算法/机器学习岗是否需要专注某个方向深入准备？

LZ研二，本硕计算机。还有半年就要找工作了，现在不知道该准备些什么，望各位能指点一二。

目标是北京的互联网公司算法岗工作。研究生的方向一直是用深度学习（LSTM）做分类，传统机器学习方法（回归，聚类，SVM，HMM，贝叶斯，核方法等）也比较了解，其他深度网络模型（如VAE,CNN及其变体,GAN等）也比较了解。编程能力尚可，熟悉TensorFlow编程。本科参加过ACM（虽然只拿过省三）。实习是不太可能放人，所以是去不了。项目到是做了几个，不过基本都是拿深度学习里经典模型（如DBN等）做特征提取和分类，感觉没什么含金量，所以项目这块也可以说没有（大老板给的项目，不得不做）。论文的话，有两篇和LSTM相关的EI，一个一作，一个三作。

现在主要问题是：

1.机器学习岗和算法岗是一类岗位吗？或者说这两者需要准备的东西差的远不远？如果差距较大，我应该投机器学习岗还是算法岗。
2.我是否需要选择机器学习中某一个方向深入研究？如沿着LSTM这条路继续做自然语言处理？或者结合大数据做分布式机器学习？还是只需要熟悉所有基础算法即可？
3.本科一直使用C++语言，上研究生后开始使用python。对于工作来说，我是否需要系统学习java？（因为我总感觉python虽然方便【包多】，但是用着不舒服。感觉C++/JAVA才是工作中更可能用到的，python用于科研中快速搭建模型）

现在的思路就是选一个方向学透，但是不知道具体选哪个方向。另一方面就是刷题，还好本科有一定基础，估计这个应该不那么痛苦。
谢谢各位不吝赐教，谢谢！

#机器学习##算法工程师#

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算法工程师

从楼主的经历来看，似乎从事nlp方向更有优势。至于编程语言，根本就不是问题。Python之所以如此火热，就是因为适合做AI相关。Java是Web领域的杀手锏，C++更偏向底层开发，而你要做算法。你现在学Java，相当于，你要过河，不走桥，非要从河里游过去，说这样强健体魄。不说了，Java真香！

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发布于 2019-01-10 22:02

鳄鱼家的飞猪

算法工程师

同样研二，我本科纯数学专业，目前机器学习方向，想从事算法岗，对算法方面最熟悉的就是svm，写过一篇关于svmplus的文章，导师压着待投，还有一篇导师带领的SCI，熟悉kmeans，knn，boosting家族的adaboost，gbdt，xgboost，回归中的gpr，lr，神经网络部分教熟悉resnet，faster rcnn等，可是以上这些算法没有项目经验，就是感觉对他们数学原理很懂，因为本科数学我还是很好的，也就这点能力了，对卷积神经网络的理论部分以及参数优化都还了解，可是啊就是代码能力太差了，本科没学过就学了一点matlab，然后研究生发现不用那个玩意，老师逼着学了一点R现在也搞忘了，期间出了一本数据挖掘算法的书，然后现在的另外一篇文章是gbdt的，为了实现结果我自然也学了一点Python，你要我现场编代码我是真的不行，还不如让我现场写伪代码靠谱。和一个计算机的组队拿了个华为的国三奖，唉越想我越渣，大家告诉我怎么办，没有一点C的基础，是不是要转大数据学学数据结构，本科这些全部没有学，真的是纯得一匹的数学，大佬们指条明路。自认为感觉好一点的是，看算法基本没有看不懂的，可以很快接收算法里面的核心，其余一无是处😓

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