作者丨Alexei Bochkarev
译者 | 晶颜
审校 | 重楼
出品 | 51CTO技术栈（微信号：blog51cto）
在当今瞬息万变的技术世界中，机器学习（ML）后端工程师惊觉自身正处于进步的最前沿，被迫不断适应和加速创新。在竞争激烈的技术市场中，产品质量是成功的核心，寻找产品改进的新方法是ML后端工程师的责任。在本文中，我们将介绍帮助您成为优秀ML后端工程师的五种策略。
在ML后端工程师能够创新复杂的应用程序之前，他们必须首先了解机器学习的基础知识。理论基础、经典算法和已确立的最佳实践不仅仅是学术练习；它们还是后续每一层知识和专业技能的基础。
案例研究：改进电子商务聚合器的查询分类算法
确定用户查询或搜索短语背后意图的过程称为查询分类（Query Classification）。这对电子商务聚合器来说至关重要，这些聚合器会将来自不同零售商的产品整合到一个平台上。例如，客户在销售书籍、电子产品和服装的电子商务聚合器中输入查询“Harry”，该聚合器可以指向“Harry Potter”（书籍或电影）和“Harry Styles商品”（服装）等结果。在这种情况下，精确的查询分类对于确保用户找到他们所需的产品至关重要，这可以带来更高的转化率和用户满意度。
虽然基于规则的分类系统可能难以处理这样的查询，但经过大量数据训练的ML模型可以对用户正在寻找的内容做出有根据的猜测。如果您不了解基本的算法和方法，如基于规则的分类、决策树、朴素贝叶斯分类器（Nave Bayes Classifier）、神经网络和深度学习等，那么您成功的机会几乎是渺茫的。
掌握ML基础知识的关键要点和技巧
通过定期回顾和加强机器学习基础知识，您可以巩固自己的知识，更好地了解趋势，并在竞争中保持领先地位。以下是一些建议：
Dogfooding表面看是“吃自己的狗粮”，现在也被译为“内部测试”，指的是作为最终用户使用您自己的产品，以深入了解其优点、缺点和需要改进的地方。这个概念的基本思想简单而深刻：通过亲自体验自己的产品，您将能获得宝贵的见解，这些见解可以帮助您识别问题、痛点和创新机会，否则这些问题可能会被忽视。
案例研究：帮助一家土耳其搜索引擎提高搜索质量
例如，一家土耳其公司在决定从头开始构建一个新的搜索引擎时，尽管拥有一支称职的QA团队，并利用了BERT和Neural Networks等先进算法，但他们仍然很可能会面临搜索结果相关性和准确性方面的偏差。“内部测试策略”（Dogfooding Strategy）——所有公司员工开始专门使用自己的搜索引擎来满足在线搜索需求——可能会有所帮助。它将有助于定义和解决查询分类、词嵌入、UI实现和广告放置等方面的缺陷。“内部测试”方法将为技术团队提供必要的数据，以实现更适合土耳其语言和用户行为细微差别的算法。
Dogfooding的最佳实践：
在产品开发过程中，如果没有定量分析，有时很难确定需要改进的特定领域。它使企业能够准确地识别差距，并通过可测量的数字数据剖析产品性能，将用户行为、反馈和产品指标转化为有形的数字，从而执行有针对性的改进。
案例研究：提高地图搜索服务的排名质量
以一个全球流行的地图搜索服务为例，它不断收到关于搜索结果排名质量的投诉，用户声称特定的地标应该得到更多的可见性。该公司可以通过定量分析来检查用户搜索模式、点击率、用户粘性持续时间和重新查询频率，从而获得有价值的数据。获悉这些数据可以帮助定义为什么著名的地标经常被忽视，并改进排名算法，以改进关键的“以用户为中心”的指标。
快速分析产品质量并得出可操作性见解的技术：
ML模型开发周期是一个迭代过程，包括构思、训练、测试和部署。这个循环的每一个循环都旨在建立一个更精细、更准确、更有效的模型。在日益激烈的市场竞争中，缩短周期是绝对必要的，快速迭代也是必要的。
案例研究：减少自动驾驶汽车项目的模型推理时间
在自动驾驶汽车行业中，驾驶模型的推理时间至关重要，因为较长的推理时间可能导致道路上的反应延迟。通过整合一些真正有效的策略来简化开发周期，可以让自动驾驶汽车更快地实时反应，同时也允许团队更频繁地迭代和改进模型，从而进一步提高性能。
加快开发周期的策略包括：
示范性原型（Demonstrative Prototype）是一个非常有用的工具，可以增加创造成功最终产品的机会。它将抽象概念与具体的产品实现联系起来。
示范性原型在产品开发中所扮演的角色包括：
在本文中，我们研究了如何在这个蓬勃发展的行业中成为优秀机器学习（ML）后端工程师。他们专注于持续学习机器学习基础知识，使用Dogfooding方法和定量分析，加速开发周期的技术，以及构建示范性原型。
如果您选择ML后端工程师的职业路径，那么将这些策略应用于您的日常工作可以帮助您提高绩效，将自身水平达到新的高度，并推动整个技术领域向前发展！
参考链接：https://hackernoon.com/five-strategies-to-become-top-ml-backend-engineer
本文链接：http://www.28at.com/showinfo-26-15733-0.html顶级ML后端工程师“进化”指南
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