为什么算法工程师要去送外卖|TOP100专访

百度外卖的技术优势来源于算法和数据

百度外卖的优势在于我们是百度系的子公司，很多技术资源可以跟百度母公司共享或大家一起去做。具体来说，像百度三级火箭技术：云计算、大数据以及人工智能等，百度之前在搜索领域所积累的技术优势，我们能够很快地迁移到O2O这样一个新的领域，然后结合百度外卖的业务场景取得一些非常快的进展。

不管是什么样的业务，如果对它进行抽象或提取的话，它背后肯定是通过一些算法和数据来解决的。不管是深度学习技术，还是我们有百度地图这样海量的地理位置信息数据的准备，以及我们基于地图服务的技术累计，都是可以在百度外卖的场景下应用的。

坐在电脑前你不可能解决O2O的算法问题

从之前的网页搜索到现在O2O实际的业务场景，它的变化需要工程师、算法人员深入了解接触业务实际的场景。具体来说，它要求工程师实际地去配送这些订单、去做和每个商圈老板及附近商圈实地的调研访问，知道他们在工作中遇到哪些痛点、我们的系统在他们的应用中存在哪些问题，然后因地制宜或针对性的设定一些解决方案。这是我们角色转变、技术提升一个非常大的方面。

送外卖这件事，对于工程师来讲，他们会认为这本身就是一个非常有趣的事情，非常乐意接受和适应这样一些变化，他们甚至会主动把做外卖员的一些照片发到自己的朋友圈里去炫耀。

现在百度O2O有一部分工程师每天打交道的是我们每天都能够看到的物流的骑士，线下经常交流的是那些商圈的老板，这些人会加到一个微信群里然后实时沟通大家可能遇到的问题，只有这样才可能解决业务中出现的问题。

如何从零到一建立数据团队

一方面，要解决业务中最迫切最重要的问题，从问题出发构建模型、算法，然后寻找相应的数据。千万不要从自己之前的经验或想像的方法出发，构建一个可能看上去比较好的模型，然后再去落地，这中间会走一些弯路。

另一方面，仅仅紧贴业务是不够的，因为业务相对需求来说是零散的，有时候未必真正有一些要解决的问题。在这个过程中，要发挥技术管理者在技术上的能力，做一些更高层次的抽象和建模，更通用地推到不同业务上去适应。业务是在不停变换的。今天我们做A业务，明天可能B业务更重要一些，怎样保证底层的技术架构能够低成本地扩展到更多的业务上去，这是需要进一步考虑的问题。

同时，还需要做更有深度的事情，要去接触一些业界成熟的经验或比较有成熟背景的人才，把他们吸引到自己的团队里，然后把这个事情做得更好。

百度最看重数据科学家的哪些能力

我们现在招聘数据科学家主要看重两点：

一是他需要有比较扎实的动手能力，能够很快响应一些工程的问题。比如当他想看到什么数据，能够很快拿到然后验证他的想法。

第二，他需要在机器学习、推荐系统、数据挖掘、数据建模等领域有一定的理论背景和经验。这样的话他能够很快适应到环境中去发挥自己的作用。

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