算法工程师需要掌握的技能：算法能力、编程能力（Python、C++、Java等编程语言，Sql、数据库）、调包能力、Pipeline构建能力、数据分析能力、辅助技术能力等。
对于一名优秀的算法工程师，他（她）要具备的不仅仅是出色的技术能力，也要有很深的业务理解能力和对外沟通能力，总之，要求可以很高！
但是，从职责能力的划分上来讲，算法工程师首先是一名工程师，因此本文主要从工程能力要求上进行一些探讨。
开始之前先放一份思维导图，这将是这篇文章要分享的核心内容：
工程能力概览
算法工程师，从名字上我们就能看出，一名算法工程师首先应该具备算法能力和工程能力，我们可以认为这是基础的技术能力。由于现在开源技术的普及，Sklearn、Tensorflow 和 Spark ML 基本已经成为大部分算法工程师标配的工具库了，因此，熟练的调包能力也是决定了一名算法工程师能否快速实现需求。
其次，在真实的生产环境中，算法的落地会遇到各种各样的业务场景和数据环境，这也要求算法工程师需要具备Pipeline 构建能力，将整个生产环境中的数据流和模型打通。同时，在生产环境中，会出现各种“疑难杂症”等待你去解释，比如说为什么实验效果特别差？为什么模型效果不稳定？这就要要求算法工程师需要具备一定的数据分析能力。
很多时候，你会发现，你用在数据分析和Pipeline构建上的精力可能占据了你8成以上的工作内容。
当你具备了上面的能力时，你已经可以称自己是一名算法工程师了。此时，你可以去对着数据分析小得瑟一下：“你看，我能构建整个模型的Pipeline，你却只能拿到别人提供的数据后调调包吧。“或者，你也可以去找开发得瑟：”你看，我懂了很多算法哦，你就只会写代码吧。“
得瑟完之后，我们还是回归正题，算法工程师只具备这样能力是否已经够了？答案当然是不够的。由于不同公司的团队成熟度不同，工具化和流程的成熟度都不同，这就会对算法工程师有不同的要求，比如说模型发布能力和报表开发能力，当然也会有一些其它能力，虽然可能不是特别重要，但是当这些工作没人帮你做的时候，算法工程师可能依然要承担起这些工作内容，比如说灰度测试的能力、负载均衡的能力等等。
将上面的内容整理后，就是这样一份思维导图了。
工程能力详解
一、基础能力
1、算法能力
算法能力就不多说了，算法工程师的基本能力要求，不懂算法对于一名算法工程师来讲是不太合理的。这里居士把统计学的内容也放进来了。
2、编程能力
编程能力主要分为两部分：
Python、C++、Java这类编程语言，这三种也是算法工程师需要了解的主流编程语言，一般掌握其一就够，看不同公司。
Sql就是很通用的能力了，Sql也是一门编程语言，而是是数据处理最常用的语言！很好用。大数据场景下，要了解Hive Sql。
3、调包能力
大家虽然会调侃调包侠，但是说实话，能调包调的很溜的人，也是不多的，比如说现在让你自己用tensorflow构建一个复杂网络，不能google，你能写出来吗？能记清楚用法吗？
Sklearn
Tensorflow
Spark ML
二、核心能力
1、Pipeline 构建能力
Pipeline构建能力，这里想表达的更多的是整个数据流的构建能力，数据从日志->特征->模型训练->反馈，这一个链条能否完成的能力，这里面会有很多难题需要克服。比如说：
实时和离线模型一致性问题？
离线和实时特征一致性问题？
实时特征构建的问题？
数据延迟的问题？
很多时候，模型发布之类的工作是可以由其他同学支持完成，但是数据流这种问题更多的是需要算法工程师来解决的。
2、数据分析能力
这里的数据分析能力不是指商业分析或者业务分析，更多的是指特征分析、算法效果分析和各种异常问题定位分析的能力。
很多时候，两个算法工程师能力水平的强弱从数据分析能力上也能窥得一二。
三、辅助技术能力
辅助的技术能力是指，你会不会的影响不会特别大，但是也都是有用的能力，特别是不同公司的发展情况不同，很可能会出现一个算法工程师既要做数据接入、又要做数据清洗、还要做算法平台也要搞前端、还要负责模型上线、系统运维。
这里就不再细讲了。
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