下面我們來分解壹下成為壹名合格的算法工程師需要具備的技能，再來看看要成為壹名合格的算法工程師需要掌握哪些技能。
1.基本開發能力
所謂算法工程師，首先需要是壹個工程師，所以必須掌握壹些所有開發工程師都需要掌握的能力。
有些同學對這壹點有壹些誤解，以為所謂的算法工程師只需要思考和設計算法，不管這些算法是如何實現的，妳想出來的算法方案就會有人幫妳實現。這種想法是錯誤的。在大多數企業的大多數崗位上，算法工程師需要負責從算法設計到算法實現再到算法上線的全過程。
我見過壹些企業實行算法設計和算法實現分離的組織架構，但在這種架構下，算法效果到底該由誰負責並不明確，無論是算法設計者還是算法開發者都滿腹辛酸。具體原因不在本文討論範圍內，但希望大家記住，所有算法工程師都需要掌握基本的開發技能。
2.概率和統計基礎
概率統計可以說是機器學習領域的基石之壹。從某種角度來說，機器學習可以看作是壹種基於概率思維的對不確定世界的系統思維和認知方式。學會從概率的角度看問題，用概率語言描述問題，是深入理解和熟練運用機器學習技術的最重要基礎之壹。
概率論的內容很多，但都是通過具體的分布來體現的，所以學好常用的概率分布及其各種性質是非常重要的。
對於離散數據，伯努利分布、二項式分布、多項式分布、貝塔分布、狄利克雷分布、泊松分布都需要了解。
對於離線數據，高斯分布和指數分布族是比較重要的分布。這些分布貫穿於機器學習的各種模型中，也存在於互聯網和現實世界的各種數據中。只有了解數據的分布，才能知道如何處理它們。
此外，假設檢驗的相關理論也需要掌握。在這個所謂的大數據時代，最有欺騙性的大概就是數據了。只有掌握假設檢驗、置信區間等相關理論，才有能力辨別數據結論的真實性。比如兩組數據是否真的存在差異，推出策略後指標是否真的有所提升等等。這種問題在實際工作中很常見。如果不掌握相關能力，相當於大數據時代的眨眼。
在統計學中，壹些常用的參數估計方法也需要掌握，如最大似然估計、最大後驗估計、EM算法等。這些理論和最優化理論壹樣，都是可以適用於所有模型的理論，是基礎的基礎。
3.機器學習理論
雖然現在開箱即用的開源工具包越來越多，但這並不意味著算法工程師可以忽略學習和掌握機器學習的基礎理論。這有兩個主要含義:
只有掌握了理論，才能靈活運用各種工具和技巧，而不是壹味的照搬。只有在這個基礎上，我們才真正有能力構建機器學習系統，並不斷優化。否則只能算是機器學習搬磚的，不是合格的工程師。問題不會得到解決，更談不上優化。
學習機器學習基礎理論的目的不僅僅是學習如何構建機器學習系統，更重要的是這些基礎理論體現了壹套思想和思維模式，包括概率思維、矩陣思維、最優思維等子領域。這壹套思維模式對於當今大數據時代的數據處理、分析和建模非常有幫助。如果妳腦子裏沒有這套思維，面對大數據環境還在用舊的非概率和標量思維思考問題，那麽思考的效率和深度都會非常有限。
機器學習的理論內涵和外延非常廣泛，絕非壹篇文章所能窮盡，所以這裏我列出壹些核心點，並介紹壹些在實際工作中有用的內容，讓妳在掌握這些基本內容後再去探索和學習。
4.開發語言和工具
我們掌握了足夠的理論知識，需要足夠的工具將這些理論落地。在這壹部分，我們介紹壹些常用的語言和工具。
5.建築設計
最後，我們花壹些篇幅來談談機器學習系統的架構設計。
所謂機器學習系統架構，是指能夠支持機器學習訓練、預測、穩定高效運行服務及其關系的壹套整體系統。
當業務規模和復雜程度發展到壹定程度，機器學習壹定會走向系統化和平臺化。這時候就需要根據業務和機器學習本身的特點，設計壹套整體架構，包括上遊數據倉庫和數據流的架構設計，模型訓練的架構，在線服務的架構。這套架構的學習不像前面的內容那麽簡單，沒有太多現成的教材可以學習。更重要的是，它是建立在大量實踐基礎上的抽象總結，現行制度是不斷發展完善的。但這無疑是算法工程師職業道路上最值得做的工作。這裏能給的建議就是多練習，多總結，多抽象，多叠代。
6.算法工程中機器學習現狀
現在可以說是算法工程師中機器學習最好的時代，各行各業對這類人才的需求非常旺盛。典型的包括以下子行業:
推薦制。推薦系統解決了海量數據場景下信息的高效匹配和分發問題。在這個過程中，機器學習在候選集召回、結果排名、用戶畫像等方面發揮著重要作用。
廣告系統。廣告系統和推薦系統有許多相似之處，但也有顯著的不同。除了平臺和用戶，還要考慮廣告主的利益。兩黨變成了三方，讓壹些問題變得更加復雜。在機器學習的使用上也類似於推薦。
搜索系統。機器學習技術廣泛應用於搜索系統基礎設施和上層排名的很多方面，而在很多網站和app中，搜索是非常重要的流量入口。機器學習對搜索系統的優化會直接影響整個網站的效率。
風控系統。風險控制，尤其是互聯網金融風險控制，是近年來興起的機器學習的另壹個重要戰場。毫不誇張的說，使用機器學習的能力很大程度上可以決定壹個互聯網金融企業的風控能力，而風控能力本身就是這些企業業務保障的核心競爭力。妳能感覺到這種關系。
但是俗話說“工資越高，責任越大”，企業對算法工程師的要求也在逐漸提高。綜合來看，壹個高水平的算法工程師應該能夠處理好“數據采集、數據分析模型訓練、優化模型上線”的全過程，並在過程中不斷優化各個環節。壹個工程師在入門的時候可能會從上述流程中的某個環節入手，不斷擴大自己的能力範圍。
除了上面列舉的領域，還有很多傳統行業也在不斷挖掘機器學習解決傳統問題的能力，行業的未來可謂潛力巨大。