数据科学家和算法工程师有什么区别

数据科学家

算法工程师

【数据科学家-社招】
【注意：本岗位仅面向社招同学，期望职级为P6 - P7，在校生请走校招或实习通道投递简历】
- 职位描述：
1、指标研发：建设产品指标库和相关应用，分析指标相关性，拆解KPI，定义和开发不同场景的指标体系

2、用户理解&业务分析：结合业务目标和需求，使用多种分析方法和工具，为业务提供洞察和助力，例如漏斗分析，路径分析，用户痛点分析，用户分群分析等

3、A/B实验&因果推断：通过A/B实验，PSM&DID，时间序列方法对不同产品策略进行评估，并进行深入的下钻分析和归因分析，对实验迭代提出方向性建议

4、统计建模&机器学习：通过回归、预测、优化等建模方法，挖掘用户行为规律，优化产品形态和用户体验

5、方法论沉淀和创新，以及工具建设：对实验、分析、建模方法论进行沉淀和创新，建立数据科学方法论，落地到平台工具

- 职位要求：
基本技能要求：
1、熟练使用一种或多种分析统计及数据挖掘工具，如：SQL、python、R等；
2、熟悉概率论与统计基础，例如假设检验，统计分布，统计功效，贝叶斯方法，抽样与模拟技术等
3、有互联网A/B实验相关经验，擅长基于实验的数据分析；
4、熟悉机器学习相关的技术，例如XGBoost，随机森林，逻辑回归等等；
5、1年以上数据行业经验。

有以下技能的优先：
1、统计建模相关技术，例如时间序列，异常值检测，MCMC
2、深度学习的相关技术，例如CNN， RNN， Transformer；
3、因果推断的相关技术，例如DAG，贝叶斯，SCM

- 期望职级
P6 - P7

更新于 2024-10-22

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岗位职责：

1. 利用深度学习相关技术，解决AI药物研发的业务问题，包括靶点和先导化合物优化、分子动力学、合成策略、成药性预估、ADME-T性质预估等领域AI算法设计、开发、落地等工作；

2. 参与搭建和改进数据和模型自动化迭代闭环，打造智能化药物设计平台，优化全链路数据、训练、推理、评测等Pipeline，提升建模效率；

3. 跟踪AI应用的发展方向和技术路线，对前沿技术和应用进行创新探索落地，在top级别的学术场合发布研究成果，确保产品所使用的算法具有先进性，扩大公司业务技术影响力；

任职要求：

1. 计算机、计算数学、生物信息学等相关专业硕士以上学历；

2. 熟悉CNN/RNN/Transformer/GNN等基础算法，对预训练、对比学习、多任务学习、强化学习、迁移学习、知识图谱、概率图模型等机器学习、深度学习领域有丰富的实战经验；

3. 熟悉python或c/c++编程，熟练掌握numpy，pandas，至少熟悉一种深度学习框架；

4.学习能力强，善于理解业务知识，并转化为机器学习技术问题，务实地解决业务实际问题。

更新于 2024-11-17

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工资待遇区别

岗位名称

平均工资

较上年

数据科学家

￥37.6K

-5%

算法工程师

￥31.8K

-5%

说明：数据科学家和算法工程师哪个工资高？数据科学家高于算法工程师。数据科学家平均工资￥37.6K/月，2024年工资￥37.3K，2024年工资低于2023年，算法工程师平均工资￥31.8K/月，2024年工资￥31.7K，2024年工资低于2023年，统计依赖于各大平台发布的公开数据，系统稳定性会影响客观性，仅供参考。

就业前景区别（历年招聘趋势）

岗位名称

2023年职位量

较2022年

数据科学家

1.2K

-17%

算法工程师

65.7K

+1%

说明：数据科学家和算法工程师哪个就业前景好？数据科学家2023年招聘职位量 1.2K，较2022年下降了 17%。算法工程师2023年招聘职位量 65.7K，较2022年增长了 1%。统计依赖于各大平台发布的公开数据，系统稳定性会影响客观性，仅供参考。

学历要求区别

数据科学家

本科 69.7%

硕士 21.6%

大专 3.3%

不限学历 2.6%

博士 1.7%

中专 0.87%

高中 0.22%

算法工程师

本科 50.5%

硕士 40.9%

不限学历 4.9%

博士 2.3%

大专 1.3%

中专 0.04%

高中 0.01%

说明：数据科学家和算法工程师的区别？数据科学家需要什么学历？本科占69.7%，硕士占21.6%，大专占3.3%，不限学历占2.6%，博士占1.7%，中专占0.87%，高中占0.22%。算法工程师需要什么学历？本科占50.5%，硕士占40.9%，不限学历占4.9%，博士占2.3%，大专占1.3%，中专占0.04%，高中占0.01%。

经验要求区别

数据科学家

3-5年 34.9%

不限经验 22.7%

5-10年 22.1%

1-3年 19.7%

应届毕业生 0.44%

10年以上 0.22%

算法工程师

3-5年 36.0%

不限经验 31.2%

1-3年 19.3%

5-10年 12.8%

应届毕业生 0.66%

10年以上 0.08%

说明：数据科学家和算法工程师的区别？数据科学家经验要求哪个最多？3-5年占34.9%，不限经验占22.7%，5-10年占22.1%，1-3年占19.7%，应届毕业生占0.44%，10年以上占0.22%。算法工程师经验要求哪个最多？3-5年占36.0%，不限经验占31.2%，1-3年占19.3%，5-10年占12.8%，应届毕业生占0.66%，10年以上占0.08%。

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