月薪7萬的演算法設計師需要掌握

1. 當一個程式設計師需要多好的數學

當一個程式設計師需要多好的數學？

數學是學習計算機的基礎課，你如果真的想學好計算機的話，一定要學好數學

想當一個程式設計師需要哪些書

這個要看的書就太多了
建議參考國內大學計算機專業開出的課程和教材，計算機體系，作業系統，資料結構，演演算法這些都是科班出身需要的基礎知識
但如果想快速上崗掙錢啥的，看看java培訓和網路程式設計，安卓開發等是捷徑

想當一個程式設計師

程式設計是一個技術活，所以不是適合所有的人。現在很多人聽說程式設計人員待遇如何如何的好，都一窩蜂的來學習程式，其實這個現象很不正常，因為程式不一定適合你。其實對於一個人來說，適合你的才是最好的。 就像現在很多小孩子都被家長逼著去學鋼琴啊什麼，有些小孩根本沒有藝術細胞的，所以學習的效果就是差強人意了。
其實程式設計最需要基礎扎實了，現在的程式設計學習很偏重程式設計語言的學習，或者直白點說，程式設計課程基本上可以說是在學習程式設計語言，在上一個內容中已經講解了程式設計是什麼的問題，程式設計語言只是程式設計中最後的環節，也是比較簡單的環節，只學會程式語言，離實際工作的距離還很遙遠，而更多的程式基礎其實是在語言之外的東西。就像會寫漢字，熟悉漢語語法的人一定能夠成為作家嗎？
程式設計的基礎不外乎以下幾個方面：
1、 一定的英文閱讀能力
因為程式設計接觸的很多文件都是以英文的形式提供的，一個閱讀英文很困難的人，可以學會程式設計，但是不會有很深的造詣。就像一個看不懂字典的人，能學好漢語嗎？
2、 較強的數學基礎
計算機最核心的功能就是計算，各種程式邏輯都會被轉成一定格式的運算，運算需要什麼知識呢，肯定是數學了。就像一個數學很差的人能做好會計嗎？在程式設計中，需要深刻理解數學，用數學來解決你遇到的各種實際問題，類似於做數學應用題吧。這個基礎學要長期的積累。
3、 較強的邏輯思維能力
邏輯思維可能每個程式設計人員都很需要，那麼邏輯思維是什麼呢？其實就是把一個事情分解成一系列的步驟在有限的時間內做完，這個也是程式設計過程中最靈活的地方。例如你要完成「去羅馬」這件事情，那麼邏輯有多少種呢？借用一句俗話「條條大道通羅馬」來解釋這個問題吧，所以程式設計是典型的腦力勞動。可能有些人覺得程式設計就是體力活，這也不錯，為什麼呢，還是藉助一個例子來說明吧，買油翁的故事大家都知道吧，如果你反復做一件相同的事情，可能這個事情對外人來說是腦力勞動，對於不斷重復做的人來說，也就只是「唯手熟爾」的體力活罷了。
可能很多初學者對於邏輯思維還不是很清楚，那麼舉一個比較老套的例子吧，例如實現「把一個大象放到冰箱里」這個事情，邏輯是怎樣呢？步驟如下：
a、 開啟冰箱
b、 把大象推到冰箱里
c、 關上冰箱的門
當然這只是一個很簡單的邏輯。在實際的程式設計中還需要嚴謹的邏輯思維，保證程式可以正常執行。
那麼邏輯嚴謹又是什麼呢？還以上面的例子為例，嚴謹的邏輯思維應該做如下事情：
a、 冰箱打不開怎麼辦？
b、 大象不進冰箱怎麼辦？
c、 關不上冰箱門怎麼辦？
就像一個運動員來說，良好的體質是基礎，同樣，對於程式設計師來說，良好的基礎可能幫助你達到更高的高度。當然基礎不可能每個人都具備，但是數學基礎和邏輯思維能力是必須的。
那你的數學基礎如何呢，出個簡單的數學題目測試一下你的數學基礎吧。
已知一組從1開始的數字，第一行從左到右依次是1到10，第二行從左到右依次是11到20，按照每行10個的順序依次類推，則任意整數n(n>0)位於該組數字的第幾行第幾列呢？
所以，如何你覺得以上的內容你欠缺很多，可能你就不適合做程式設計這個職業，趁早選擇其他的職業吧，這樣對你的發展會更有利。如果你覺得以上的內容你大部分都符合，那麼你可以嘗試學習一下後續的內容——《如何學好程式設計》。

當一個程式設計師需要學習哪些知識？

c語言 v++程式設計語言 VB等等語言 網路技術 計算機原理 ……

怎樣當一個程式設計師？？？

簡單點就是看程式碼，看實際專案，求惑，然後解惑！具體解惑有好幾種，最好是有人教，建議去公司，有很多人可以請教！

想當一個程式設計師，需要學習什麼指示，最好回答全一點

我現在學的就是程式設計。說句實話，還是挺難的。但是你的只要肯努力就行。我們現在學的是從最基礎的學起，寫網頁，。慢慢的開始深入。慢慢的就會懂了。

想當一個出色程式設計師.

分.

如何才能當一個好的程式設計師？

首先學好程式基礎知識,剩下的樓下網友補充.

一個程式設計師需要什麼技術，素質才是好的程式設計師/?

作一個真正合格的程式設計師，應該具有的素質。
1：團隊精神和協作能力
團隊精神和寫作能力是作為一個程式設計師應具備的最基本的素質。軟體工程已經提了將近三十年了，當今的軟體開發已經不是程式設計了，而是工程。獨行俠可以寫一些程式也能賺錢發財，但是進入研發團隊，從事商業化和產品化的開發任務，就必須具備這種素質。可以毫不誇張的說這種素質是一個程式設計師乃至一個團隊的安身立命之本。
2：文件習慣
文件是一個軟體系統的生命力。一個公司的產品再好、技術含量再高，如果沒有缺乏文件，知識就沒有繼承，公司還是一個來料加工的軟體作坊。作為程式碼程式設計師，必須將30％的工作時間寫用於技術文件。沒有文件的程式設計師勢必會被淘汰。
3：規范化的程式碼編寫習慣
知名軟體公司的程式碼的變數命名、注釋格式，甚至巢狀中行縮排的長度和函式間的空行數字都有明確規定，良好的編寫習慣，不但有助於程式碼的移植和糾錯，也有助於不同技術人員之間的協作。 一些所謂的高手甚至叫囂高手寫的程式碼一般人看不懂，我只能說他不是一名合格的程式設計師。
4：需求理解能力
程式設計師要能正確理解任務單中描述的需求。在這里要明確一點，程式設計師不僅僅要注意到軟體的功能需求，還應注意軟體的效能需求，要能正確評估自己的模組對整個專案中的影響及潛在的威脅，如果有著兩到三年專案經驗的熟練程式設計師對這一點沒有體會的話，只能說明他或許是認真工作過，但是沒有用心工作。
5：模組化思維能力
作為一個優秀的程式設計師，他的思想不能在局限當前的工作任務裡面，要想想看自己寫的模組是否可以脫離當前系統存在，通過簡單的封裝在其他系統中或其他模組中直接使用。這樣做可以使程式碼能重復利用，減少重復的勞動，也能是系統結構越趨合理。模組化思維能力的提高是一個程式設計師的技術水平提高的一項重要指標。
6：測試習慣
測試是軟體工程質量保證的重要環節，但是測試不僅僅是測試工程師的工作，而是每個程式設計師的一種基本職責。程式設計師要認識測試不僅是正常的程式除錯，而要是要進行有目的有針對性的異常呼叫測試，這一點要結合需求理解能力。
7：學習和總結的能力
程式設計師是很容易被淘汰的職業，所以要善於學習總結。許多程式設計師喜歡盲目追求一些編碼的小技巧，這樣的技術人員無論學了多少語言，程式碼寫起來多熟練，我們只能說他是一名熟練的程式碼民工，他永遠都不會有質的提高。一個善於學習的程式設計師會經常總結自己的技術水平，對自己的技術層面要有良好的定位，這樣才能有目的地提高自己。這樣才能逐步提高，從程式設計師升級為軟體設計師、系統分析員、專案經理。
作為高階程式設計師，乃至於設計師而言，除了應該具備上述全部素質之外，還需要具備以下素質：
1、 需求分析能力
2、 整體框架能力
3、 流程處理能力
4、 模組分解能力
5、 整體專案評估能力
6、 團隊組織管理能力

我想當一個程式設計師 但什麼也不會

看看《電腦報》《程式設計師》等雜志，先了解一下。
如果真啥都不懂，可以去書店買些什麼WINDOWS入門的書籍看看。還可以先學學WORD，EXCEL等辦公軟體去體驗一下。

2. 演算法工程師需要考的資格證

演算法工程師不用什麼具體的證，但是需要很高的思維能力
一，演算法工程師要求的思維能力
高水平的數學和邏輯思維。需要學習高數、線性代數、離散數學、數據結構和計算機等課程，演算法工程師根據研究領域劃分為音頻/視頻演算法處理、圖像技術中的二維信息演算法處理和通信物理層中的一維信息演算法處理、雷達信號處理、生物醫學信號處理等。

三，演算法工程師的任務
1.演算法工程師是一系列解決問題的清晰指令，也就是說，能夠對一定規格在有限的時間內獲得所要求的輸出。如果一個演算法有缺陷或不適用於某個問題，則執行這個演算法將不會解決問題。不同的演算法可能使用不同的時間、空間或效率來完成相同的任務。
2.一個演算法的優劣可以用空間復雜度和時間復雜度來衡量，演算法工程師是利用演算法處理事務的人。

3. 想要成為演算法工程師都要學哪些技能

需要以下技能：

1、熟練掌握C/C++和python語言編程，熟悉linux開發環境，有扎實的數據結構和演算法設計功底；

2、熟悉推薦業務常用理論和演算法，在多個領域（如排序模型，召回模型，用戶畫像，深度學習等）有三年以上實際工作經驗；

3、有優秀的邏輯思維能力和數據分析能力，善於分析和解決問題；良好的溝通能力與團隊協作能力；

4、有推薦系統，廣告系統，搜索引擎等開發經驗；熟練掌握機器學習、深度學習的基礎理論和方法，並在自然語言處理任務中有實際應用經驗者優先；

5、熟練使用一種或幾種深度學習框架（如tensorflow、caffe、mxnet、pytorch等），或者熟悉spark、hadoop分布式計算編程者優先。

硬技能：

1. 數學：包括概率論與數理統計、矩陣論、隨機過程。

2. 計算機基礎：包括操作系統、組成原理、數據結構。

3. 演算法能力：包括對領域內主流模型進行優缺點對比、在設定的場景中選擇合適的方案等。

想要了解更多關於演算法工程師的問題可以咨詢一下CDA認證機構，CDA是大數據和人工智慧時代面向國際范圍全行業的數據分析專業人才職業簡稱。全球CDA持證者秉承著先進商業數據分析的新理念，遵循著《CDA職業道德和行為准則》新規范，發揮著自身數據專業能力，推動科技創新進步，助力經濟持續發展。

4. 計算機程序設計師要學什麼

計算機程序設計是一門計算機基礎課。主要學習了以下四部分：
1、計算機程序設計的背景介紹。計算機程序設計這門課，最開始會介紹這門課程的相關背景，了解其發展歷史。介紹一些計算機程序設計的思想。畢竟人的思想和計算機還是有所不同的。因此，了解其背景很重要。
2、程序設計的演算法。計算機程序設計的演算法，演算法代表著用系統的方法描述解決問題的策略機制。我們解決問題需要有思路，演算法能幫助我們解決問題。
3、編程語言的相關知識。一般計算機程序設計，學習的編程語言是C語言。C語言主要有這些內容：「運算符、優先順序與結合性、自增自減的運用、演算法的基本控制結構、函數、指針、結構體」。其中，指針是C語言的難點，必須好好學習，才能靈活運用C語言。
4、如何運用編程語言解決問題。編程語言只是工具，我們要學會運用編程語言解決問題。合理掌握編程語言，具體問題具體分析，這樣這門課才算是學懂了。所以在學會編程語言之後，會學一些方法，來根據所學編程語言解決問題。

5. 演算法工程師應該具備哪些工程能力

作者 | 木東居士

來源 | Data_Engineering

最近看了 Milter 的《演算法工程師究竟需要哪些工程能力》這篇文章，有所感想，因此也寫一篇關於演算法工程師的技術能力的問題，和大家分享一下居士關於演算法工程師的技術能力的觀點。

對於一名優秀的演算法工程師，他（她）要具備的不僅僅是出色的技術能力，也要有很深的業務理解能力和對外溝通能力，總之，要求可以很高！

但是，從職責能力的劃分上來講，演算法工程師首先是一名工程師，因此本文主要從工程能力要求上進行一些探討。

開始之前先放一份思維導圖，這將是這篇文章要分享的核心內容：

工程能力概覽

演算法工程師，從名字上我們就能看出，一名演算法工程師首先應該具備演算法能力和工程能力，我們可以認為這是基礎的技術能力。由於現在開源技術的普及，Sklearn、Tensorflow 和 Spark ML 基本已經成為大部分演算法工程師標配的工具庫了，因此，熟練的調包能力也是決定了一名演算法工程師能否快速實現需求。

其次，在真實的生產環境中，演算法的落地會遇到各種各樣的業務場景和數據環境，這也要求演算法工程師需要具備Pipeline 構建能力，將整個生產環境中的數據流和模型打通。同時，在生產環境中，會出現各種「疑難雜症」等待你去解釋，比如說為什麼實驗效果特別差？為什麼模型效果不穩定？這就要要求演算法工程師需要具備一定的數據分析能力。

很多時候，你會發現，你用在數據分析和Pipeline構建上的精力可能占據了你8成以上的工作內容。

當你具備了上面的能力時，你已經可以稱自己是一名演算法工程師了。此時，你可以去對著數據分析小得瑟一下：「你看，我能構建整個模型的Pipeline，你卻只能拿到別人提供的數據後調調包吧。「或者，你也可以去找開發得瑟：」你看，我懂了很多演算法哦，你就只會寫代碼吧。「

得瑟完之後，我們還是回歸正題，演算法工程師只具備這樣能力是否已經夠了？答案當然是不夠的。由於不同公司的團隊成熟度不同，工具化和流程的成熟度都不同，這就會對演算法工程師有不同的要求，比如說模型發布能力和報表開發能力，當然也會有一些其它能力，雖然可能不是特別重要，但是當這些工作沒人幫你做的時候，演算法工程師可能依然要承擔起這些工作內容，比如說灰度測試的能力、負載均衡的能力等等。

將上面的內容整理後，就是這樣一份思維導圖了（一張圖多看幾篇更能加深印象，因此我再貼出來一遍）

工程能力詳解

一、基礎能力

演算法能力

演算法能力就不多說了，演算法工程師的基本能力要求，不懂演算法對於一名演算法工程師來講是不太合理的。這里居士把統計學的內容也放進來了。

編程能力

編程能力主要分為兩部分：

調包能力

大家雖然會調侃調包俠，但是說實話，能調包調的很溜的人，也是不多的，比如說現在讓你自己用tensorflow構建一個復雜網路，不能google，你能寫出來嗎？能記清楚用法嗎？

二、核心能力

Pipeline 構建能力

Pipeline構建能力，這里想表達的更多的是整個數據流的構建能力，數據從日誌->特徵->模型訓練->反饋，這一個鏈條能否完成的能力，這裡面會有很多難題需要克服。比如說：

很多時候，模型發布之類的工作是可以由其他同學支持完成，但是數據流這種問題更多的是需要演算法工程師來解決的。

數據分析能力

這里的數據分析能力不是指商業分析或者業務分析，更多的是指特徵分析、演算法效果分析和各種異常問題定位分析的能力。

很多時候，兩個演算法工程師能力水平的強弱從數據分析能力上也能窺得一二。

三、輔助技術能力

輔助的技術能力是指，你會不會的影響不會特別大，但是也都是有用的能力，特別是不同公司的發展情況不同，很可能會出現一個演算法工程師既要做數據接入、又要做數據清洗、還要做演算法平台

也要搞前端、還要負責模型上線、系統運維。

這里就不再細講了。

思考一

聊一下對技術能力、工程能力和數據分析的思考。

居士個人的理解，技術能力更多的是偏向於一個一個的技術點，而工程能力更多就是在一個團隊中將項目做好的能力。很多演算法出身的工程能力不行，那麼他做的單純的一個模型是無法應用到實際生產中的，而工程就是指把理論落地實際生產的過程。那麼工程包含了什麼？它包括了系統架構設計和模塊設計、數據流搭建和平台搭建、調包或演算法開發、分布式、上線以及各種落地的代碼開發。報表和監控，其實本質也是做數據流，邊緣性的可能要做些後台和前端的開發。

然後數據分析能力是什麼？數據分析（不是純粹的數據分析）除了分析方法論和套路外，是一個很綜合性、相對偏軟一點的能力，比如說你通過分析發現了我們的系統有哪些可以優化的點，通過分析發現了問題的原因是什麼，這些都是分析能力。

思考二

針對前面的內容，和 Cathy 討論後，對整個思路做了新的梳理，大家直接看圖就好，居士也認為這樣描述可能更為合理。

思考三

這里再補充一個模型復現的能力，比如你看了一篇論文，發現這個模型可能很適合自己的業務場景，那麼你是否能力將論文裡面的模型快速用公司現有的平台和工具來復現？

居士認為，這一個是一個非常重要的能力，但是沒有想好具體該怎樣劃分。

6. 成為一名合格的演算法工程師需要掌握哪些技能

演算法工程師目前是一個高端也是相對緊缺的職位;近兩年的就業前景是非常好的，薪資也比較高。但是演算法工程師同時也需要不斷學習。那麼成為一名合格的演算法工程師需要掌握哪些崗位技能呢，我們接著往下看。

業務學習能力
演算法工程師是不可能脫離業務背景的，人工智慧演算法工程師、交通演算法工程師、圖像處理演算法工程師等等。
針對一個業務場景設計一個合理的演算法，業務知識是非常重要的，需要結合業務的實際情況、限定條件、各種專業詞彙和知識都要有一定的了解，如果脫離場景而一味地琢磨演算法，效果不會太好。
比如，做交通演算法，需要對交通組織、交通管理、通行損失、周期延誤等有所認知。比如，做圖像處理，需要對各種圖像去噪、圖像增廣、圖像分割、物理成像有所了解，知道像素底層是怎麼回事。
持續學習能力
演算法工程師的主要工作就是拿著現有成熟的演算法，結合面臨業務場景去做一個合理的方案，如果我們知識面太窄，那顯然當用到的時候會有點拮據，眼界也被限制住，不知道還有沒有更好效果的演算法、目前演算法有哪些不足之處、在這個業務中能不能發揮作用。
只有持續學習，了解足夠多的知識，當我們面臨問題的時候能夠快速對比、選擇，找出最合適的一種演算法。
靈活的思維
當我們選擇一種演算法去解決一個問題時，效果肯定無法達到我們預期的那樣。比如我們拿mask rcnn做醫學圖像語義分割，我們看著它在自然圖像方面表現效果很好，就拿來用於醫學圖像。但是醫學圖像有它的難點和特殊性，當跑出效果時會發現結果不如人意，這時候就需要靈活的思維去發現問題，去調優、改進，或者從數據入手，或者從網路模型入手，或者從超參數入手。
編程能力
不同公司對於演算法工程師的定位有所差別，比如有些朋友在某公司做演算法工程師只負責方案的設計，開發由專門的開發人員實施。有的公司演算法工程師要完成演算法設計到開發全部工作。
無論是哪一種形式，編程能力都是必要的，就算是前者這樣的形式，有專門的開發人員，那在演算法的設計過程中需要驗證、對比，對每一個小模塊演算法進行指標評價，你不可能事事都找別人來幫你做，這樣效率低，而且開展工作困難。綜上所述，就是小編今天整理的關於演算法工程師的相關內容，希望可以幫助到大家。

7. 軟體設計師需要學什麼

軟體設計師需要學本科計算機的大部分專業課程，包括計算機組成原理、編譯原理、資料庫、軟體工程、計算機網路、面向對象、數據結構等。

如果是計算機專業畢業，相對比較簡單。但是如果想學編程，建議不要考軟體設計師，因為軟體設計師主要是一些計算機的理論，和編程的關系不是很大，如果真的想學習編程，還是有機會找個地方實習，只有動手編程能力才能得到極大的提高。

(7)月薪7萬的演算法設計師需要掌握擴展閱讀

軟體設計師認證條件：

1、通過本考試的合格人員能根據軟體開發項目管理和軟體工程的要求，按照系統總體設計規格說明書進行軟體設計；

2、能夠編寫程序設計規格說明書等相應的文檔；

3、能夠組織和指導程序員編寫、調試程序，並對軟體進行優化和集成測試，開發出符合系統總體設計要求的高質量軟體；

4、需要有工程師的實際工作能力和業務水平；

5、可聘任工程師職務。

8. 演算法工程師應該學哪些

一、演算法工程師簡介
（通常是月薪15k以上，年薪18萬以上，只是一個概數，具體薪資可以到招聘網站如拉鉤，獵聘網上看看）
演算法工程師目前是一個高端也是相對緊缺的職位；
演算法工程師包括
音/視頻演算法工程師（通常統稱為語音/視頻/圖形開發工程師）、圖像處理演算法工程師、計算機視覺演算法工程師、通信基帶演算法工程師、信號演算法工程師、射頻/通信演算法工程師、自然語言演算法工程師、數據挖掘演算法工程師、搜索演算法工程師、控制演算法工程師（雲台演算法工程師，飛控演算法工程師，機器人控制演算法）、導航演算法工程師（
@之介
感謝補充）、其他【其他一切需要復雜演算法的行業】
專業要求：計算機、電子、通信、數學等相關專業；
學歷要求：本科及其以上的學歷，大多數是碩士學歷及其以上；
語言要求：英語要求是熟練，基本上能閱讀國外專業書刊，做這一行經常要讀論文；
必須掌握計算機相關知識，熟練使用模擬工具MATLAB等，必須會一門編程語言。
演算法工程師的技能樹（不同方向差異較大，此處僅供參考）
1 機器學習
2 大數據處理：熟悉至少一個分布式計算框架Hadoop/Spark/Storm/ map-rece/MPI
3 數據挖掘
4 扎實的數學功底
5 至少熟悉C/C++或者Java，熟悉至少一門編程語言例如java/python/R
加分項：具有較為豐富的項目實踐經驗（不是水論文的哪種）
二、演算法工程師大致分類與技術要求
（一）圖像演算法/計算機視覺工程師類
包括
圖像演算法工程師，圖像處理工程師，音/視頻處理演算法工程師，計算機視覺工程師
要求
l
專業：計算機、數學、統計學相關專業；
l
技術領域：機器學習，模式識別
l
技術要求：
（1） 精通DirectX HLSL和OpenGL GLSL等shader語言，熟悉常見圖像處理演算法GPU實現及優化；
（2） 語言：精通C/C++；
（3） 工具：Matlab數學軟體，CUDA運算平台，VTK圖像圖形開源軟體【醫學領域：ITK，醫學圖像處理軟體包】
（4） 熟悉OpenCV/OpenGL/Caffe等常用開源庫；
（5） 有人臉識別，行人檢測，視頻分析，三維建模，動態跟蹤，車識別，目標檢測跟蹤識別經歷的人優先考慮；
（6） 熟悉基於GPU的演算法設計與優化和並行優化經驗者優先；
（7） 【音/視頻領域】熟悉H.264等視頻編解碼標准和FFMPEG，熟悉rtmp等流媒體傳輸協議，熟悉視頻和音頻解碼演算法，研究各種多媒體文件格式，GPU加速；
應用領域：
（1） 互聯網：如美顏app
（2） 醫學領域：如臨床醫學圖像
（3） 汽車領域
（4） 人工智慧
相關術語：
（1） OCR：OCR （Optical Character Recognition，光學字元識別）是指電子設備（例如掃描儀或數碼相機）檢查紙上列印的字元，通過檢測暗、亮的模式確定其形狀，然後用字元識別方法將形狀翻譯成計算機文字的過程
（2） Matlab：商業數學軟體；
（3） CUDA： (Compute Unified Device Architecture)，是顯卡廠商NVIDIA推出的運算平台（由ISA和GPU構成）。 CUDA™是一種由NVIDIA推出的通用並行計算架構，該架構使GPU能夠解決復雜的計算問題
（4） OpenCL: OpenCL是一個為異構平台編寫程序的框架，此異構平台可由CPU，GPU或其他類型的處理器組成。
（5） OpenCV：開源計算機視覺庫；OpenGL：開源圖形庫；Caffe：是一個清晰，可讀性高，快速的深度學習框架。
（6） CNN：（深度學習）卷積神經網路（Convolutional Neural Network）CNN主要用來識別位移、縮放及其他形式扭曲不變性的二維圖形。
（7） 開源庫：指的是計算機行業中對所有人開發的代碼庫，所有人均可以使用並改進代碼演算法。
（二）機器學習工程師
包括
機器學習工程師
要求
l
專業：計算機、數學、統計學相關專業；
l
技術領域：人工智慧，機器學習
l
技術要求：
（1） 熟悉Hadoop/Hive以及Map-Rece計算模式，熟悉Spark、Shark等尤佳；
（2） 大數據挖掘；
（3） 高性能、高並發的機器學習、數據挖掘方法及架構的研發；
應用領域：
（1）人工智慧，比如各類模擬、擬人應用，如機器人
（2）醫療用於各類擬合預測
（3）金融高頻交易
（4）互聯網數據挖掘、關聯推薦
（5）無人汽車，無人機

相關術語：
（1） Map-Rece：MapRece是一種編程模型，用於大規模數據集（大於1TB）的並行運算。概念"Map（映射）"和"Rece（歸約）"，是它們的主要思想，都是從函數式編程語言里借來的，還有從矢量編程語言里借來的特性。
（三）自然語言處理工程師
包括
自然語言處理工程師
要求
l
專業：計算機相關專業；
l
技術領域：文本資料庫
l
技術要求：
（1） 熟悉中文分詞標注、文本分類、語言模型、實體識別、知識圖譜抽取和推理、問答系統設計、深度問答等NLP 相關演算法；
（2） 應用NLP、機器學習等技術解決海量UGC的文本相關性；
（3） 分詞、詞性分析、實體識別、新詞發現、語義關聯等NLP基礎性研究與開發；
（4） 人工智慧，分布式處理Hadoop；
（5） 數據結構和演算法；
應用領域：
口語輸入、書面語輸入
、語言分析和理解、語言生成、口語輸出技術、話語分析與對話、文獻自動處理、多語問題的計算機處理、多模態的計算機處理、信息傳輸與信息存儲 、自然語言處理中的數學方法、語言資源、自然語言處理系統的評測。

相關術語：
（2） NLP：人工智慧的自然語言處理，NLP (Natural Language Processing) 是人工智慧（AI）的一個子領域。NLP涉及領域很多，最令我感興趣的是「中文自動分詞」（Chinese word segmentation）：結婚的和尚未結婚的【計算機中卻有可能理解為結婚的「和尚「】

（四）射頻/通信/信號演算法工程師類
包括
3G/4G無線通信演算法工程師， 通信基帶演算法工程師，DSP開發工程師（數字信號處理），射頻通信工程師，信號演算法工程師
要求
l
專業：計算機、通信相關專業；
l
技術領域：2G、3G、4G，BlueTooth（藍牙），WLAN，無線移動通信, 網路通信基帶信號處理
l
技術要求：
（1） 了解2G，3G，4G，BlueTooth，WLAN等無線通信相關知識，熟悉現有的通信系統和標准協議，熟悉常用的無線測試設備；
（2） 信號處理技術，通信演算法；
（3） 熟悉同步、均衡、信道解碼等演算法的基本原理；
（4） 【射頻部分】熟悉射頻前端晶元，扎實的射頻微波理論和測試經驗，熟練使用射頻電路模擬工具（如ADS或MW或Ansoft）；熟練使用cadence、altium designer PCB電路設計軟體；
（5） 有扎實的數學基礎，如復變函數、隨機過程、數值計算、矩陣論、離散數學
應用領域：
通信
VR【用於快速傳輸視頻圖像，例如樂客靈境VR公司招募的通信工程師（數據編碼、流數據）】
物聯網，車聯網
導航，軍事，衛星，雷達
相關術語：
（1） 基帶信號：指的是沒有經過調制（進行頻譜搬移和變換）的原始電信號。
（2） 基帶通信（又稱基帶傳輸）：指傳輸基帶信號。進行基帶傳輸的系統稱為基帶傳輸系統。傳輸介質的整個信道被一個基帶信號佔用.基帶傳輸不需要數據機，設備化費小，具有速率高和誤碼率低等優點,.適合短距離的數據傳輸，傳輸距離在100米內，在音頻市話、計算機網路通信中被廣泛採用。如從計算機到監視器、列印機等外設的信號就是基帶傳輸的。大多數的區域網使用基帶傳輸，如乙太網、令牌環網。
（3） 射頻：射頻（RF）是Radio Frequency的縮寫，表示可以輻射到空間的電磁頻率（電磁波），頻率范圍從300KHz～300GHz之間（因為其較高的頻率使其具有遠距離傳輸能力）。射頻簡稱RF射頻就是射頻電流，它是一種高頻交流變化電磁波的簡稱。每秒變化小於1000次的交流電稱為低頻電流，大於10000次的稱為高頻電流，而射頻就是這樣一種高頻電流。高頻(大於10K)；射頻（300K-300G）是高頻的較高頻段；微波頻段（300M-300G）又是射頻的較高頻段。【有線電視就是用射頻傳輸方式】
（4） DSP：數字信號處理，也指數字信號處理晶元
（五）數據挖掘演算法工程師類
包括
推薦演算法工程師，數據挖掘演算法工程師
要求
l
專業：計算機、通信、應用數學、金融數學、模式識別、人工智慧；
l
技術領域：機器學習，數據挖掘
l
技術要求：
（1） 熟悉常用機器學習和數據挖掘演算法，包括但不限於決策樹、Kmeans、SVM、線性回歸、邏輯回歸以及神經網路等演算法；
（2） 熟練使用SQL、Matlab、Python等工具優先；
（3） 對Hadoop、Spark、Storm等大規模數據存儲與運算平台有實踐經驗【均為分布式計算框架】
（4） 數學基礎要好，如高數，統計學，數據結構
l
加分項：數據挖掘建模大賽；
應用領域
（1） 個性化推薦
（2） 廣告投放
（3） 大數據分析
相關術語
Map-Rece：MapRece是一種編程模型，用於大規模數據集（大於1TB）的並行運算。概念"Map（映射）"和"Rece（歸約）"，是它們的主要思想，都是從函數式編程語言里借來的，還有從矢量編程語言里借來的特性。
（六）搜索演算法工程師
要求
l
技術領域：自然語言
l
技術要求：
（1） 數據結構，海量數據處理、高性能計算、大規模分布式系統開發
（2） hadoop、lucene
（3） 精通Lucene/Solr/Elastic Search等技術，並有二次開發經驗
（4） 精通Lucene/Solr/Elastic Search等技術，並有二次開發經驗；
（5） 精通倒排索引、全文檢索、分詞、排序等相關技術；
（6） 熟悉Java，熟悉Spring、MyBatis、Netty等主流框架；
（7） 優秀的資料庫設計和優化能力，精通MySQL資料庫應用 ；
（8） 了解推薦引擎和數據挖掘和機器學習的理論知識，有大型搜索應用的開發經驗者優先。
（七）控制演算法工程師類
包括了雲台控制演算法，飛控控制演算法，機器人控制演算法
要求
l
專業：計算機，電子信息工程，航天航空，自動化
l
技術要求：
（1） 精通自動控制原理（如PID）、現代控制理論，精通組合導航原理，姿態融合演算法，電機驅動，電機驅動
（2） 卡爾曼濾波，熟悉狀態空間分析法對控制系統進行數學模型建模、分析調試；
l
加分項：有電子設計大賽，機器人比賽，robocon等比賽經驗，有硬體設計的基礎；
應用領域
（1）醫療/工業機械設備
（2）工業機器人
（3）機器人
（4）無人機飛控、雲台控制等

（八）導航演算法工程師
要求
l 專業：計算機，電子信息工程，航天航空，自動化
l 技術要求（以公司職位JD為例）
公司一（1）精通慣性導航、激光導航、雷達導航等工作原理；
（2）精通組合導航演算法設計、精通卡爾曼濾波演算法、精通路徑規劃演算法；
（3）具備導航方案設計和實現的工程經驗；
（4）熟悉C/C++語言、熟悉至少一種嵌入式系統開發、熟悉Matlab工具；
公司二（1）熟悉基於視覺信息的SLAM、定位、導航演算法，有1年以上相關的科研或項目經歷；
（2）熟悉慣性導航演算法，熟悉IMU與視覺信息的融合;
應用領域
無人機、機器人等。

9. 演算法工程師要學什麼

所謂演算法工程師，首先需要是一名工程師，那麼就要掌握所有開發工程師都需要掌握的一些能力。有些新手對於這一點存在一些誤解，認為所謂演算法工程師就只需要思考和設計演算法，不用在乎這些演算法如何實現，而且會有人幫你來實現你想出來的演算法方案。這種思想是錯誤的，在大多數企業的大多數職位中，演算法工程師需要負責從演算法設計到演算法實現再到演算法上線這一個全流程的工作。所以作為一個演算法工程師，首先要會編程，你的編程語言一定要熟練掌握。當你熟練掌握編程語言以後，還要認真研究機器學習理論以及概率與數理統計方面的知識。慢慢進階到架構設計以後，你才向演算法工程師邁出了堅實的一步。

10. 阿里巴巴演算法工程師需要掌握什麼技能

1、熟悉Java，有大訪問量系統開發經驗；
2、熟練使用Spring、Mybatis等開源框架，熱愛開源技術；
3、熟悉Linux，熟悉MySQL或其他資料庫並了解SQL優化，對NoSQL、消息隊列等有深入的理解；
4、熟悉TCP/IP、HTTP等網路協議；
5、對Elasticsearch、Drools、Dubbo、JVM、服務治理等技術
6、熟練mvc的設計和開發工作，熟悉2種以上的php開發框架，如zend，yii，laravel，熟悉laravel 優先；
7、熟悉PHP+MySQL開發和維護，熟悉LAMP／LNMP環境下的開發工作
8、熟悉laravel框架，了解php composer優先考慮；
9、熟悉前端開發技術，如html5、css3、javascript等；
10、熟悉rest 。