現在可以說是機器學習演算法工程師最好的時代，各行各業對這類人才的需求都非常旺盛。典型的包括以下一些細分行業：
（1）推薦系統。推薦系統解決的是海量資料場景下資訊高效匹配分發的問題，在這個過程中，無論是候選集召回，還是結果排序，以及使用者畫像等等方面，機器學習都起著重要的作用。
（2）廣告系統。除了平台和使用者之外同時考慮廣告業的利益，兩方變成了三方，使得一些問題變得複雜多了。
（4）風控系統。網際網路金融風控是機器學習的另乙個重要戰場。運用機器學習的能力可以很大程度上決定一家網際網路金融企業的風控能力，而風控能力本身又是這些企業業務保障的核心競爭力，這其中的關係大家可以感受一下。
一名高階別的演算法工程師應給處理「資料獲取->資料分析->模型訓練調優->模型上線」這一完整流程，並對流程中的各種環節做不斷優化。一名工程師入門時可能會從上面流程中的某乙個環節做起，不斷擴大自己的能力範圍。
演算法工程師《機器學習基礎》
機器學習基礎 邏輯回歸，svm，決策樹 1 邏輯回歸和svm的區別是什麼？各適用於解決什麼問題？2 linear svm 和 線性回歸 有什麼異同？答案 基礎知識 3 支援向量機屬於神經網路範疇嗎？4 如何理解決策樹的損失函式？5 各種機器學習的應用場景分別是什麼？例如，k近鄰,貝葉斯，決策樹，sv...
機器學習演算法工程師面試 總綱
二.資料輸入 三.特徵工程 四.模型構建 2.線性分類器 3.概率圖 4.聚類 5.回歸分析 6.其他 五.模型評估與驗證 六.面試問題 資料結構 演算法 數學基礎 計算機系統 程式設計 參考文件 bprnn cnnsnn gansvm s3vm tsvm logisitic regression ...
機器學習演算法工程師面試問題
手寫二叉樹前序遍歷 劍指offer青蛙跳台階問題 乙隻青蛙一次可以跳上1級台階，也可以跳上2級。求該青蛙跳上乙個n級的台階總共有多少種跳法？我 採用遞迴的方式做，f n f n 1 f n 2 n 3 f 1 1 f 2 2 面試官 如果不利用遞迴方式怎麼做？我 構建乙個vector向量，1,2,3...