对于希望成为AI算法工程师的人来说，如何平衡数学知识与编程能力的提升，以满足岗位需求？

平衡数学知识与编程能力是成为AI算法工程师的关键之一。数学是理解和设计算法的基石，而编程则是将这些算法实现的工具。首先，建议从高等数学和离散数学的基础知识学起，特别是微积分、概率论与数理统计、线性代数、图论等，这些构成了算法工程师的核心理论基础。可以通过在线课程、教科书或参考《成为AI算法工程师需具备的技术与条件》一书来加强理解。

参考资源链接：[成为AI算法工程师需具备的技术与条件](https://wenku.csdn.net/doc/9k2sn5e4og?spm=1055.2569.3001.10343)

其次，掌握编程语言是至关重要的，Python由于其在数据科学领域的广泛应用，是入门和实践的首选。通过编写小程序来实现数学理论中的概念，比如实现一个简单的线性回归模型，可以帮助加深对数学概念的理解并提升编程技能。这不仅能够加强数学知识的应用能力，还能提高解决实际问题的编程水平。

此外，参与开源项目或在GitHub上贡献代码，能够为学习者提供真实世界项目的经验，这是理论知识和编程能力结合的良好机会。通过阅读专业书籍如《成为AI算法工程师需具备的技术与条件》，可以系统地了解需要掌握的技术与条件，使学习者在数学和编程的提升上有方向性。

最后，不断练习和参与项目实战是提升的关键。通过解决实际问题，不断将理论知识和编程技能结合起来，能有效提升解决问题的能力。保持好奇心和学习的热情，关注最新的AI技术和应用，参加相关的研讨会和技术交流会，不断丰富自己的知识体系和实践经验。

参考资源链接：[成为AI算法工程师需具备的技术与条件](https://wenku.csdn.net/doc/9k2sn5e4og?spm=1055.2569.3001.10343)