算法工程师学习路径
面向中级算法工程师的进阶学习路径，涵盖技术深度、行业趋势、职业发展及AI时代技能
14 个阶段
70 个技能
系统化的学习路线，从基础到进阶，循序渐进掌握核心技能
1
核心算法理论
核心技能点
数据结构与复杂度分析
算法设计模式（贪心/动态规划等）
计算理论与NP难问题
并行与分布式算法基础
随机算法与概率分析
2
机器学习与深度学习
核心技能点
监督学习进阶（集成学习/XGBoost）
深度神经网络架构（Transformer/ResNet）
无监督与半监督学习
强化学习与多智能体系统
自监督学习与预训练模型
3
工程实践能力
核心技能点
模型部署与服务化（Docker/Kubernetes）
MLOps全流程管理
性能优化与硬件加速（GPU/TPU）
A/B测试与效果评估
模型可解释性与调试
4
行业应用领域
核心技能点
计算机视觉（CV）前沿
自然语言处理（NLP）最新技术
推荐系统与个性化算法
工业算法（数值模拟/优化）
自动驾驶与机器人算法
5
职业发展路径
核心技能点
初级→中级→高级算法工程师能力要求
技术管理转型路径
行业认证（AWS/Azure/AI相关）
专利与论文发表指导
跨领域技术融合能力
6
工具与框架
核心技能点
PyTorch 2.0与TensorFlow 2.x
JAX与AutoML工具链
分布式训练框架（Ray/Dask）
模型压缩与量化工具
AI开发平台（阿里云/百度飞桨）
7
数学与统计基础
核心技能点
线性代数进阶（张量运算）
概率图模型与贝叶斯方法
最优化理论（凸/非凸）
信息论与编码理论
统计推断与假设检验
8
数据处理与特征工程
核心技能点
大规模数据处理（Spark/Flink）
数据清洗与异常检测
特征工程自动化工具
时序数据处理方法
多模态数据融合
9
优化与调参
核心技能点
超参数优化（贝叶斯/进化算法）
模型蒸馏与知识迁移
自动机器学习（AutoML）
计算资源优化策略
分布式训练调优
10
AI伦理与法规
核心技能点
算法公平性与偏见检测
数据隐私保护（联邦学习）
AI安全与对抗攻击防御
行业合规标准（GDPR/国内法规）
伦理审查流程
11
软技能提升
核心技能点
技术文档撰写规范
跨团队协作与需求转化
技术演讲与方案汇报
项目管理方法论（Scrum/敏捷）
技术影响力构建
12
最新技术趋势
核心技能点
大模型微调与应用
多模态大模型开发
AI与量子计算结合
边缘计算AI部署
AI驱动的科学研究（AI4Science）
13
项目实践
核心技能点
工业级推荐系统项目
自动驾驶感知算法实现
医疗影像分析系统
金融风控模型开发
智慧城市算法应用
14
认证与资质
核心技能点
AWS机器学习认证
Google Cloud AI工程师认证
ACM算法竞赛经验
IEEE相关认证
行业特定资质（如自动驾驶L4认证）
职路APP - AI驱动的职业发展平台
个性化学习路径
基于AI算法生成专属的职业成长路径
职业测评
全面了解自己的职业兴趣和能力特长
智能简历
一键生成针对不同职位的专业简历
职位分析
深度解析职位要求，精准匹配能力