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    核心竞争力最早由普拉哈拉德和加里·哈默尔两位教授提出。通常认为核心竞争力,即企业或个人相较于竞争对手而言所具备的竞争优势与核心能力差异,说白了就是你的优势。而且最好是独一无二的的优势,这就是核心竞争力。

    那么,程序员的核心竞争力是怎样的呢?下面我来详细说说程序员需要掌握的几种能力!
    在这里插入图片描述
    程序员不像PM,运营,市场那么难以考核的。一名优秀的程序员肯定有以下的几种能力:

    1、编程能力

    这个毋庸置疑,作为一名程序员,能写代码、写高质量的代码,可以说是基本功,离开了这个,就像无根之木,无源之水,谈再多也没用。这个可以和公司内的高手学,私下利用业余时间丰富理论知识,多看一些开源代码,从模仿到动手尝试、再创新。

    2、分析解决问题的能力

    本质上来说,老板请你来都是来解决问题的,你能解决问题,才能体现你的价值,才有加薪的筹码。一个项目、一个任务,或者一个Bug,都可以看做是一个问题,你是否能够快速的分析情况,脱离表象找到问题的根源,或者把一个大问题分解成若干可以处理的小问题,并在规定的时间内解决它,可以说是考量你技术水准的重要唯一标准。

    培养途径

    • 丰富的行业经验,你经历的多了,自然就会知道该怎么处理了,俗话说没吃过猪肉还没见过猪跑嘛,大概就是这个意思。
    • 有意识的学习一些方法论,锻炼自己的结构化思维,不仅仅是对工作,对生活的方方面面,都挺有用的。推荐阅读刘未鹏的《暗时间》,是专为程序员写的方法论,他本身也是一名程序员。一些牛逼的PM,基本上不摸代码,但是听手下人说一下情况,还是能快速的找到根结,离不开他们的从业经验和系统的思维方法。

    3、良好的工作态度

    不同的公司有不同的文化氛围,有比较看重的价值观。且以为对于程序员来说,最重要的一个态度,就是不能凑合。一般的程序员在发现问题以后,东试试西试试,能解决问题就行了,但是优秀的程序员不会轻易妥协,一定会试图去分析产生问题的原因,根本的解决方法,甚至要去看Linux内核代码也一定要找到Bug的根源。
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    4、自我学习的能力

    众所周知,程序员是一个很苦逼的职业,技术更新日新月异,产品换代更是以月为单位计,不学习如何能长久?

    学习分为两大块

    • 一块为技术知识的学习,包括编程技能,基本原理,算法结构以及与工作环境密切相关的知识,另外值得特别一提的是经典开源代码的学习,这是成为高手的必经之路;

    • 另一块为产品知识、行业动态的学习,国内一般情况是写代码比较好或者比较久的人,就开始带团队,如果没有这方面的积累,就会比较困难,另外就算一门心思做技术,多了解一些也有利于加深对需求、功能的理解,不是什么坏事。

    给大家推荐一个2000人程序员交流学习群:前面是806,中间是435,后面是702。有任何随时在群里咨询,学习路线,学习方法,就业前景,学习资料,希望大家可以少走完了。

    5、沟通能力

    听说读写都很重要,对新手来说听和说尤其值得注意。听是说一个任务下来,要听清楚问题是什么,需求是什么,有什么条件,听清楚了再动手。说是要表达有条理,说的清楚来龙去脉,说的清楚解决问题的思路。有些工作了好几年的程序员,连一个复杂点的问题是怎么回事,都说不清楚,东一下西一下,一点逻辑结构都没有,很明显他的思路就是混乱的。

    这里还要补充两点:一个是问,不清楚的一定要问,不要装,其实你进公司做三天事,你大概是个什么水准,什么样的思维模式,你的领导就一清二楚了,装也没用。

    另一个是反馈,一件事领导交待给你,你要在关键结点给他反馈,告诉他做的怎么样了,有什么困难,下一步准备怎么做,需要什么支持等等。不要等到领导来问,才告诉他你有什么问题搞不定,许多Boss对这种情况是深恶痛绝的,这样搞两次以后,基本上就不会把很关键的任务交给你了。

    6、不断总结归纳

    对一个问题,一类问题,以及不同类型的问题,善于归纳整理,不断反思自己的问题,即便是不出Bug的代码,你经过一段时间去回头看,也有很多思考不正确不合理的地方,有很多优化点,如果你觉得自己的代码一向牛逼,毫无破绽,那你一定是原地踏步,毫无进展。

    工作经验需要日积月累,但有些人工作3年就超越了那些工作10年的人,工作年限并不能代表你的工作能力,只有不断增强自己的核心竞争力才能在公司处于一个至关重要的岗位,薪资才能快速增长。

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    工作以来一直在思考算法工程师这个岗位的核心竞争力,自己的心路历程分为三个阶段。

    1. 第一阶段

    这一阶段我觉得算法工程师的核心竞争力是对模型的理解,对于模型不仅知其然,还得知其所以然。

    于是我把目标检测的经典论文翻来覆去地看,将各种目标检测模型分解成了N个模块,针对每个模块,反复比对各篇论文处理方式的异同,思考各种处理方式各自的优缺点,以及有没有更好的处理方式,比如:

    深度卷积神经网络中的降采样总结了降采样的各种方式;

    深度卷积神经网络中的升采样梳理了升采样的诸多方法;

    关于物体检测的思考简述了anchor free与anchor based的异同、one stage和two stage的区别与联系;

    深度学习高效网络结构设计和高效卷积神经网络一览总结了高效网络的设计思路与具体细节;

    在anchor free检测器炙手可热的时候,Why anchor?分析了anchor free和anchor based的历史由来,以及各自利弊。

    同时对目标检测实践中一些开放式的问题也有一些自己的思考,比如:

    关于感受野的总结详述了感受野的计算方式和在应用时需要注意的地方;

    目标检测网络train from scratch问题猜想了一下目标检测能够train from scratch的关键,在这篇文章里我质疑了DSOD和DropBlock这两篇论文对train from scratch问题下的结论(当时何恺明那篇讨论train from scratch的paper还没出来,从何恺明后来paper的实验看来,我的质疑是对的)。

    上面是把模型揉碎了看,最近开始有更多时间与精力接触除了目标检测以外的任务,于是思考如何将各个计算机视觉任务统一起来,最近有了一点小的想法,该想法形成了一篇简短的文章。

    2. 第二阶段

    **这一阶段我认为算法工程师的核心竞争力在于代码功底好,一则知道各个模型的实现细节,二则能即快又好地实现idea。**于是我用pytorch手撸了Yolov2和Yolov3。同时看了不少优秀的开源代码,比如darknet、mmdetection、detectron2等等。最近正在用pytorch仿照mmdetection和detectron2撸一个语意分割的训练框架。

    3. 第三阶段

    最近开始接触各个行业的对计算机视觉的需求,我发现一名优秀的算法工程师仅仅对模型理解不错,代码功底不错是不够的,还需要对有计算机视觉业务需求的行业有着较深入的理解。恰好最近看了一篇阿里云机器智能首席科学家闵万里的专访文章,专访里这几段话我深以为然:

    在阿里云的时候,我就亲自打造了一个岗位:DTC:Data Technology Consultant。DT有两个含义,一个是数据技术Data
    Technology,一个是数字化转型Digital
    Transformation,一语双关。他们像大夫,望闻问切,跟客户一起梳理出业务流程中的痛点,找到优化方式。

    DTC不只是对行业整体的判断,还要对赛道中的选手体检,有开药的能力。可以把对方的难言之隐梳理出来,定量、优先级排序,然后从整体到细节,一层层结构化分解,最后进入具体执行。你要在传统行业创造新价值,就要搞清楚:什么东西制约了你的产能,制约了你的效率,制约了你的利润率。

    技术人员今天往产业走,我相信整体遇到的障碍就是如何把技术思维变成以业务需求为导向的技术思维、技术分解思维。

    虽然闵万里这几段话里的主体是技术咨询师,但是我觉得这也是成为一名优秀算法工程师的必备品质。

    总结一段话就是:

    算法工程师往产业里走,需要把技术思维转变为以业务需求为导向的技术思维、技术分解思维;

    算法工程师需要像大夫一样望闻问切,跟客户一起梳理出业务流程中的痛点,找到优化方式;

    算法工程师不仅需要有对行业整体的判断,还需要对客户有体检、开药的能力,可以把客户的难言之隐梳理出来,定量、优先级排序,然后整体到细节,一层层结构化分解,最后进入具体执行;

    要在传统行业创造新价值就要搞清楚什么东西制约了产能、效率、利润率。

    我觉得仅仅输出模型的算法工程师是比较容易被替代的,更高的追求是输出一整套端到端的系统方案,从与客户一起梳理业务痛点、硬件选型、模型部署环境的规划与搭建、数据采集和标注标准制定、模型选型与设计等等。

    4. 最后

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空空如也

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六个职业核心能力