我们找了 4 家大数据公司技术 Leader，聊了聊算法和数据挖掘工程师的机会和选择

数据分析 · 公众号 · 大数据 · 2017-04-24 14:42

正文

不同业务代表了不同的行业，也能诞生不同创业公司。尽管运用的底层技术核心都是机器学习，但彼此之间差别甚大。

通常情况下，一个理想的算法和数据挖掘工程师候选人是，既有机器学习理论知识、算法和数据挖掘实践经验，又有 Ta 想要从事的具体行业的所要求的基本知识和能力，例如计算机视觉能力、内容分发知识、互联网金融知识等等。

显然，这样严苛的要求可能会阻碍不少希望从事相关岗位的技术人才——过往的工作经验也许只能满足其中一至两项标准。

二.

招聘难的另一面，显然是意欲从事算法和数据挖掘岗位的技术人才的巨大机会。对候选人来说，有哪些可行的选择呢？

这里，100offer 选择了一点资讯、宜信大数据研究中心、格灵深瞳、TalkingData 四个团队——分别代表当下机器学习典型的「内容分发、互联网金融、图形图像计算机视觉、大数据服务」四个不同应用领域——作为研究标的物。

在与四家公司的技术 Leader 沟通后，看看这四家公司的特点和难点，权当是抛砖引玉，或许可以作为你选择时的参考。

一点资讯

某种意义上，一点资讯是一家依赖于算法技术的创业公司。

一点资讯技术 Leader 这样解释这一点，「举个例子，与电商行业相比，淘宝去掉所有机器学习的算法，依然值 1000 亿美金。但在内容分发行业，去掉算法，整个行业就倒退到 10 年前，不值钱了。」

可以说，算法驱动了整个内容分发行业向前发展，一点资讯自然也身处其中。在一点资讯技术 Leader 王元元眼里，这成了一点资讯的优势，也是一大难点。

优势在于算法驱动带来的「个性化推荐」如新鲜糖果一般，吸引了早已习惯将自身全部碎片时间「倾注」到手机屏幕的普罗大众。相比起过往阅读千篇一律的内容，为每一个用户推荐独一无二的内容——这一机器学习算法在内容分发行业的外在产品形态，给予了人们十足的新鲜感。

估值 110 亿美元的今日头条，证明了资本对这一行业持有的巨大想象力。作为追赶者身份的一点资讯，也享受到了资本和用户的目光。

对一个相关行业从业人员来说，没有什么比「这代表了未来」更能兴奋的了。更何况，算法和数据挖掘工程师恰恰是内容分发行业未来的基础。

但与此同时，个性化推荐带来的一大可能的弊端是，机器发现人性的特点让所谓低俗、娱乐的消遣性内容当道，这消磨了一部分用户的信任，也给从业者带来了挑战——谁能解决这一弊端或许就能走得更远。

王元元认为，本质上，整个内容分发行业都推崇的「个性化推荐」背后运用到的技术和方法，大同小异。一点资讯想出的差异化方法是，在消遣性内容之外，强调价值阅读，为用户引导一些他们可能感兴趣的垂直性有价值的内容。这在一点资讯内部被称作「兴趣探索」。