算法工程师技能要求与简历关键词指南

必备Python 与数据处理

为什么要求：算法岗几乎所有建模、实验和上线代码都用 Python，这是最低门槛。

简历里怎么证明：不要只写「熟悉 Python」，写具体场景：「使用 Python + Pandas 处理日均 3000 万条日志数据，完成特征提取管道」。

不会怎么补：刷完 Python 基础后，直接做 Kaggle 入门赛，用 Pandas 和 NumPy 完整跑一遍数据清洗到建模。

必备机器学习基础（经典算法）

为什么要求：面试必考：逻辑回归、GBDT、聚类等原理和适用场景，答不上直接挂。

简历里怎么证明：写明你用过哪些算法解决什么问题：「基于 XGBoost 构建用户流失预测模型，AUC 从 0.71 提升到 0.83」。

不会怎么补：看《统计学习方法》或吴恩达机器学习课，配合 sklearn 复现每个算法，面试前手推公式。

必备深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）

为什么要求：现在算法岗默认要求至少熟练一个主流框架，JD 里几乎必写。

简历里怎么证明：写项目而不是写工具名：「基于 PyTorch 搭建 BERT 微调流水线，完成文本分类任务，F1 达 0.89」。

不会怎么补：跟着 PyTorch 官方 60 分钟入门教程走，再复现一个开源项目（如 transformers 的微调示例）。

必备数学基础（线性代数、概率统计、优化）

为什么要求：算法面试大量考推导和原理，数学不行过不了技术面。

简历里怎么证明：不用单独写，用项目体现：「推导并实现带温度系数的 softmax 采样策略，解决推荐多样性下降问题」。

不会怎么补：重点补概率统计和矩阵求导，看《深度学习》（花书）前几章，配合 3Blue1Brown 的线性代数视频。

必备业务方向的核心模型（推荐/NLP/CV 任一深耕）

为什么要求：算法岗按方向招人，没有明确方向和深度项目的简历竞争力很弱。

简历里怎么证明：简历开头就写清方向：「NLP 方向：负责智能客服意图识别，上线后人工转接率下降 18%」。

不会怎么补：选定一个方向，复现该领域 2-3 篇经典论文（如 NLP 的 BERT、推荐的 DIN），写成项目放简历。

加分SQL 与大数据处理

为什么要求：特征数据都在数仓里，不会 SQL 连数据都取不出来，影响实际产出。

简历里怎么证明：「使用 Hive SQL 构建用户行为特征表，覆盖 200+ 特征，供模型训练调用」。

不会怎么补：刷 LeetCode SQL 中等题 50 道，再了解 Hive/Spark 的基本用法即可应对大多数场景。

加分A/B 测试与实验设计

为什么要求：算法效果要靠实验验证，懂实验设计的候选人明显更受业务向团队欢迎。

简历里怎么证明：「设计分层 A/B 实验验证新模型，人均时长提升 2.3%，置信度 95% 下显著」。

不会怎么补：理解假设检验、样本量计算和分流原理，读几篇大厂技术博客的实验平台介绍文章。

进阶模型部署与工程化（C++/服务化/推理优化）

为什么要求：能把模型做成高可用在线服务的人稀缺，是高级岗和薪资溢价的关键。

简历里怎么证明：「使用 Triton 部署推理服务，通过 INT8 量化将 P99 延迟从 80ms 降到 25ms」。

不会怎么补：学 ONNX 导出、量化基础和一个推理框架（如 TensorRT 或 Triton），把自己项目部署成 API 服务练手。

根据公开招聘信息估算（以实际 offer 为准）：应届硕士入职一线大厂约 25k-45k/月；1-3 年经验约 25k-50k/月；3-5 年约 40k-70k/月，资深或大模型方向可能更高。中小厂普遍下浮 20%-40%。

以上为公开信息估算，实际以招聘方报价为准。

影响薪资的主要因素

• 方向热度：大模型/推荐/风控等方向溢价明显
• 公司类型：大厂 vs 中小厂 vs 创业公司差距大
• 学历与论文：顶会论文对校招定级影响大
• 工程能力：能独立部署上线的人薪资更高
• 城市：北京、上海、杭州、深圳普遍高于其他城市