算法工程师需要系统学习数学、编程、机器学习等核心技术，同时需结合业务理解与数据处理能力；加班情况因公司和项目阶段而异，但高频调参、紧急需求或技术攻坚期可能导致阶段性高强度工作。

1. 核心技能学习

   • 数学基础：线性代数、概率统计、离散数学是算法设计与分析的底层支撑。
   • 编程能力：精通Python/Java/C++等语言，掌握数据结构和经典算法（如动态规划、图算法）。
   • 机器学习与框架：从监督/无监督学习到深度学习模型（如CNN、RNN），熟练使用TensorFlow/PyTorch等工具。
   • 业务与数据：明确问题定位，擅长数据清洗、特征工程，避免“技术过度”而忽略实际需求。

2. 工作节奏与加班因素

   • 调参与优化：模型效果未达预期时，需反复调整参数或数据，可能占用大量时间。
   • 项目周期：上线前或客户紧急需求阶段，加班较常见；日常以研究、代码开发和会议为主。
   • 技术迭代压力：跟踪前沿论文并落地应用，需额外投入学习时间。

总结：算法工程师是技术深度与业务敏感度并重的职业，持续学习与高效协作能缓解部分加班压力，但关键阶段仍需灵活应对高强度任务。