谈一下关于自己对算法工程师核心竞争力的理解
先简单自我介绍一下，我是DASOU，任职在一家社交公司，做NLP算法工程师，主要做文本分类，序列标注，问答匹配方向的工作，也做过搜索/推荐方向的需求。
工作快有一年半的时间了，在这一年半的时间里，我在工作的同时，一直都在思索，究竟什么才是算法工程师的核心竞争力，怎样才能避免刚入行就不停被灌输的那个35岁中年危机。
我看过很多别人的经验总结，结合我自己的工作经历，慢慢有了一点自己的感悟，想要分享出来，希望对大家能有帮助。
我用一句大白话说一下我自己对核心竞争力的总结就是：不同的场景，挑选合适的方法，获得最大的效果。
这句话很浅显，但是想要做到绝非没那么简单！！这需要我们长年累月的经验积累和总结。
接下来，我会模拟一个工作场景，讲讲究竟核心竞争力体现在哪些方面，以及怎么才能不断提升自己！！
0. 背景
假如现在接到了一个新的业务方的需求，你第一步要做什么？
打开冰箱，把大象...啊，不对
1. 需求定性
首先第一步，我们需要对这个需求定性，定方向，它是属于文本分类任务？命名体识别？还是机器翻译？不同的方向我们使用的方法和侧重点就会不一样。当然，很多时候一个需求不仅仅是一个任务，多数情况下是多个任务的结合，这个暂且不论。
2. 调研
好的，现在定好了方向，比如是关于一个文本分类的任务，接下来是要做调研。
调研主要是分为两个部分：数据和模型。
调研数据：对于一个算法工程师，处理数据绝对是占据一天绝大部分时间，很多人调侃自己是 SQL BOY 。但是我想要说的，数据决定模型的上限，这句话绝对是真理。只有真正的了解我们的数据，才能在接下里的任务中作出好的结果。
你需要知道你的数据量级大概是多少；不规范的数据多不多；需不需要做数据增强，针对当前这份数据哪种数据增强技术可能效果会不错；有哪些特征可能组合起来会有用等等，这些都需要在调研数据的时候值得我们仔细思考。
这里插一句，如果数据很不规范，在这个时候你就要思考是从模型下手还是从数据本身下手，各自有什么合适的方法。比如你可以看看这些不规范的数据究竟有什么特点可以利用。比如是不是可以不分词，而只是使用基于字的模型，等等吧。
在数据处理这个过程中，因为现在很多公司数据都存在 Hive 中，所以会用到 MapReduce，Hive，Spark 等等大数据开发工具，掌握这些工具绝对可以让你轻松搞定数据处理。
调研模型：宗旨就是根据不同的要求，使用合适的模型。你需要综合各方面的条件作出决策。如果业务方需要高准确度，选择什么模型能满足要求。如果业务方需要高响应速度，选择哪种模型合适。针对当前这种数据，哪种模型可能效果会不错。
还是以我们这个文本分类这个需求为例，如果看中速度，FastText会不会更好一点，或者TextCNN怎么样？如果要求精度，那么Bert可以吗？或者宽松一点 Albert怎么样，FastBert怎么样？
在这个过程中，你需要去读大量的论文和博客，看看别人的经验和总结，帮助自己作出最终的决定。
3. 训练/优化模型
模型的训练和优化，一般来说不会占据的太多的时间。有句话忘了在哪里看到的了，说是处理数据花了两周的时间，训练模型花了两个小时。听起来可能有点夸张，但是是这么个意思。在这个过程中，你的主要工作就是需要使用代码实现模型，去思考怎么样才能更高效的运行这个模型，需要去思考怎样才能获取更好结果？
比如说，使用 GPU 进行训练模型，你需要熟悉模型/数据并行化的知识。比如说，针对特定任务，修改损失函数，修改优化函数，等等吧。
4. 部署上线
我们需要为开发人员提供接口，从而可以处理数据返回结果。这个时候，你就要思考你的接口响应速度怎么样？做多可以多少并发？针对这种情况，自己做一个简单的压测就可以。一般来说，你需要掌握 grpc，kafka，flask，nginx 等常用工具。当然，这些你不需要精通，如果需求方对接口要求很高的话，你可以使用一些成熟的开源框架就可以，所以，不用太慌。
好了，大概就是这样，整个流程我们有着极强的耐心，而且要不停的从过程中积累经验。
5. 总结
总结来说，要想提高自己的核心竞争力，做到两个方面：算法 工程 。
对于算法，要深入底层，把手弄脏。算法模型重点在质量，而不是数量。既然要搞一个模型，就要彻底把它搞清楚，要把它掰开了揉碎了琢磨，不要似是而非。
对于工程，你需要有大数据开发能力和模型训练部署能力。
两个都要抓，两手都要硬，才能无往不利。其实，在这方面，我做的也很不好，人都是有惰性的，大道理说起来一套套的，做起来就是个行动的矮子...
然后我痛定思痛，想逼自己一把，于是几天前就建了两个NLP仓库。
