最近腾讯公司的报告显示，在人工智能领域，合格的科研人员只有30万人，包括相关研究领域的学生。但在全国范围内，人工智能人才的缺口却在100万以上。“抢得人才”在2018年和今后几年绝对是人工智能企业发展的前提和关键。

一、关于机器学习算法工程师的能力要求

要成为一个合格的机器学习算法工程师，要想成为一个合格的机器学习算法工程师，除了掌握通用的技能外，还需要对机器学习算法的了解并不少。

接下来，我们将成为一名合格的算法工程师所需的技能进行拆分，看看到底需要掌握什么技能，才能成为一名合格的算法工程师。

01：基本的发展能力

而所谓的算法工程师，首先需要是一个工程师，那么就必须掌握所有开发工程师所需具备的一些能力。对于大部分企业来说，算法工程师需要负责整个过程，从算法设计到算法实现，到算法上线。

02机率与统计学基础

概率性和统计学可以说是机器学习领域的基石之一，从某种意义上来说，机器学习可视为一种以概率思维为基础的系统性思维和对未知世界的认知方式。从概率的角度来看问题，用概率语言描述问题，是深谙机器学习技术并熟练应用的最重要基础之一。

对于统计学，还需要掌握一些常用的参数估计方法，例如最大似然估计、最大后验估计、EM算法等。它们与最优化理论一样，都是所有模型都适用的理论，是基础，是基础。在机器学习的各种模型中，以及因特网和真实世界的各种数据中，了解了数据的分布情况之后，我们就可以对这些数据进行处理。

03：语言开发与开发工具

Python近几年来一直是数据科学和算法领域最热门的语言，主要原因是它使用门槛低，上手容易，同时拥有完善的工具生态圈，同时各种平台对其支持相对较好。但在模型训练方面，有一些比较集中的训练方法可以提高训练的精确度和表现，比如LibSVM,Liblinear,XGBoost等。大数据工具方面，目前离线计算的主流工具仍然是Hadoop和Spark,SparkStreaming和Storm在实时计算方面也是主流。

此外，在学习Python的过程中，我还建议大家再去学习R语言，主要原因如下：

语言具有最完备的统计工具链。前面我们讲了概率统计的重要性，R语言在这方面提供的支持是最全面的，在日常的统计方面也有一些需要，在R中完成这项工作可能比用Python更快。尽管Python的统计科学工具正在不断完善，但R仍然是统计科学中最活跃的社区。

**培养向量化、矩阵化和表格化思维。**在R中，所有的数据类型都是向量化的，而且一个成形的变量基本上是一维长的向量。基于这一点，R语言建立了一个有效的矩阵和(DataFrame)数据类型，并在上面支持非常复杂且直观的操作方式。这种数据类型和思维方式也被许多更现代的语言和工具所采用，比如Numpy中的ndarray，以及Spark最新版本中引入的DataFrame，可以说都是直接或间接地从R语言中获得的灵感，对数据操作的定义与R中对DataFrame和矢量的操作一样。正如学习程序设计都要从C语言开始，研究数据科学和算法开发我建议每个人都去学习R,R不仅是它的语言本身，更是它的内涵思想，对大家掌握和理解现代化工具大有裨益。

04：机器学习理论(最重要)

尽管如今开箱即用的开放源码工具箱越来越多，但并不意味着算法工程师可以忽略学习和掌握机器学习基本理论。这主要有两个原因：

①学好理论，才能灵活地运用各种工具、技巧，而不要只是照搬套用。

②学习机器学习的基本理论，不仅要学习机器学习系统的构造，更重要的是思维模式，否则，思考的效率和深度受到极大限制。

二、机器学习算法工程师的薪资待遇

2020央视新发布七大新基建，人工智能名列前茅，目前人才缺口达500万：

由于人才缺口巨大，目前行业内员工的工资待遇也在不断上涨。普通的算法工程师月薪在2万左右，中级算法工程师月薪在5万左右。资深算法工程师，一年能挣百万是很正常的。

例如深兰科技内部的人工智能人才培养项目，现在转行的同学最高可拿到61万的年薪，实现了从传统机械行业中的薪资翻三倍。还可看到目前各行业的薪酬待遇：

AI如今是风口，人才缺口也相当大。如楼主希望加入人工智能的话，可以尽早进场。