, bei dem der eigene Wert mit den Bedürfnissen des Unternehmens in Einklang gebracht wird Durch die Vergütung ist ein angemessenes und angemessenes Einkommen sehr vernünftig und sehr notwendig. Konzentrieren Sie sich jedoch nicht nur auf das Einkommen, sondern auch auf den Arbeitswert, den Wachstumsraum und andere Aspekte, die umfassend berücksichtigt werden sollten.

3. Den Weg freimachen und die Technik aufpolieren

Egal wie detailliert die Planung ist, sie muss letztlich in die Tat umgesetzt werden.

1. Weg

Der erste Schritt des Handelns besteht darin, Ihren eigenen Handlungsweg zu klären:

(1) Machen Sie einen kurzfristigen Plan und einen langfristigen Plan

​

① Wenn Sie nur über eine kurzfristige Planung, aber keine langfristige Planung verfügen, geraten Sie nach Abschluss des Plans leicht in Verwirrung.

② Wenn Sie nur über eine langfristige Planung, aber keine kurzfristige Planung verfügen, werden Sie leicht zum Träumer. Ohne praktische Umsetzung wird eine langfristige Planung unerreichbar.

③ Stellen Sie sicher, dass Sie kurzfristige Planung und langfristige Planung als Ihren eigenen Handlungsweg kombinieren.

④ Der Zeitpunkt, der zwischen kurzfristiger Planung und langfristiger Planung definiert wird, ist von Person zu Person unterschiedlich. Generell wird empfohlen, dass die kurzfristige Planung auf einem Halbjahreszyklus und die langfristige Planung basieren sollte sollte auf einem 2-3-Jahres-Zyklus basieren.

(2) Betrachten Sie den Wachstumspfad aus einer anderen Perspektive ​

① Am Beispiel der oben genannten Karriereherausforderung 2 (vom Junior zum Senior) erhielt ein Ingenieur eine Beförderung in einem In großen Fabriken (z. B. von Alibaba P7 bis P9) müssen sich Ingenieure über die Fähigkeiten hinter diesem Rang im Klaren sein.

② Die Essenz des Wachstums besteht darin, 4 Phasen zu durchlaufen:

a)Fehlerbehebung – Triviale Probleme lösen: Nur wenn Sie in der Lage sind, ausreichend triviale Probleme zu lösen, können Sie sie lösen größere Probleme.

b)Problemlöser – Löst systematisch eine Art von Problem: Am Beispiel des DAU-Rückgangs einer bestimmten APP kann der Analysepfad des DAU-Rückgangsproblems klar zerlegt und die entsprechende Lösung gefunden werden gegeben sein, dann hat es sich von der Troubleshooter-Stufe zur Problemlöser-Stufe entwickelt.

c)Growth Hacker – Führe das Team in die richtige Richtung: Wenn du noch einen Schritt weiter gehst, alle Gründe für den DAU-Rückgang klar analysierst und sie einzeln löst, hast du bereits die Fähigkeit, das Team zu leiten APP-Team soll DAU-Wachstum erzielen.

d)Business Pilot – Unternehmensleiter: Wenn Sie sich zu einem Unternehmensleiter entwickeln, verfügen Sie über genügend Fähigkeiten und Autorität, um über Ressourcen und Richtung zu entscheiden.

③ Den eigenen Wachstumspfad zu klären ist lehrreicher als die Klärung von Rängen wie P5 oder P8. 2. Technologie

① Starke technische Entwicklungsfähigkeit: Als Ingenieur ist die Entwicklungsfähigkeit die grundlegendste Fähigkeit.

② Solide Prinzipien des maschinellen Lernens: Die Prinzipien des maschinellen Lernens sind universell und werden einige Analyseideen leiten. Gleichzeitig ist maschinelles Lernen auch die Grundlage für Deep-Learning-Modelle und größere Modelle.

③ Top-Konferenzen und innovative Richtungsverfolgung: Obwohl die Ausrichtung von Top-Konferenzen im akademischen Bereich und die Richtung der Industrie möglicherweise nicht synchronisiert sind, können die innovativen Ausrichtungen der Wissenschaft oft Inspiration für Lösungen für die Branche liefern .

④ „Best Practices“ in der Branche: Jeder Ingenieur muss „Best Practices“ sammeln, die auf bestimmte Szenarien in seiner jeweiligen Branche anwendbar sind, und durch Ansammlung und Niederschlag nach und nach wertvolle Branchenerfahrungen sammeln.

(2) Behalten Sie eine starke Ausführung bei ​

Alle Pläne werden letztendlich durch die Ausführung umgesetzt, daher sind eine starke Ausführung und selbstfahrende Kraft sehr notwendig.

3. Mentalität

Tatsächlich gilt das nicht nur am Arbeitsplatz, sondern in vielen Bereichen: Passen Sie Ihre Mentalität gut an, und viele Dinge werden irgendwann gelöst. Zu einer guten Mentalität gehören vor allem die folgenden Teile:

(1) Fokus auf Zusammenarbeit​

Kommunikation und Zusammenarbeit sollten sich auf einige wenige konzentrieren Schlüsselthemen zu klären und so bedeutungslose Besprechungen zu reduzieren.

(2) Machen Sie einen Schritt nach vorne ​

# 🎜 🎜#Als Algorithmus-Ingenieur müssen Sie einen Schritt nach vorne machen. Erfahren Sie mehr über die Anforderungen der Produkt- und Betriebsteams und betrachten Sie Probleme aus der Perspektive der anderen Seite. Um Fortschritte zu erzielen, ist ein „Fill-in-the-Seat“-Denken und die Zusammenarbeit mit anderen Partnern wie Produkt und Betrieb erforderlich. Jeder kann aus den Stärken und Schwächen des anderen lernen und letztendlich zusammenarbeiten, um Dinge zu erledigen. Lehnen Sie die Forderungen der Produkt- und Betriebsteams nicht ab oder bekämpfen Sie sie nicht. Ignorieren Sie nicht einige Ideen der anderen Partei, weil die andere Partei nicht erfahren genug oder rücksichtsvoll genug ist und dadurch eine Gelegenheit verpasst, ein Produkt auf den Markt zu bringen.

(3) Klare Mentalität ​

#🎜🎜 #

Wenn Sie mit schwierigen Problemen konfrontiert werden, können Sie genauso gut versuchen, Ihren Kopf freizubekommen, Ihre angeborenen Denkmuster aufzugeben und den Kern Ihres Unternehmens zu überdenken. Nachdem Sie die inhärente Belastung beseitigt haben, haben Sie vielleicht das Gefühl, dass das aktuelle Problem gar nicht so kompliziert ist und Schritt für Schritt gelöst werden kann.

(4) Behalte ein relativ starkes Herz

​#🎜🎜 ## 🎜🎜#Die Internetbranche steht im Allgemeinen unter großem Druck und die Konkurrenz in der Branche ist sehr grausam. Deshalb müssen wir ein starkes Herz bewahren, Schwierigkeiten und Herausforderungen gelassen begegnen und uns nicht von der Außenwelt stören lassen. 🎜🎜#

4. Balance wichtiger Beziehungen

(1) Familie-Eltern-Kind-Beziehung#🎜 🎜##🎜🎜 #

Familienbeziehungen sind sehr wichtig. „Alles gedeiht, wenn die Familie in Frieden ist.“

(2) Work-Life-Balance​

#🎜 🎜#

Arbeit ist nur ein Teil des Lebens, daher müssen wir Arbeit und Privatleben noch besser vereinbaren, effizient arbeiten und aufmerksam leben.

(3) Persönliche Interessen

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Es wird empfohlen, dass jeder ein oder zwei eigene Hobbys entwickelt, die es dem Gehirn ermöglichen, anders zu arbeiten, was sehr hilfreich ist, um den Zustand zu entspannen.

4. Zusammenfassung

Dieser Artikel konzentriert sich auf 3 Teile:

① Herausforderungen in den drei wichtigen Phasen des Arbeitsplatzes.

② So planen Sie: Vision, Selbsteinschätzung, Maßnahmen ergreifen.

③ Machen Sie den Weg frei, verbessern Sie die Technologie, haben Sie eine positive Einstellung und gehen Sie gut mit wichtigen Beziehungen um. 5. Frage-und-Antwort-Sitzung

A1: Bei dieser Frage geht es um das oben erwähnte „Mentalitäts“-Thema: „Sei nicht glücklich mit den Dingen, sei nicht traurig mit dir selbst.“ Tatsächlich wird jeder mit dem „35-Jahre-Problem“ konfrontiert sein, das von der Umwelt und dem Markt bestimmt wird, und wir können nicht über die Außenwelt entscheiden, aber wir können es selbst entscheiden, wenn wir hart daran arbeiten, wir selbst zu sein; Alles wird gut. Was die Notwendigkeit eines intensiven Studiums betrifft, so liegt der Schlüssel immer noch in der Richtung Ihrer Karriereplanung sowie in der Richtung und dem Grad Ihres eigenen intensiven Studiums. Wenn Sie den Entwicklungsweg eines Ingenieurs einschlagen möchten, müssen Sie weiterhin hart in Ihrem eigenen Bereich arbeiten und eine solide Grundlage schaffen, was in Zukunft sehr hilfreich sein wird. Darüber hinaus müssen Sie auch über die Erweiterung nachdenken Geschäfts- und Managementrichtungen, wie im Artikel „T-Talenttyp“ erwähnt. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Entscheidungsbefugnis darüber, ob das Alter von 35 Jahren optimiert ist, nicht bei Ihnen liegt. Anstatt sich Sorgen zu machen, ist es besser, Ihre persönlichen Fähigkeiten kontinuierlich zu verbessern und sich am Arbeitsplatz aktiver und proaktiver zu fühlen.

F2: Wie sehen Sie die Auswirkungen der Entwicklung großer Modelle auf Algorithmenentwickler?

A2: Einerseits erzeugen große Sprachmodelle durch die Verwendung ausreichender Trainingsdaten fantastische Effekte, andererseits ist die Entwicklung großer Modelle tatsächlich untrennbar mit der „Verpackung“ des Produkts verbunden, dem Wegwerfen Die „Verpackung“ des Produkts ist im Wesentlichen ein klassisches Algorithmusmodell, aber die Parametergröße ist riesig und der Trainingskorpus ist umfangreicher. Der Hauptvorteil des großen Modells besteht darin, dass es über mehr Trainingsdaten verfügt und einige Reinforcement-Learning-Algorithmen enthält, um das Optimum in jedem Detail des Datentrainings zu erreichen. Daher besteht für Algorithmeningenieure kein Grund, sich zu viele Sorgen zu machen, sondern diese großen Modelle positiv zu sehen: Erstens haben große Modelle der gesamten KI-Algorithmusbranche einen „Aufschwung“ gebracht, das heißt, sie wurden von der gesamten KI-Algorithmusbranche weithin anerkannt Zweitens: Das große Modell weist den Algorithmeningenieuren die Richtung vor, und nur durch die Kombination von Produkten, Geschäft und Technologie können sie einen Ausweg finden. Die Verwendung von KI-Modellen zum automatischen Schreiben von Code kann eher als Produktivitätssteigerung denn als Ersatz für Menschen angesehen werden.

F3: Was ist der größte Unterschied zwischen normalen Menschen und Experten im empfohlenen Suchfeld?

A3: Jede Technologie kann in vier Ebenen unterteilt werden: Instrument, Technik, Methode und Tao. Der Durchschnittsmensch ist möglicherweise eher auf der Ebene der Instrumente und Fähigkeiten: Er verwendet sehr ausgefallene Modelle, verwendet verschiedene Tricks zum Anpassen von Parametern und erzielt schließlich zufriedenstellendere Ergebnisse, während Meister diese beiden Ebenen oft erlebt haben und feststellen, dass diese beiden Ebenen es können kann einige praktische Probleme lösen, aber es kann nicht einige Probleme auf höherer Ebene lösen. Dies betrifft Tao und Dharma und beinhaltet tiefere, wesentliche Probleme. Nehmen Sie als Beispiel Empfehlungen zur Verbesserung der Benutzerzufriedenheit: Da die Charakterisierung der Benutzerzufriedenheit relativ subjektiv ist, wird die Aufteilung in mehrere objektive und quantifizierbare Indikatoren die Fähigkeiten von Algorithmenentwicklern auf die Probe stellen. Um ein konkretes Beispiel zu nennen: Die CTR ist ein häufig verwendeter Indikator, der die Benutzerzufriedenheit bis zu einem gewissen Grad messen kann. Wenn Sie jedoch nur das einzelne Ziel der CTR optimieren, kann dies zu einer Menge „Clickbait“ führen Andere Indikatoren Um dieses Problem auszugleichen, erfordert die Auswahl der Indikatoren einerseits die Ansammlung von Erfahrung und andererseits ein tiefes Verständnis des Geschäfts, das die Ebene von Recht und Tao umfasst. Daher müssen wir „Ebenen“ rational betrachten und zum Wesentlichen zurückkehren: Als Algorithmeningenieure müssen wir technische Fähigkeiten nutzen, um tatsächliche Probleme zu lösen und Mehrwert zu schaffen, anstatt „Fähigkeiten zur Schau zu stellen“ und mit Modellen zu spielen; Die Fähigkeit, Probleme effizient zu lösen, ist der größte Wert für das Unternehmen.

F4: Wenn Sie einen Lehrling einstellen würden, auf welche teuflischen Details würden Sie ihm beibringen, mehr Aufmerksamkeit zu schenken?

A4: Dies hängt zunächst vom Leistungsniveau des Lehrlings ab. Wenn der Auszubildende ein frischer Hochschulabsolvent ist, kann er oder sie nicht zu viele Anforderungen haben und muss Schritt für Schritt vorgehen; wenn der Auszubildende ein Veteran in der Branche ist und bereits seine eigene Methodik in der Branche entwickelt hat, kann er oder sie die Aufgabe erfüllen Ziele, er muss nicht zu viele zusätzliche Schritte tun. Aus Sicht des Teammanagements ist es schwierig, einheitliche Anforderungen zu stellen, da jeder seine eigenen Glanzpunkte und auch seine eigenen Mängel hat. Daher werde ich den Denkweisen und Problemlösungsideen der Mitarbeiter usw. mehr Aufmerksamkeit schenken . Sollten in diesen Aspekten Unvollkommenheiten, Unvollständigkeiten oder gar Abweichungen und Fehler vorliegen, müssen diese so schnell wie möglich hervorgehoben und korrigiert werden. Darüber hinaus werden bei der Standardisierung von Liefergegenständen, wie z. B. Online-Modellspezifikationen, Codestrukturspezifikationen und der Vollständigkeit von Codeanmerkungen, strengere Anforderungen gestellt und andere Themen werden im Allgemeinen nicht allzu strengen Anforderungen unterliegen strenge Anforderungen. Es wird nicht zu viele „teuflische Details“ beinhalten.

F5: Im Artikel wurde erwähnt, dass sich der Such- und Werbebereich in den letzten Jahren nicht stark weiterentwickelt hat. Was sind also die zukünftigen Entwicklungsrichtungen?

A5: Es ist nicht so, dass es in den letzten zwei Jahren keine Entwicklung im Such- und Werbebereich gegeben hätte, aber es gab keinen großen Durchbruch Im technischen Bereich gibt es noch viel Entwicklungsbedarf. Die Entwicklung in den letzten zwei Jahren fand jedoch eher auf Unternehmensebene statt, da die Ausrichtung dieses Bereichs hauptsächlich von der Wirtschaft getragen wird. Daher wird es schwierig sein, große Fortschritte zu machen, wenn es in der Branche nicht zu einer revolutionären „Explosion“ kommt Durchbrüche in der Technologie. Was die zukünftige Entwicklungsrichtung betrifft, sollte es in der allgemeinen Richtung keine neuen oder disruptiven Modellrahmen geben; es wird noch viel Raum für die Entwicklung in unterteilte Bereiche und Richtungen geben, die hauptsächlich von der spezifischen Branche und der Geschäftsrichtung abhängen Innerhalb der Branche können Sie den relevanten Top-Konferenzen der Branche mehr Aufmerksamkeit schenken, um Antworten zu finden.

F6: Ein Ingenieur hat 3 Jahre Erfahrung in einer großen Fabrik in der empfohlenen Richtung. In welche Richtung sollte man besser wechseln?

A6: Um zwischen den Algorithmus-Tracks zu wechseln, müssen Sie zunächst eine Selbsteinschätzung durchführen und ein genaues und umfassendes Verständnis Ihrer eigenen Interessen und Stärken haben. Wie Sie sich lieber mit Modellmethoden befassen oder geschäftliche Probleme lösen? Gibt es in Ihrer 3-jährigen Erfahrung in großen Herstellern Bereiche, in denen Sie gut genug sind und die Sie auch beherrschen? Richtungen sind von Natur aus wettbewerbsfähig, wie im Artikel erwähnt. Die Richtung des autonomen Fahrens ist eine wettbewerbsorientierte Richtung, und die Zukunft ist vielversprechend und steht kurz vor der Umsetzung. Da der Empfehlungsalgorithmus direkt mit dem Geschäft verbunden ist, verfügt der Empfehlungsalgorithmus-Ingenieur im Allgemeinen über eine starke Geschäftssensibilität, sodass es leicht ist, in verschiedenen Richtungen ein guter Problemlöser zu werden.

F7: Derzeit werden die meisten Algorithmenpositionen von Master- und Doktoranden von Hochschulen auf hohem Niveau beworben. Wie können Studierende von normalen Universitäten teilnehmen? im Wettbewerb? Muss ich meine berufliche Ausrichtung ändern?

A7: Große Unternehmen stellen möglicherweise höhere Anforderungen an Hochschulen und akademische Qualifikationen, aber nach dem Eintritt in das Unternehmen wird mehr auf die persönlichen Fähigkeiten der Studenten gesetzt An normalen Hochschulen und Universitäten können Studierende nach mehr Praktikumsmöglichkeiten suchen und mehr Projekterfahrung sammeln, ohne sich zu viele Gedanken über ihren schulischen Hintergrund machen zu müssen.

F8: Was soll ich tun, wenn ich bei der Arbeit zu beschäftigt bin und keine Zeit habe, dem Papier zu folgen?

A8: Wählen Sie ein paar interessante Top-Papiere aus und verfolgen Sie diese weiterhin. Achten Sie gleichzeitig mehr auf Plattformen wie Zhihu In einigen Branchen-Technologieforen finden Sie relevante Blogger, die bei der Kategorisierung und Organisation von Top-Konferenzartikeln und beim Verfassen von Zusammenfassungen helfen können. Sie können mehr lesen, um die Richtung zu finden, die Sie interessiert. Es wird Zeit gespart, jeden Tag eine halbe bis eine Stunde damit zu verbringen, die Arbeit tatsächlich zu studieren und die wichtigsten technischen Punkte zu verfeinern, und sie dann regelmäßig zusammenzufassen und zu organisieren. Auf lange Sicht können Sie gute Ergebnisse erzielen.

F9: Was halten Sie von langen Videoempfehlungen?

A9: Die Funktionsweise von Langvideoplattformen und Kurzvideoplattformen ist sehr unterschiedlich. Empfehlungen für lange Videos konzentrieren sich mehr auf den Inhalt des Videos, sodass Algorithmeningenieure die Schwachstellen von Benutzern, die lange Videos konsumieren, aus geschäftlicher Sicht berücksichtigen müssen. Darüber hinaus wandeln einige Einheiten lange Videos in kurze Videos um und extrahieren die Highlights Wandeln Sie in langen Videos lange Videos durch „Schneiden“ in kurze Videos um und nutzen Sie dann die Idee kurzer Videos, um Empfehlungen abzugeben. Aus Produktsicht können wir die Idee von kurzen Videos nutzen, um lange Videos durch die Methode „lange Videos mit kurzen Videos“ zu empfehlen. Insbesondere werden Clips und Trailer langer Videos bearbeitet, um Benutzer zum Ansehen zu bewegen dann über den Produktpfad, um Benutzer zum Ansehen der Vollversion zu führen und letztendlich Benutzer dazu zu bringen, Mitglied zu werden und den Up-Wert des Benutzers zu erhöhen. Die damit verbundene Erkenntnis besteht darin, dass Algorithmusingenieure immer noch zur Produkt- und Geschäftsperspektive zurückkehren müssen, um Durchbrüche zu erzielen, und sich nicht auf die Algorithmusperspektive beschränken können.

F10: Erfordert der Algorithmus hohe akademische Qualifikationen? Legt Social Recruiting großen Wert auf frühere Erfahrungen? Wenn Sie nicht an der aktuellen technischen Richtung interessiert sind, wie können Sie sich umwandeln?

A10: Wenn eine Branche ausreichend eingebunden ist und der Wettbewerbsdruck hoch ist, ist die Frage der akademischen Qualifikation immer noch unumgänglich; keinen Vorteil haben, dann kann man „das Land durch Kurven retten“, indem man die Projekterfahrung steigert. Im Hinblick auf die soziale Rekrutierung legen Unternehmen mehr Wert auf frühere Erfahrungen und hoffen, die bisherigen Arbeitserfahrungen der Kandidaten einbringen zu können, um das aktuelle Geschäft des Unternehmens zu stärken. Zweitens müssen sie auch die grundlegenden Qualitäten der Kandidaten prüfen, einschließlich Eigeninitiative und Lernfähigkeit , und Denkweise, Programmierfähigkeit usw. Was einen Richtungswechsel am Arbeitsplatz betrifft, können Sie zunächst über einen Richtungswechsel innerhalb des Unternehmens nachdenken, um sich eine Probe- und Übergangsphase zu gönnen.

F11: Der Empfehlungsalgorithmus ist in eine Engpassphase eingetreten. Muss er tiefer in die zugrunde liegenden Daten eintauchen (wie Hadoop, SQL usw.)? )?

A11: Aus technischer Sicht sind Hadoop, SQL usw. tatsächlich die zugrunde liegende Architektur von Daten; aber als Algorithmenentwickler sollten wir uns darauf konzentrieren mehr zum Produkt Suchen Sie nach Durchbrüchen in der Geschäftsausrichtung, anstatt die zugrunde liegende Struktur zu vertiefen und zu optimieren.

F12: Der Chef ist von einem Forschungsinstitut und hat keine Erfahrung in der technischen Umsetzung, aber er achtet bei der Arbeit zu sehr auf Details und nutzt die Vorteile von Wie lässt sich diese Situation durch die Ablehnung und Unterdrückung von Mitarbeitern verbessern?

A12: Tatsächlich sollte ein guter Chef nach außen expandieren, anstatt sich nach innen zu drängen. Wenn Sie unglücklicherweise auf einen Chef stoßen, der es gewohnt ist, sich nach innen zu drängen, können Sie ihn dazu anleiten, nach außen zu blicken, sorgfältig zu kommunizieren, die Schwachstellen des Chefs zu verstehen und bei der Führung nach oben gute Arbeit zu leisten. Wenn es außerdem wirklich schwierig ist, mit Ihrem Chef auszukommen und er nicht mit Ihnen kommunizieren kann, Sie in den Inhalten des Jobs nicht gut sind oder kein Interesse daran haben und der Job Ihnen kein zufriedenstellendes Einkommen bringen kann oder sich sogar auf Ihr Leben auswirkt, dann ist es immer noch so empfohlen, einen anderen Job zu finden.

F13: Suchmaschinenwerbung oder NLP, welche Richtung ist für die Beschäftigung in der Zukunft besser?

A13: Suche und Werbung sind näher am Geschäft, während NLP eine relativ einfache Richtung ist. In den letzten Jahren ist die Geschäftsentwicklung von Suchmaschinenwerbung und -förderung relativ ausgereift, die NLP-Richtung steht jedoch vor einem großen Problem, nämlich der schwierigen Produktimplementierung. Wenn Sie aus geschäftlicher Sicht eine gute Zielrichtung finden, können Sie NLP ausprobieren. Andernfalls wird empfohlen, zu suchen und zu bewerben. Kurz gesagt, im Such- und Werbebereich gibt es vorgefertigte Geschäftsanwendungsthemen, und Sie müssen nur Algorithmen verwenden, um „das Problem zu lösen“. Im NLP-Bereich sind die ursprünglichen Fragen jedoch sehr einfach, die Antworten jedoch sind sehr komplex.

F14: Gibt es einen hohen Schwellenwert für den Wechsel der Algorithmusrichtungen während der Arbeit?

A14: Es gibt eine Schwelle, diese hängt vom individuellen Fundament und der Schaltrichtung ab. Wenn es beispielsweise darum geht, innerhalb von Sougongtui zu wechseln, ist die Schwierigkeit relativ gering; wenn es jedoch darum geht, zwischen CV/NLP und Sougongtui zu wechseln, ist es relativ schwierig. Daher ist es immer noch kostspielig, die Richtung des Algorithmus während der Arbeit zu ändern, insbesondere wenn bei der sozialen Rekrutierung frühere Erfahrungen stärker berücksichtigt werden. Wenn Sie jedoch über starke Gesamtqualitäten, ausgezeichnete Lernfähigkeit und Eigenmotivation verfügen und das Geschäft des Unternehmens zufällig solche Talente erfordert, gibt es viele Möglichkeiten, die Richtung zu wechseln. Wenn Sie sich entscheiden, die Richtung zu ändern, müssen Sie einen Weg wählen, einen Plan erstellen und weiterhin Maßnahmen ergreifen.

F15: Wie sieht die Zukunft des Bereichs der Zeitreihenvorhersage aus? Gibt es beliebte Wegbeschreibungen, die ich empfehlen kann?

A15: Es besteht eine hohe Korrelation zwischen quantitativen Handelsszenarien und Zeitreihenvorhersagen. Zeitreihentechnologie wird an vielen Stellen im Such- und Empfehlungsbereich nicht verwendet und kann bei der Modellierung von Benutzerverhaltenssequenzen eine Rolle spielen Autonomes Fahren kann auch einige Zeitreihenvorhersagen beinhalten, wie z. B. FSD-Pfadplanung, Multi-Frame-Verkettung und viele andere Szenarien im Videobereich weisen eine starke Korrelation mit Zeitreihenvorhersagen und Kundenwertvorhersagen auf Korrelation mit der Zeitreihenvorhersage.

F16: Ein Algorithmus-Ingenieur arbeitet seit 3 ​​Jahren in der Branche und hat immer noch das Gefühl, dass die Arbeit schwierig ist. Deshalb möchte er wissen, ob die Richtung von Algorithmen mehr auf Talent oder harter Arbeit beruht.

A16: Zunächst muss geklärt werden, ob der Schlüssel zur „Schwierigkeit“ im Lesen der Arbeit oder im Lösen geschäftlicher Probleme liegt. In der Anfangsphase der Beschäftigung wird es zwangsläufig Phasen der Verwirrung, Frustration und Angst geben. Diese Situationen sind von Person zu Person unterschiedlich, daher ist es schwierig, eine klare Antwort zu geben. Es geht mehr darum, Ihrem Herzen zu folgen und Ihre eigenen Interessen zu finden Stärken.

F17: Was ist der Unterschied zwischen Empfehlungsalgorithmus und Data Mining?

A17: Data Mining ist eine grundlegendere Technologie, und Empfehlungsalgorithmen sind Anwendungen auf höherer Ebene. Viele Data Mining-Technologien werden in Empfehlungsalgorithmen verwendet.

F18: Welches Niveau von 3 Jahren Berufserfahrung in Richtung E-Commerce-Empfehlungsalgorithmen sollte aus Sicht des Social Recruiting erreicht werden?

A18: 3 Jahre Erfahrung können im Allgemeinen das Quasi-Senior-Niveau erreichen, das dem P7-Niveau von Alibaba entspricht, und das 9. Niveau von Tencent; mit 2 Jahren Weiterentwicklung kann man im Allgemeinen das P8-Niveau von Alibaba oder das 10. Niveau von Tencent erreichen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonGroße Internetunternehmen stehen vor einer „Entlassungswelle“. Wie können Algorithmeningenieure den „kalten Winter“ ihrer Karriere überstehen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!