金融风控与搜索广告算法专家分享：学习路径与岗位解析

在2019年4月27日的线上答疑中，婷博博士作为分享嘉宾，首先介绍了自己。婷博拥有计算机博士学位，毕业后在金融风控和搜索引擎广告领域积累了丰富的算法工作经验。她强调了数据科学与数据驱动的重要性，并提到自己的学习路径是从计算机专业转行而来，对互联网领域的执着。 在算法学习方面，婷博将算法分为两大类：数据结构算法和应用算法。数据结构算法是基础，如快速排序，它不仅是理解其他算法的基础，而且通过反复练习和思考来提升，虽然在实际工作中可能不会直接要求编程实现，但其思维训练对整个职业生涯至关重要。另一方面，应用算法涵盖了机器学习、深度学习、数据挖掘等多领域，随着技术的发展，入门门槛降低，但成为专家需要扎实的理论基础和实践经验。 对于学习路径，婷博建议从数据结构开始，通过LeetCode刷题来巩固基础，然后可以选择《数学之美》这样的入门书籍进入应用算法领域，进一步深入学习机器学习和大数据技术。两种路径都可以，关键在于持续学习和实践。 关于算法相关岗位，她列举了平台/数据处理类的职位，如数据工程师、数仓工程师等，这些角色主要负责数据处理、平台搭建和底层开发，需要掌握Java/C++等技术以及大数据处理和分布式计算。另一类是算法研究与应用类，如算法工程师、数据科学家等，涵盖了文本挖掘、图像处理、推荐系统、排序、风控等多个方向，技术涵盖自然语言处理、深度学习等，且在商业智能和传统行业应用中也有广泛运用。 在面试准备方面，婷博提醒应聘者要准备真实的简历，避免冗余，根据职位需求进行调整。面试知识方面，除了技术技能外，理解和展示问题解决能力、逻辑思维以及对业务的理解也是面试成功的关键。 这次答疑提供了实用的算法学习策略、岗位分类和面试技巧，帮助求职者更好地规划职业生涯，并为面试做好充分准备。无论是基础的数据结构，还是高阶的应用算法，都需要理论与实践相结合，不断迭代和深化知识体系。同时，面试中的表现同样重要，不仅要有硬实力，还要展现出软实力和对行业的洞察力。