算法开发人员在当今的软件领域至关重要

算法构成了每个软件和应用程序的基础. 从执行简单的计算到执行复杂的数据处理任务, 所有的操作都由某种形式的算法驱动. 这个，加上对人工智能技术的需求日益增长——这在很大程度上依赖于高效的算法——解释了各个行业对专业算法开发人员的高需求. 他们有独特的技能和多才多艺, 算法开发人员是软件开发领域收入最高的人员之一, with some making 每年高达31.2万美元.

在全局地图上的算法的图形抽象, 蓝色的开发者图标在不同的位置和一个放大镜在绿色的开发者图标.

但在向算法专家投资数十万美元之前, 招聘经理应该了解他们的业务需求, 如何使用算法工程师来实现成功的解决方案, 以及一个高效的招聘和评估过程应该包括哪些要素. 本指南提供了见解和提示，帮助招聘人员为任何项目雇用合适的算法开发人员.

是什么属性将优秀的算法开发者与其他开发者区分开来?

算法开发人员的主要角色是优化代码, 审查流程, 识别瓶颈, 并提出有效的解决问题的方法. 让我们考虑一下开发排序算法的任务——这是计算机科学中的一个常见问题——作为区分新手和专家级算法开发人员的一个例子.

当被要求设计时排序算法对于未排序的数字数组，初学者可能会使用冒泡排序. 这种算法广为人知，而且实现起来相对简单. However, 冒泡排序有一个明显的缺点:速度慢，效率低, 特别是对于大型数据数组.

In contrast, 经验丰富的算法开发人员可能会选择快速排序, merge sort, or heap sort. A quick sort, for instance, 利用分而治之的方法，比冒泡排序要快得多, 使其适合于大型数据集. 这种效率与速度和资源使用有关，这是实际应用程序中的一个关键因素.

效率上的差异体现了算法开发人员所做的核心工作. 这类问题在许多情况下经常出现，例如数据库查询，网络路由，以及机器学习, to name a few. 这些正是经验丰富的算法开发人员可以帮助解决的问题, 从而显著提高了软件系统的性能.

在障碍物后面到达目标的两种方法，一种比另一种短.

作为招聘过程的一部分, 招聘人员应该寻找以下知识和技能，以确定专家算法开发人员:

理论知识
- 各种算法类型(排序、搜索、 recommendation、优化、动态规划等.)
- 复杂性分析原理(时间和空间)
- 基本的数据结构(数组、链表、树、图等).)
- 机器学习、分布式系统和大数据等领域的专业算法
技术技能
- 编程能力 Python, Java, C++，以及项目所需的其他语言
- 使用算法设计和优化工具
- 熟悉大数据技术和工具
- 算法实现，考虑边缘情况和错误处理
- 数据库专业知识，包括关系和非关系数据库
- 有机器学习框架的经验，比如 TensorFlow, PyTorch, etc.
- 云平台之类的知识 AWS, GCP, or Microsoft Azure 在某些情况下也可能需要
Soft Skills
- 用最小的方向解决复杂的问题
- 有效的沟通，特别是简化复杂的话题
- 在算法开发的迭代过程中有耐心和坚持

哪些项目最受益于熟练的算法开发人员?

算法开发人员在解决复杂问题和提高不同部门的系统效率方面发挥着关键作用. 他们可能参与的典型项目包括:

Image processing and computer vision ——他们开发算法进行分析, enhance, 并解释医学成像中常用的视觉数据, 自主车辆, 监控系统.
自然语言处理 还有机器翻译 -他们致力于解析人类语言, 支持情感分析等任务, 聊天机器人功能, 语言翻译.
推荐系统 -他们为电子商务平台或Netflix等娱乐网站创建个性化推荐引擎，根据用户行为推荐产品或电影.
预测建模和 data analysis -生成预测未来趋势或行为的模型, 哪些在医疗保健和金融等行业至关重要.
欺诈侦查及 cybersecurity -他们设计算法，通过分析交易或网络数据来识别可疑活动或安全漏洞.
语音识别和语音助手技术 -它们使智能手机或智能扬声器等设备能够理解并响应语音提示.
Robotics and automation -他们开发引导机器人运动或自动化制造过程的算法.
人工智能与深度学习 他们设计神经网络和其他深度学习模型来解决游戏和执行图像分类等任务.
金融建模 算法交易 ——他们可能会开发算法来预测股市走势, assess risks, 或者执行高频交易.

如何确定理想的算法开发人员?

算法问题可以是多种多样和复杂的. Thus, 在找到完美的算法开发人员之前，确定具体的业务需求是首要任务. The first step? 创建一个问题陈述，概述当前的问题/项目，以及算法解决方案将如何有助于解决这些问题.

问题陈述应包括以下考虑因素(至少):

识别问题
1. 公司打算在哪些业务方面进行优化? 目前是否有特定的算法可以改进, 或者需要新的算法来解决特定的问题?
2. 公司是寻求短期合作还是长期合作? 项目是否需要持续的算法维护和优化，还是一次性的任务?
3. 公司有具体的技术要求吗, 或者它正在寻找能够对其软件开发过程做出广泛贡献的人?
4. 是否有特定的算法技术或策略(如排序), searching, 动态规划, 或者图论)特别相关的内容?
定义利益相关者
1. 公司的哪些部分需要算法开发人员的专业知识? 是软件开发团队吗, 数据分析部门, 或者是专门为这项任务成立了一个新的部门?
2. 公司中谁可以参与受算法影响的流程的设计/重新设计? 他们会有多少投入，算法开发者会有多少自主权?
定义技术
1. 公司当前或期望的软件开发平台是什么? 是否有实现算法的特定环境, 比如嵌入式系统, web platforms, 或者是高性能计算设置?
2. 公司主要使用哪些编程语言? 算法开发人员是否应该精通特定的语言(如用于机器学习的Python或用于高性能系统的c++)?
3. 公司使用或计划实现什么数据库或数据结构? 是否有与这些相关的特定算法约束或要求, 比如时间或空间复杂性的效率?

解决这些问题将为项目所需的算法开发人员类型建立精确的要求. 一旦这个基础建立起来, 下一个关键决策涉及到辨别项目的复杂性和范围是否需要高级算法工程师的经验和洞察力，或者是否需要由初级专业人员来管理.

初级算法开发人员 -这些开发者通常处于职业生涯的初期, 能够处理基本任务，如数据操作, 简单的算法设计与实现, and bug fixes. 他们通常对数据结构和搜索有扎实的理解, path finding, 和图形算法，但仍在发展他们解决问题的能力. 他们可以做出与算法的基本设计和代码实现相关的决策，但可能需要更有经验的同事的指导.

高级算法开发人员 -具有更广泛的背景和在该领域的长期经验, 高级算法开发人员精通复杂算法设计的细微差别, optimization, 和解决问题. 他们对高效算法的原理有深刻的理解，并且可以利用这些知识来创建有效的, 针对复杂业务问题的可伸缩解决方案. 他们善于理解业务流程，能够选择适当的技术工具，并将其与现有基础设施无缝集成.

如何为您的项目编写算法开发人员职位描述

拥有算法开发人员所需的经验水平和技能, 下一步是寻找理想的候选人. 像大多数招聘启事一样，每个职位都有一套标准的角色和职责. 为了帮助您完成这项任务，请考虑使用以下框架:

公司介绍 -以一段关于公司的吸引人的文字开始. 包括公司文化、津贴和福利的细节，让你的组织与众不同. 包括办公时间的信息, 远程工作机会, 以及其他让你的公司有吸引力的东西. 记住，算法开发人员的需求量很大，所以你的提案需要脱颖而出.

项目描述 -接下来，提供一个项目的简要概述. 解释项目的目标、目的和角色的总体目的. 详细说明公司使用的具体技术和工具, 并概述潜在候选人将要处理的任务和挑战的类型.

Responsibilities -列出算法开发人员需要完成的主要任务和职责. 这些可能包括:

设计、实现和维护有效的算法来解决复杂的问题.
优化现有算法以提高性能.
与软件开发人员合作，将算法集成到更大的系统中.
定期进行性能测试并排除算法问题.
利用机器学习或人工智能来增强算法解决方案并提高预测准确性.
用大数据技术来处理, process, 并为算法应用分析大型数据集.

技术和软技能 -明确职位所需的基本技能和资格, 如问题陈述所定义的.

算法开发人员面试中最重要的问题是什么?

在面试算法工程师职位时，为候选人准备一份问题清单对于评估他们的技术技能至关重要, 解决问题的能力, 增长潜力. The following 算法面试问题将帮助您准确评估开发人员的技术能力:

算法是如何工作的?

算法是任何计算过程的核心. 它们本质上是结构良好的指令集，指导程序用特定的编程语言解决特定的问题或执行特定的任务. 算法从定义的输入开始, 是按照一系列精确的步骤，遵循逻辑和计算规则来处理的. 在这些步骤之后，算法提供了一个输出:初始问题的解决方案. 创建优化时间和资源的高效算法对于构建可伸缩和健壮的软件至关重要.

如何确定算法的时间复杂度?

算法的时间复杂度量化了算法运行所花费的时间, 作为输入长度的函数. 计算算法复杂度的最简单但最有效的方法是更具体地找到代码中的循环, nested loops. 算法的复杂度可能与深度最大的循环成正比.

有些问题需要计算所有项目的组合, 不仅仅是循环, 比如臭名昭著的旅行推销员问题. 在这种情况下，添加另一个输入以指数方式增加复杂性.

哪种排序算法内存效率更高:快速排序、归并排序还是堆排序?

大多数开发人员都会建议使用快速排序，因为它是最知名和最广泛使用的排序算法——也是这三种算法中最快的. 但正确的答案是 heap sort它不是最快的，但它比其他两个使用更少的内存.

为什么算法在计算机科学中如此重要?

算法是计算机的工作原理. 计算机所做的一切都是基于一个算法, 从启动到关闭以及其间的所有进程. 算法开发者在计算机科学中扮演着至关重要的角色, 因为他们创造了驱动所有计算系统的基本逻辑. 算法开发人员不仅要编写代码，还要对其进行优化，以确保其尽可能高效, 无论是在速度上还是在资源上. 他们的工作影响着计算机的方方面面, 从简单的数据排序和搜索到机器学习, 人工智能, 以及高级数据分析.

为什么公司要雇佣算法开发人员?

由于算法在软件和应用程序中的基础作用，公司雇用算法开发人员. 这些开发人员优化代码, 识别流程瓶颈, 并提出有效的解决问题的方法. 随着各种软件对效率的需求不断增加，对这些专业人员的需求也在增长, 以及最近人工智能和机器学习技术的爆发. 他们掌握着打开海量数据潜力的钥匙, 对于如今的数据驱动型企业来说，哪一点至关重要.

算法开发人员应该拥有一套不同的工具. 他们的理论知识应该包括理解各种算法类型, 复杂性分析, 数据结构. 重要的技术技能包括较强的编码能力, 有使用算法设计和优化工具的经验, 熟悉大数据技术, databases, 还有机器学习.

在开始搜索算法开发人员之前, 招聘人员应该了解他们的业务需求，以及算法解决方案将如何有助于解决这些需求. 项目的复杂性和范围将决定是否需要高级算法工程师或初级专业人员来满足公司的需求.

面试过程中, 招聘人员应该评估候选人对算法的理解程度, 优化它们的能力, 以及他们将如何用它们来解决现实世界的问题. 开发者对算法类型的理论认识, data structures, 而复杂性分析——结合他们在编码方面的技术技能以及对数据库和机器学习的熟悉程度——将是他们成功担任这一角色的关键.

本文介绍的技术内容由 Alexis Hernandez.