所以，你自认为是一个合格的机器学习工程师？

本文作者阿萨姆，原载于知乎专栏，AI科技大本营经授权转载。

这是来自知乎圆桌的一个回答。

机器学习工程师，绝不是一个笼统的概念，每一个特定的位置，对“合格”的考量完全不同。你自认为是一个合格的机器学习工程师吗？究竟什么才算得上“合格”？以下内容供参考，当然，你最好有自己的想法。

这是个开放问题，不同公司、岗位、方向的机器学习工程师工作内容大不相同，很难用统一的标准衡量。既然无法放到一个维度来对比，那我们就来分类讨论一下。但不管如何分类，一个合格的机器学习工程师需要有过硬的基本功和整合知识的能力。

1. 大公司和中小型公司有「不同的岗位定位」

大公司对于岗位的细分程度较高，希望员工的单项技能掌握程度高，喜欢专精型人才。

这种职位的设定哲学是因为大公司的需求是稳定，希望每个人都是“可替换的”，不希望你参与项目的过多环节而导致尾大不掉。当你离开后只需要找一个有类似技能的人替代，就像替换一个机器上的小零件，而不影响到全局。因此，大公司更倾向于培养在少数方向上有深入理解的人。这也解释了为什么大公司的岗位非常繁杂，随便列举常见的几个和人工智能相关的职位：

机器视觉工程师
数据工程师
算法工程师/研究员
深度学习算法工程师
无人车工程师
数据分析师/科学家
自然语言工程师

这些岗位间之间有很多重叠的部分，比如机器视觉工程师和无人车工程师可以有很多相似的工作内容。这种专精岗位一般要求你在特定方向出类拔萃，可以适当放宽其他要求。比如可能要求你深入理解机器视觉，但不要求你精通Spark或者自然语言处理。

而中小型公司因为资金和能力的限制，更需要通用型人才，职位一般也分得没那么细。正所谓“我是革命一块砖，哪里需要往哪搬”。在中小型企业，公司希望机器学习工程师可以独挑大梁，完成从数据收集、清理、建模、调整、到部署上线，甚至维护和更新的一系列工作。因此在大部分中小型公司的机器学习工程师也做了全栈的工作，捎带着把网站做了的也不是没有...

用一张图来描述大公司和小公司对于人才需求的不同。

2. 机器学习工程师的通用技能

虽然公司有大小之分，但我们对于机器学习工程师也有基本的技能要求。这些基本要求不过分强调深度，但追求广度，是一个“合格”工程师应该掌握的。简单概括包括：

2.1. 业务能力：

理解问题的痛点，明白如何用机器学习方法看待商业问题
懂得数据需求，能收集重要的数据和必备的信息
具备从模型中攫取价值的能力，明白模型的最终目的是产生商业价值

2.2. 数据能力：

数据整合能力：能够将不同渠道的数据整合(数据库、excel、JSON等)，合并、去重等
数据处理能力：缺失值处理(发现与补全)、数据格式转换、数据压缩、过采样欠采样等
数据可视化：能够使用基本的数据可视化工具来分析数据，不管是R的ggplot2还是Python的Matlibplot，或者tableau和Qlik

2.3. 模型与算法理解

理解基本的机器学习算法，明白不同场景下的经典解决方案，不迷信算法。比如小数据集的简单问题用线性模型就够了
具备基本的统计概率知识，知道如何避免数据中的陷阱
理解经典模型的基本调参，可以解释分析模型的输出结果

2.4. 编程能力

熟练操作如Python，R等语言，知道特定算法的工具包如Sklearn
熟练不同语言下的数据结构，知道如何可以高效的处理数据如pandas
*懂得分布式运算会有所帮助，明白如何在线上部署机器学习模型也是亮点

3. 整合为王 - 1+1 > 2

虽然在第二部分中介绍的每一个技能似乎都不复杂，但机器学习工程师的精髓就在于整合，掌握以上所有的操作。当你可以把一系列技能掌握时，你一个人就是一支军队。给出一个简单例子以供参考，比如你在一家互联网公司想做一个信用卡欺诈预测模型，希望可以实时检测信用卡盗刷。基本的流程：

了解可使用的数据范围。比如你们有客户的基本信息，消费的信息（地点、时间、金额），消费场所的信息（是否是欺诈高发行业）。
收集和整合一切可用的历史信息，对数据进行必要的清洗。
使用可视化技术对数据进行初步分析。可视化可以在建模前帮助你节省大量的时间。
考虑要使用的模型和建模。以这个问题为例，如果我们把盗刷考虑为独立事件，那么可以简单的用普通分类器，如逻辑回归先建个模型试试。我们也可以把盗刷考虑为在时间轴上的事件，即你的消费历史会影响盗刷的可能性，那么就要考虑时间序列的上的相关性，可以使用循环网络或者把时间作为一个输入用于建模。
对模型进行回测和验证。在正式交付上线之前还需要进行大量的验证、微调、和性能优化。如果模型A需要3分钟做出预测准确率为99%，而B模型只需要3秒但准确率是98%，可能我们会选择模型B。
将预测模型部署上线，并进行后期维护。随着收集到了新的数据，对模型进行线下更新训练并替换线上的模型。

不难看出，这一套流程中处处都要求极好的工程能力。一个人很容易可以拥有其中一部分技能，但很难同时掌握所有的技能。这解释了为什么高端的机器学习工程师“洛阳纸贵”，这也是检测你是否合格的一个标准。

4. 职业选择 - 大公司 vs. 小公司

那么做机器学习该选择大公司还是小公司呢？这个取决于两点：

如果没有特别厉害的履历，建议从中小型公司做起，积累经验。
如果不打算专精一个小领域，中小型公司可以帮助你快速了解整个流程。

小公司的风险在于有没有“厉害的老师傅”可以带你做这一套流程，这个可遇不可求。但可以在面试的时候了解到公司的技术实力，要求和带你的师傅直接沟通。对于初入职场的人来说，有试错的本钱，小公司也是不错的选项。知乎上一直有种浮躁的风气，非Google微软不去，BAT才勉强能接受。

而大公司的风险在于你的技能可能会局限在一个方向上，如果你不能成为领域专家，那么会进退两难。真相是，大部分人都不会成为领域专家。很久以前我还是一个C语言工程师的时候的产品是一款3D建模软件，我的入门老师傅已经在这个这个软件的透视功能上花了10年时间，常年维护几个C文件。今年年初他告诉我公司合并后他被裁员了，现在正在求职很不容易，不免唏嘘。他就是被公司“锁死”在了一个小方向上，当公司不再需要他时，市场上没有他的一席之地。

因此，计算机领域的知识更新迭代很快，不管你在大公司还是小公司，都不要贪图安逸的生活，被温水煮熟的青蛙太多了。不过，求职更像是买彩票，随机性很强，所以随缘即可。

5. 写在最后

最后以我一贯的观点作为结尾，不要迷信算法，不要相信有某种算法可以包打天下。时间也要花到那些看似不重要的环节上，比如清理数据的技巧。对于机器学习工程师这个岗位来说，过硬的综合能力更是关键，这是合格工程师的必备技能。所以我建议先培养对整个数据的操作流程的理解，再逐渐寻找适合自己的专精方向。

比如你的工作中接触了很多自然语言处理，可能慢慢的你就会在这个方向懂得越来越多，成为偏NLP的算法工程师。就像游戏中的加点，你要先把基础技能加满，再加高级技能。

图片来源: Stupid Question 218: What are T-shaped, Pi-shaped and Comb-shaped skills, and which one should I aim for?（http://t.cn/ROC0EOt）

从人力资源管理角度来看，机器学习工程师的技能像是上图中的一个进化过程（从左至右）：

T字形人才：有很好知识基础（T的上面一横）以及特定领域的深度（T的那一竖）。
Pi型技能人才：随着能力加深，T字型人才可以有更多的专精技能（两个竖道）。
梳子型技能：很好理解，你最终会期待进化成一个有很多专精技能的高端人才。

所以，先掌握通用技能，再培养专精技能是一个适合我们普通人的升级路线。推荐阅读我的回答和文章[1,2,3,4]了解如何培养通用技能。不要期望一天就可以掌握所有技能，然后升职加薪走上人生巅峰。残酷的是，我们大部分人这辈子甚至都不会成为T字形人才，能帮我们养家糊口的还是通用技能。

但只要你一直默默砥砺前行，相信我，时间时间会给你答案[5]。