1. 算法岗位的分类
算法岗位基本可以分为以下几个大方向
- 自然语言处理（NLP）
- 计算机视觉（CV）
- 推荐系统
- 搜索引擎
- 数据挖掘
- 运筹优化
2. 算法介绍与技术点
2.1. NLP
改变世界的七大NLP技术（上）
改变世界的七大NLP技术（下）
2.2. CV
2.3. 推荐系统
2.4. 搜索引擎
2.5. 数据挖掘
2.6. 运筹优化
运筹学传统或最流行的应用领域，包括：
路径优化问题（Routing Problem）--交通领域（GPS导航）；
仓储、运输等物流（Logistics）以及供应链(Supply chain)领域；
制造业里的生产流程优化（Process Optimization）；
电力领域的电网的布局以及分配(Power Grid)；
电子工程里的设施部件分配问题(Facility Layout Problem)；
能源领域的优化，如：如何铺设输油管道；
火车、课程、飞机时刻表安排问题等调度问题 (Scheduling Problem);
资产配置 （Asset Allocation）、风险控制 (risk management)等经济金融领域的应用；
作为优化或运筹学模型，在其他各个学科的应用，如统计、生物、博弈论、压缩感知（近十年很火）、稀疏问题、人工智能（能量函数能量最小化）等等；
3. 算法岗位考察的能力
算法岗位或是其他技术岗位，基本会考察以下能力：
- 工作经验、业务方向与岗位的匹配程度：与需求岗位是否同一方向
- 技术栈情况：是否掌握岗位要求的编程语言，是否熟悉岗位描述中的开发平台或开发框架
- 基本技术能力：是否掌握基本的技术原理，是否有相关的使用经验
- 是否形成自己的方法论：是否掌握解决处理一类问题的通用流程，是否有能力独立解决这类问题
- 独立分析问题、解决问题的能力：项目中遇到过哪些问题，如何分析、如何解决
- 专业素养：是否有深刻的业务理解，对技术是否有足够的热情，考虑问题是否全面周全
