20万、50万、100万的算法工程师，到底有什么区别？

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”，这个定理的数学表达过于晦涩，我们把它翻译成并不太准确的文艺语言：

如果有两个模型搞一次多回合的比武，每个回合用的数据集不同，而且数据集没什么偏向性，那么最后的结果，十有八九是双方打平。

管你是普通模型、文艺模型还是2B模型，谁也别瞧不起谁。考虑一种极端情况：有一个参赛模型是“随机猜测”，也就是无根据地胡乱给个答案，结果如何呢？对，还是打平！所以，请再也不要问“聚类用什么算法效果好”这样的傻问题了。

这就很尴尬了！因为掌握了一堆模型并且会跑，其实并没有什么卵用。 当然，实际问题的数据分布，总是有一定特点的，比方说人脸识别，图中间怎么说都得有个大圆饼。因此，问“人脸识别用什么模型好”这样的问题，就有意义了。而算法工程师的真正价值，就是洞察问题的数据先验特点，把他们表达在模型中，而这个，就需要下一个层次的能力了。

会使用工具，在算法工程师中仅仅是入门水平，靠这两把刷子解决问题，就好比杀过两只鸡就想做腹腔手术一样，不靠谱儿程度相当高。如果不是在薪酬膨胀严重的互联网界，我觉得20万是个比较合理的价格。

第二层次 "Optimization"： 能改造模型

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这个层次的工程师，能够根据具体问题的数据特点对模型进行改造，并采用相应合适的最优化算法，以追求最好的效果。

不论前人的模型怎么美妙，都是基于当时观察到的数据先验特点设计的。比如说LDA，就是在语料质量不高的情况下，在PLSA基础上引入贝叶斯估计，以获得更加稳健的主题。虽说用LDA不会大错，但是要在你的具体问题上跑出最好的效果，根据数据特点做模型上的精准改造，是不可避免的。

互联网数据这一现象更加明显，因为没有哪两家公司拥有的数据是相似的。百度的点击率模型，有数十亿的特征，大规模的定制计算集群，独特的深度神经网络结构，你能抄么？抄过来也没用。用教科书上的模型不变应万变，结果只能是刻舟求剑。

改造模型的能力，就不是用几个开源工具那么简单了，这需要有两方面的素养：

一、 深入了解

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