Toptal是一个面向顶级算法工程师和编码员的市场. CEOs, CTOs, and management at top companies and startups work with Toptal Algorithm freelancers to augment their development teams for Algorithm development, app development, web development, 以及其他软件开发项目来实现他们的业务需求.
Drazen是一名数据科学家和数据工程师,在构建分析基础设施方面拥有超过7年的经验, machine learning, and data analysis. 他在大数据、机器学习和web开发方面拥有丰富的经验. 他曾与Slack和微软(Microsoft)等知名公司合作, 创造了数百万用户使用的产品.
United StatesToptal Member Since September 20, 2018
Eric是圣地亚哥的一名高级数据科学家, 在他现在的职业生涯之前, 在国防工业工作了六年. He has a strong academic background culminating in a master's degree in mathematics and a PhD in electrical engineering. 他从事的一些领域是算法开发, 信号/图像处理, and machine learning.
科斯明在亚马逊工作, Google, 和苹果的高度可扩展性, distributed systems, 和专注于NLP的机器学习(Siri团队). 他曾在一家名为Kuende的初创公司工作,在谷歌Cloud之上编写Scala和Go微服务. Cosmin has a strong background in advanced algorithms and data structures in C/C++ and is very passionate about machine learning.
Agnis is an experienced software engineer with a demonstrated history of working in both the academic and industry sectors. 他是解决问题的专家,专攻算法和数学. Agnis加入Toptal是为了在涉及复杂和具有挑战性任务的项目中分享这些技能.
James是一名专注于网络开发的软件工程师和顾问. He has over a decade of experience in both startup and enterprise business environments building solutions where full-stack skills, creative thinking, 对细节的高度关注是关键, 快速周转是最重要的.
同时获得计算机科学与工程博士学位, Dilip在该行业拥有超过十年的经验. 自2015年以来,他一直专注于与机器学习和深度学习相关的项目. Dilip has an eye for detail which helps in working closely with domain scientists and improving the accuracy and reliability of models for fine-grained image classification, 目标检测与分割, 自然语言处理, 时间序列预测, and generative AI.
Czech RepublicToptal Member Since November 21, 2019
Ivan拥有在网络安全和金融行业担任数据科学家和数据工程师的经验. 这包括处理和清理数据, formalizing business problems and creating solutions by designing features and applying machine learning techniques to solve the problems. 他使用Spark和MapReduce处理大数据, 并且可以以易于理解的格式将结果可视化并呈现给涉众.
Mats Petter has 15 years industry experience developing efficient algorithms for squeezing information out of image and other sensor data, 在数字笔等不同领域工作, optical multi-touch, eye tracking, and solar energy, 使用标准方法和开发新的专利领域特定算法.
与我合作的开发者都非常出色——聪明、有动力、反应灵敏. 过去很难找到高质量的工程师和顾问. Now it isn't.
瑞安·洛克菲勒首席执行官
Radeeus
Toptal立即理解了我们的项目需求. 我们遇到了一位来自阿根廷的杰出自由职业者, from Day 1, 沉浸在我们的行业中, 与我们的团队无缝融合, 理解我们的愿景, 并产生了一流的结果. Toptal使与高级开发人员和程序员的联系变得非常容易.
Jason Kulik,联合创始人
ProHatch
作为一家资源有限的小公司,我们不能犯代价高昂的错误. Toptal provided us with an experienced programmer who was able to hit the ground running and begin contributing immediately. 这是一次很棒的经历,我们会马上再来一次.
斯图尔特·波克尼校长
现场专用软件解决方案
我们使用Toptal聘请了一位具有丰富的Amazon Web Services经验的开发人员. 我们面试了四位候选人,其中一位非常符合我们的要求. 这个过程迅速而有效.
Abner Guzmán Rivera,首席技术官和首席科学家
Photo Kharma
Sergio是一个很棒的开发者. 一流,反应迅速,工作效率高.
Dennis Baldwin,首席技术专家和联合创始人
PriceBlink
和Marcin一起工作是一种乐趣. He is competent, professional, flexible, 并且非常迅速地理解需要什么以及如何实现它.
André Fischer, CTO
POSTIFY
我们需要一位能立即开始我们项目的专业工程师. 西马纳斯的工作超出了我们的预期. Not having to interview and chase down an expert developer was an excellent time-saver and made everyone feel more comfortable with our choice to switch platforms to utilize a more robust language. Toptal使这一过程变得简单方便. Toptal现在是我们寻求专家级帮助的首选之地.
Toptal为快速发展和规模化的企业提供不妥协的解决方案. Every engineer we've contracted through Toptal has quickly integrated into our team and held their work to the highest standard of quality while maintaining blazing development speed.
Greg Kimball,联合创始人
nifti.com
如何通过Toptal招聘算法开发人员
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与我们的行业专家交谈
Toptal的工程总监将与您一起了解您的目标, technical needs, and team dynamics.
Write a job posting describing your tech stack and stating that you need a developer with an algorithms specialization to optimize the execution of your product.
使用招聘广告中列出的技能来缩小申请人的范围.
用下面招聘指南中提供的问题测试他们的理论知识.
用你的技术栈测试他们的实践知识.
算法开发人员的需求量有多大?
作为现代计算的基础, 算法在科技等各个领域都受到了极大的追捧, finance, healthcare, and e-commerce. The exponential surge in data generation and collection necessitates using algorithms for efficient analysis and interpretation of this data. Moreover, the advent and proliferation of machine learning and 人工智能 technologies have dramatically amplified the demand for sophisticated algorithms and, by extension, 专业人士擅长开发它们. Consequently, 算法开发人员的就业市场竞争非常激烈, 各行各业都在竞相吸引和留住这一领域的顶尖人才.
算法构成了每个软件和应用程序的基础. 从执行简单的计算到执行复杂的数据处理任务, 所有的操作都由某种形式的算法驱动. 这个,加上 对人工智能技术的需求日益增长—which rely heavily on efficient algorithms—explains the high demand for expert algorithm developers across various industries. 他们有独特的技能和多才多艺, 算法开发人员是软件开发领域收入最高的人员之一, with some making 每年高达31.2万美元.
算法开发人员的主要角色是优化代码, 审查流程, 识别瓶颈, 并提出有效的解决问题的方法. Let’s consider the task of developing a sorting algorithm—a common problem in computer science—as an example of the distinction between novice and expert algorithm developers.
When asked to design an algorithm to sort 对于未排序的数字数组,初学者可能会使用冒泡排序. 这种算法广为人知,而且实现起来相对简单. However, 冒泡排序有一个明显的缺点:速度慢,效率低, 特别是对于大型数据数组.
In contrast, 经验丰富的算法开发人员可能会选择快速排序, merge sort, or heap sort. A quick sort, for instance, 利用分而治之的方法,比冒泡排序要快得多, 使其适合于大型数据集. 这种效率与速度和资源使用有关,这是实际应用程序中的一个关键因素.
效率上的差异体现了算法开发人员所做的核心工作. 这类问题在许多情况下经常出现,例如 database querying,网络路由,以及 machine learning, to name a few. 这些正是经验丰富的算法开发人员可以帮助解决的问题, 从而显著提高了软件系统的性能.
Recommender systems – They create personalized recommendation engines for e-commerce platforms or entertainment sites like Netflix to suggest products or movies based on user behavior.
预测建模和 data analysis -生成预测未来趋势或行为的模型, 哪些在医疗保健和金融等行业至关重要.
Fraud detection and cybersecurity – They design algorithms that identify suspicious activities or security breaches by analyzing transactional or network data.
算法问题可以是多种多样和复杂的. Thus, 在找到完美的算法开发人员之前,确定具体的业务需求是首要任务. The first step? Create a problem statement outlining the current issues/projects and how algorithmic solutions will contribute to solving them.
公司当前或期望的软件开发平台是什么? 是否有实现算法的特定环境, 比如嵌入式系统, web platforms, 或者是高性能计算设置?
公司主要使用哪些编程语言? Are there specific languages (like Python for machine learning or C++ for high-performance systems) in which the algorithm developer should be proficient?
解决这些问题将为项目所需的算法开发人员类型建立精确的要求. 一旦这个基础建立起来, the next critical decision involves discerning whether the complexity and scope of the project necessitates the experience and insights of a senior-level algorithm engineer or if needs can be managed by a junior-level professional.
初级算法开发人员 -这些开发者通常处于职业生涯的初期, 能够处理基本任务,如数据操作, 简单的算法设计与实现, and bug fixes. 他们通常对数据结构和搜索有扎实的理解, path finding, 和图形算法,但仍在发展他们解决问题的能力. They can make decisions related to the basic design of algorithms and their implementation in code but will likely need guidance from more experienced colleagues.
高级算法开发人员 -具有更广泛的背景和在该领域的长期经验, 高级算法开发人员精通复杂算法设计的细微差别, optimization, and problem-solving. 他们对高效算法的原理有深刻的理解,并且可以利用这些知识来创建有效的, 针对复杂业务问题的可伸缩解决方案. They are adept at understanding the business process and can select and integrate the appropriate technology tools seamlessly with the existing infrastructure.
Responsibilities -列出算法开发人员需要完成的主要任务和职责. These may include:
设计、实现和维护有效的算法来解决复杂的问题.
优化现有算法以提高性能.
与软件开发人员合作,将算法集成到更大的系统中.
定期进行性能测试并排除算法问题.
利用机器学习或人工智能来增强算法解决方案并提高预测准确性.
用大数据技术来处理, process, 并为算法应用分析大型数据集.
技术和软技能 -明确职位所需的基本技能和资格, 如问题陈述所定义的.
算法开发人员面试中最重要的问题是什么?
Having a list of questions for the candidate when interviewing for an algorithm engineer position is essential to assess their technical skills, 解决问题的能力, 增长潜力. The following 算法面试问题 将帮助您准确评估开发人员的技术能力:
算法是如何工作的?
算法是任何计算过程的核心. They are essentially well-structured sets of instructions that guide a program to solve specific problems or perform specific tasks in a particular programming language. 算法从定义的输入开始, 是按照一系列精确的步骤,遵循逻辑和计算规则来处理的. 在这些步骤之后,算法提供了一个输出:初始问题的解决方案. 创建优化时间和资源的高效算法对于构建可伸缩和健壮的软件至关重要.
如何确定算法的时间复杂度?
算法的时间复杂度量化了算法运行所花费的时间, 作为输入长度的函数. The simplest but most effective way of calculating the complexity of an algorithm is finding the loops in the code—more specifically, nested loops. 算法的复杂度可能与深度最大的循环成正比.
有些问题需要计算所有项目的组合, not just the loops, 比如臭名昭著的旅行推销员问题. 在这种情况下,添加另一个输入以指数方式增加复杂性.
哪种排序算法内存效率更高:快速排序、归并排序还是堆排序?
Most developers will suggest quick sort because it is the most well known and widely used sorting algorithm—and the fastest of these three. 但正确的答案是 heap sort它不是最快的,但它比其他两个使用更少的内存.
算法开发人员应该拥有一套不同的工具. 他们的理论知识应该包括理解各种算法类型, complexity analysis, and data structures. 重要的技术技能包括较强的编码能力, 有使用算法设计和优化工具的经验, 熟悉大数据技术, databases, and machine learning.
在开始搜索算法开发人员之前, 招聘人员应该了解他们的业务需求,以及算法解决方案将如何有助于解决这些需求. The complexity and scope of the project will determine whether a senior-level algorithm engineer is required or if a junior-level professional will meet a company’s needs.
During the interview, 招聘人员应该评估候选人对算法的理解程度, 优化它们的能力, 以及他们将如何用它们来解决现实世界的问题. 开发者对算法类型的理论认识, data structures, and complexity analysis—combined with their technical skills in coding and familiarity with databases and machine learning—will be crucial to their success in the role.