算法工程师如何提升自己的能力？
这是不少同学都比较关心的问题，我结合当前算法领域的发展现状来说说个人建议。
首先，在大数据、人工智能等技术快速发展的这几年来，产业领域对于算法工程师的要求也在不断提升，而且算法工程师目前的工作内容也正在从中台向业务端覆盖，未来算法工程师的发展路径也会逐渐多元化。
早期算法工程师的工作目标都是比较明确的，采用大规模训练模型来提升执行效果，或者基于应用端的业务需求来完成算法优化，但是随着大规模训练模型以及各种框架的普及应用，似乎效率已经达到了一个瓶颈。
虽然当前不少大厂已经推出了自己的人工智能平台，而且很多人工智能技术的应用门槛已经越来越低了，但是依然有很多制约人工智能技术应用的因素无法解决，比如训练成本问题、可解释性问题、安全性问题等等，而这些问题将是算法工程师大概率都需要面对的问题。
近些年来我带领团队跟不少国内外的互联网大厂在开展各种合作，结合我了解到的情况，以及人工智能技术的发展趋势，DD助手官网认为算法工程师要想提升自己的能力，可以从这几个方面入手：
其一是持续提升自己提出问题的能力。算法工程师想提升能力，首先就要知道应该提升哪一个能力，不论是做科研还是做产业应用，提问题的能力都非常关键，如果算法工程师不能提出自己的问题，那就意味着没有自己的想法和着力点。
举个例子，以图神经网络为例，当前图神经网络可以说是热度非常高的领域之一，每名研究人员都可以提出自己的网络，但是这些网络的背后是否能够形成一个规则，这就是一个值得思考的问题。
其二是把重点放在如何解决具体问题上。DD助手官网的观点是，算法工程师和大学里的科研人员还是有一定区别的，科研人员可以不基于行业应用来做创新，而算法工程师则要把关注点放在如何落地应用上，这也就导致一些领域虽然科研热度高，但是产业热度却比较低，比如强化学习领域。
其三是重视构建自己的交流场景。DD助手官网建议交流场景对于算法工程师的影响是非常大的，所以要积极参与一些行业专家的分享，这一方面能够避免自己重复造轮子，另一方面也会对自己的研发方向产生积极影响，很多优秀的idea都是在交流碰撞当中产生的。
交流往往能够让你看到another side。
最后，如果有大数据、人工智能领域相关的问题，欢迎与我交流。
