知乎：算法工程师和软件工程师的区别在哪里，他们工作是如何合作的？

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问：算法工程师和软件工程师的区别在哪里，他们工作是如何合作的？
答：软件工程师工作内容可以很泛, 从编程到算法, 从架构设计到编码实现. 算法工程师的工作内容偏向数据挖掘(或其他特定领域), 面向的多是开放性问题, 编码实现占得比重不太高, 学习研究不同方法的效果的时候多.

软件工程师经常调BUG, 而其中的一类, 算法工程师经常调参数.

对算法的需求差别在于, 一般软件工程师可能对各种数据结构的操作, 对常见问题的程序化复杂度的把握, 对设计, 编码实现能力, 要求比较高. 算法工程师对特定数据挖掘领域的知识有要求.

通常, 算法工程师负责数据质量部分, 软件工程师负责展现. 展现方式其实也挺开放地, 但大家研究地不多, 据我据知, 还没有多少算法工程师参与.

热门问答：
问：Siri 会不会是一个「革命」？
答：我不觉得Siri会是一个革命性的东西，替代搜索引擎更是痴人说梦...   
1.Siri的背后   


Siri's actions and answers rely upon a growing ecosystem of partners, including:
OpenTable, Gayot, CitySearch, BooRah, Yelp, Yahoo Local, ReserveTravel, Localeze for restaurant and business questions and actions;Eventful, StubHub, and LiveKick for events and concert information;MovieTickets, RottenTomatoes and the New York Times for movie information and reviews;Bing Answers, and Wolfram Alpha for factual question answering;[24]Bing, Yahoo and Google for web search.
Siri是一系列技术和服务的mashup，Siri相当于在背后这些服务上增加了一个语音的外壳。如果说Siri能替代搜索，那它最终是靠谁能取代了呢？   
Wolfram Alpha 曾经被很多人认为是google killer，但是实际上很难担任重任。除了wolfram还有其它所谓的语义搜索，这类搜索引擎最大的问题是可能10%的问题能比google回答的更好，但是90%的结果会比google更烂。而且用户其实也不清楚哪些问题通过wolfram搜索更合适，所以用户还是直接去google搜索保险..     

2.减小对Siri的期望 有助于Siri的发展   
一定要让用户意识到Siri不是万能的，需要要让用户清楚的明白哪些东西交给Siri做更合适，这其实是一个习惯。习惯的养成的前提需要一系列成功的case。比如说用户让Siri帮忙book了几次calendar都成功了，也许就会一直依赖这个服务..     

3.Siri的未来？   
Siri的未来依赖于计算机领域很多非常有挑战的难题，语音识别，人工智能等等。这些关键的技术问题现在看起来都还有漫长的路要走，而且单单靠任何一个公司都无法解决...

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