① 硬體工程師需要把c語言學到什麼程度還必須學些什麼
1、應該熟練c的編程,要多寫、多練；
2、學習數據結構和演算法；
3、學嵌入式硬體處理器，
4、深入學習linux系統，深入理解linux系統的設計原理，以及內部的一些系統機制；
5、學習linux內核的移植，以及硬體設備的驅動開發。
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② 程序員：感覺做硬體的真的厲害，年齡越大越吃香，軟體是吃青春飯
職場中，有個職業是軟體工程師，還有個職業是硬體工程師。最近，有個程序員感慨：感覺做硬體的是真的厲害，年齡越大越吃香，而做軟體的就是吃青春飯。
聽同事講了他做的電源模塊的電路設計、一大堆計算公式、實驗調試過程，感覺做硬體真的厲害，要戰勝很多不穩定因素，書上的公式很多都是理論，要做出可靠的硬體產品必須靠大量的經驗和努力。但是他西電畢業工作6年，薪資只有18k，現在應屆渣本只要會寫java、python，年薪25萬都嫌低。
我是一個有著5年工作經驗的架構師，關於web前端，自己有做材料的整合，一個完整學習web前端的路線，學習材料和工具。能夠進我的群51615，6028收取，免費送給大家。希望你也能憑自己的努力，成為下一個優秀的程序員！
那麼問題來了，如何看待這兩種職業呢？先來看看同行怎麼說：
1，我就是硬體相關專業的，當時瞧不上做軟體的，覺得沒技術含量，門檻低，後來一不小心做了軟體，發現等到了35歲以後，可替代性很強，反而做硬體技術積累很重要，年齡越大越吃香。做軟體就掙那幾年的快錢，吃青春飯。
2，感覺和做硬體比，互聯網真的不算技術，只要砸錢進去，淘寶京東很容易做出來，但是沒有技術很牛的。真不明白為什麼在真正做技術的反而收入這么少，亂吹牛的互聯網掙錢那麼多，而且天天自稱「做技術」
3，我以前是做電源方面軟硬體的，現在做演算法開發，不過周末還在一家電源公司兼職幫他們開發，實話說不管是軟體硬體開發道理是相同的。但是，軟體最大的好處在於復現容易些，而硬體經常需要花很多時間解決一些匪夷所思的問題。例如zookeeper的分布式選舉演算法其實跟多模塊電源利用二極體鉗位均流電路實現的主模塊選擇就很像。
其實，硬體要想做好，需要很深的理論功底，尤其這種電源模塊，器件參數不對板子就炸了。出現問題也難查。搞硬體做的深都是要數學功底，普通根據廠家晶元電路圖改改，這種待遇也不會太高，往深了模電，EMC數學不好確實難搞，這些才是硬實力，而前者也會有中年危機。搞硬體產品周期長，研發成本高，導致整體待遇不高，中國又有幾個大疆華為硬體公司給的起高工資呢。
之前做通信，天線理論，高頻電路，可是不掙錢。現在做大數據雲計算，簡單還掙錢。大部分技術人員都不是改變世界的天才，所學也不過是一門手藝，能不能掙錢只和市場需求強不強有關，和手藝難不難無關。你看學基礎數學物理的，更難，可是掙得錢養活自己都不容易。不知道各位讀者朋友們怎麼看呢？歡迎評論，大家一起交流。
③ 電子信息科學與技術專業主要學的什麼，出來從事什麼工作
看你是什麼學院的了，我是物理學院的電子信息，主幹課程是：數字電路、模擬電路、單片機+介面技術、信號與系統、通信原理、EDA, PLC、等
具體的分支就多了，就目前的形勢，大體有這么幾個方向：1、通訊領域：指要是信號與系統，通訊原理這一部分、2、電力基站建設和測試：指要是數字、模擬電路，信號與系統也設計，還有一部分的繼電器維護等可以去電信院補課 3、單片機嵌入式：主要是單片機和介面技術和基本的編程語言 4、硬體編程工程師：PLC EDA 和各種編程軟體和語言
今年趕上金融危機，就現在的情況，對與應屆畢業生來說！通訊和電力基站建設這一塊比較好找工作，這不兩會 有要求加快中國的數字化進程，數字話最基礎的核心就是小功能器件的單片機化，現在無論是外資還是中資、無論大公司還是小公司，都在高薪招搞水平的嵌入式開發工程師，硬體編程工程師是什麼分量，我不說你也清楚。
電子這行業，不要擔心沒有好的工作，就是看你技術是不是過硬，本科剛畢業，一般不具備獨立編程的能力，所以搞研發，本科生不被看好。
好好學習，現在就想好自己要在哪方面發展！！！這很重要！！！把這一分支的東西你真正的搞精了，你要是能拿上幾份自己的研發圖去找工作，呵呵，你看看你能找到的是什麼崗位，高薪！！
說了很多，前提你自己要搞明白要做哪一方面，如果還有什麼需要的話，給我留言。
祝你好運！！！
④ 硬體設計工程師的工作職責是什麼
◇熟悉模擬電路與數字電路的工作原理和設計方法，並能進行原理性設計。
◇熟練使用Protel設計電路原理圖與PCB Layout。
◇熟悉MCS-51單片機及其外圍電路，能應用C語言開發單片機應用系統。
◇掌握VHDL，理解數字電路時序約束，並能用其開發FPGA。
◇能應用MATLAB進行演算法建模模擬；寫過10萬行C程序，有一定的項目開發經驗，良好的代碼風格。
◇501分通過CET-4，CET-6， 具有較強的英語聽說讀寫譯能力，能熟練地閱讀和撰寫英文技術文檔。
工作描述： 實施具體的硬體設計任務；設計電路原理圖與PCB Layout，並輸出設計文件如PCB版圖、BOM表等；樣機製作，樣機調試，設計驗證；編寫調試程序，測試開發的硬體設備產品；審核工裝設計和生產工藝制定，提供產品生產和維護相關的技術支持；編制項目開發文檔，質量記錄。
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擔任硬體設計工程師；負責可編程邏輯控制器（PLC）的硬體電路設計。結合產品功能，設計電子線路，規劃PCB板及其EMC性能評估，指導和協助PCB Layout工程師進行PCB板的設計；負責產品原型機的功能測試，EMC測試；協調測試部門對原型機進行功能等各方面的測試；EMC問題的跟蹤處理改進；後期協助工業化部門進行批量生產。
⑤ 演算法工程師即學硬體系又學軟體系嗎
演算法工程師主要是軟體。
主要是軟體去實現怎麼演算法，怎麼出結果。
硬體不用去鑽研。平時工作中了解一下多看看。當然基本的電路知識還是需要有的。你要注意到各個ic的邏輯。
⑥ 轉貼：硬體工程師和軟體工程師，哪個更有前途
無論軟硬體工程師都不是清閑的等閑之輩工作。要有心理准備。
軟體工程師：目前從業者很多，流通性很大。可選擇從事國內項目或國外項目，外語過硬的話，出國很容易。
硬體工程師：學校好像沒什麼課程，得參加CCNA，CCNP，CCIE等類似學習考試，看公司類型，有的可能出差較多。
至於福利待遇，如果你夠強，運氣夠好，又敢闖盪，不怕吃苦的，都算是中上收入的職業。
⑦ GPU演算法工程師是做什麼的
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/MPI3 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。