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算法工程师如何在一个方向一个项目上持续迭代不断优化产品?

  从技术来看,初期考虑迭代效率简单线性模型也能快速上线,在当前特定的业务目标下,会逐渐地从特征发掘和模型结构去进行迭代优化(当然也会考虑到模型上线的具体细节,进行模型压缩等工作),这一时期的工作算法工程其实占据更多的主动权,通过预设定的kpi之类的目标(季度ctr +N%,cvr + M%之类的),算法工程师发挥专业特性,通过不断探索和迭代实现业务目标.

  从业务形态来看,即使对于同一个项目,也会有不同的业务场景和形态分离,那么就会产生新的产品形式,这个时候特定的算法类的工作就需要算法工程师去进行优化

  谢邀。问怎么做之前先问为什么。为什么要在一个方向一个项目上持续不断优化产品呢?

  (1)业务增益。对绝大部分产品而言,持续优化带来的delta收益要远小于新项目的收益。就ROI来说,持续优化的业务增益的投入大而产出小,从ROI角度来看不太值得。非常欣赏lee dog提到的指标拆解以及分人群优化,实际上工业界主要是这么做的,毫无二致。

  (2)技术影响力。对一些关键指标来说,行业内是有标杆baseline的。提升某些关键指标的技术价值就变得尤其重要。

  (2)Steal from peer. 从以往他人类似项目的成功经验中找输入。

  首先要明确,一个项目的某个指标是有增长极限的,算法提升的上限是受到产品的形态,运营甚至投入相关的,不存在无穷无尽增长的指标。

  比如短视频,今年上半年发力做人均停留时长,下半年就可以发力做完播率等等。

  不要在一棵树上吊死,未来10年必然是智能化席卷各行业的时代,作为一个算法工程师,你需要做的是先去占坑。

  一个新的坑,起步给你带来的收益,可能比你吭哧吭哧在老项目做两三年都要大。

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