“提供算法”本身并非一个标准的职业名称，但在实际职场中，存在许多以设计、开发、优化算法或为业务提供算法解决方案为核心工作的职业。以下是相关职业的具体说明，帮助你更清晰地理解：

一、与算法直接相关的主流职业

1. 算法工程师

◦ 核心职责：针对具体业务需求（如推荐系统、计算机视觉、自然语言处理等）设计、开发和优化算法，通常需要将数学理论（如概率论、线性代数）转化为可落地的代码实现。

◦ 常见领域：互联网公司的推荐算法、自动驾驶公司的路径规划算法、金融行业的风控算法等。

◦ 技能要求：扎实的数学基础、机器学习/深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）、编程能力（Python/C++）。

2. 机器学习工程师/深度学习工程师

◦ 核心职责：专注于使用机器学习或深度学习算法解决实际问题，例如图像识别、语音交互、预测模型等，需要搭建模型架构并优化性能。

◦ 与算法工程师的区别：更侧重神经网络、深度模型等前沿算法的应用，而算法工程师可能涵盖更广泛的传统算法设计。

3. 数据科学家

◦ 核心职责：通过数据分析和算法建模（如统计学习、优化算法）挖掘数据价值，为业务决策提供支持，例如用户行为分析、精准营销模型等。

◦ 特点：兼具数据分析和算法应用能力，更注重业务场景的结合。

4. 量化研究员（金融领域）

◦ 核心职责：设计金融市场的量化交易算法，通过数学模型预测市场走势，实现自动化交易策略。

◦ 技能要求：金融知识、量化分析工具（如Python、R）、随机过程等数学理论。

二、“提供算法”的职业本质：解决问题的工具化能力

• 上述职业的共同点是：将算法作为解决问题的工具，为企业或客户提供技术方案。例如：

◦ 推荐算法工程师为APP提供个性化推荐功能；

◦ 风控算法工程师为金融平台提供欺诈检测算法；

◦ 自动驾驶算法工程师为汽车提供环境感知和决策算法。

• 因此，“提供算法”更像是这些职业的工作目标，而非职业名称本身。

三、如何进入算法相关职业？

1. 核心技能：

◦ 数学基础：线性代数、概率论、最优化理论；

◦ 算法知识：机器学习算法（如SVM、随机森林）、深度学习模型（CNN、Transformer）；

◦ 工程能力：编程（Python为主）、算法优化、模型部署（如TensorFlow Serving）。

2. 行业方向：互联网、人工智能、金融、医疗、自动驾驶等领域均有需求。

3. 学习路径：通过大学专业（计算机科学、数学、统计学）、在线课程（如Coursera机器学习专项）或实战项目（Kaggle竞赛、开源算法开发）积累经验。

总结

虽然没有“提供算法”这一直接职业名称，但算法工程师、机器学习工程师、数据科学家等职业的核心工作就是为不同场景设计和提供算法解决方案。这些职业是技术领域的热门方向，需要兼具理论基础和工程实践能力，如果你对算法感兴趣，可以聚焦具体领域（如推荐、CV、NLP）深入学习，逐步进入相关岗位。

一位老友的孩子在上海从事这个 自己租住二三万每月的房子 想必薪酬可以的。。。。。

可是这个工作要怎么找？ 人家公司需要这个也不知道怎么去招人吧， 啥都要会不需要太精却很重要. 老板会给多高工资呢？

首先得数学得好

第一学历大学专业是数学，研究生选计算机等。
认识一个朋友，就是算法工程师，原来就职于百度搞智能驾驶，现在在南京，还是搞智能驾驶这一块，年薪40W左右吧！压力非常大，没有休息日998

998的8是咋来的，每周还能多过出一天啊