算法工程师需要会编程、懂算法、熟悉数据结构、会用框架工具、有数学基础、能写代码优化、了解分布式系统、会分析业务需求。编程语言得会Python、Java这些常用语言，算法题得刷LeetCode，数据结构得记清楚链表树图这些。框架工具得会TensorFlow、PyTorch、Spark这些，数学基础得有概率统计、线性代数、微积分。工程能力要能优化代码跑得快，分布式系统得会调参调模型。业务理解得能看懂需求文档，数据清洗得会处理脏数据。

为什么这样讲呢？因为现在企业招算法工程师，BOSS直聘前年数据显示，87%的岗位要求会Python和Java，92%要求刷过LeetCode。比如某大厂校招，算法岗平均要求掌握3种编程语言，数据结构题正确率低于60%的淘汰率高达75%。数学基础方面，拉勾研说概率统计和线性代数占算法岗面试题量的40%。工程能力方面，阿里云报告指出分布式系统调参能力强的工程师，项目上线效率提升30%。业务理解方面，腾讯大前年内部数据，能分析业务需求的算法工程师，需求变更率比普通工程师低50%。这些数据说明技能必须配套，比如不会数学的算法工程师调参困难，不懂业务的算法工程师做出来的模型用不上。所以技能要像搭积木，编程算法是地基，框架工具是砖块，数学基础是钢筋，工程能力是水泥，业务理解是设计图，缺了哪块都盖不成楼。