nlp演算法崗位要求

1. 華為演算法工程師和AI工程師的區別

工作職責的區別。
一、演算法工程師的崗位職責：大視頻是華為未來很長一段時間的主航道，加入主航道，你將獲得巨大的拓展空間。在這里，你將有機會接觸到最頂尖的計算機視覺技術前沿，超級豐富的計算資源和數據，極具挑戰的產品需求，以及一流的業界專家。在這里，你將負責：
1、計算機視覺演算法研發與產品開發，包括但不限於人臉識別、人臉屬性識別、目標檢測、目標分類、目標屬性識別、圖像分割、圖像解說、目標跟蹤、視頻分割、視頻語義提取、文字檢測、人體重識別、圖像生成、圖片審核等頂級技術領域；
2、深度學習演算法的研發，特別是在計算機視覺領域的應用研究，以及模型加速、模型加密、模型量化等研發。二、AI工程師的崗位職責：
1、精通AI相關演算法的原理，優缺點和相關使用場景，包括但不限於：深度學習，統計學習，樹演算法，GAN，RL，EA，CNN，RNN，最優化等等，在CV或NLP有相關實踐經驗更好；
2、擅長tensorflow或pytorch的使用，能寫相關的分布式訓練和預測的代碼，熟悉分布式計算的原理，兩個框架都熟悉或看過源碼更好；
3、熟悉AI相關演算法的性能調優，包括模型壓縮。量化，GPU/CPU優化，分布式計算優化等等，有HPC實踐經驗更好。

2. 如何成為AI人工智慧演算法工程師

我在學校也打了python，做了一個履帶式演示或類似的東西，因為時間不長，我把它放在一旁。明確的目標，例如，如果您想進行NLP，則需要知道NLP的應用程序具有智能的問題解答，機器翻譯，搜索引擎等。然後，如果要進行智能問題解答，則必須知道最先進的技術是深度學習，並且使用的演算法是RNN/LSTM/Seq2Seq
/等。我明確的目標是在實習期間給我任務。當任務清晰時，所需的語言就清晰了，要學習的演算法也就清晰了，並且很多事情都是合乎邏輯的。

從金融到技術
人工智慧的應用非常廣泛，每個研究方向都是無限的。由於金融公司很少與圖像處理和諸如NLP之類的技術進行交互，因此我強烈的好奇心使我決定去純粹的技術公司進行調查。致力於智能家居，目標是Javis
人工智慧/機器學習/深度學習
我經常在公交車的廣告牌上看到這些字眼，好像沒有該技術的公司會落後一樣。還有各種學習，例如強化學習，遷移學習，增量學習。
這些話之間是什麼關系機器學習是人工智慧的一種，而深度學習是機器學習的一種。在學習機器學習之前先學習AI。
計算機「演算法」與數學「演算法」之間的區別
理論知識對於AI演算法工程師來說非常重要。敲代碼只是想法的實現過程。這里的「演算法」與計算機CS的「演算法」不同。
AI演算法是從數學上推導的，因此仍然需要學習數學基礎。學習越深入，要求越高。在面試期間，極少允許使用手寫代碼，並且90%的人要求模型挑選演算法細節。
在學校里，我是一個不喜歡做筆記的人，甚至是一個不喜歡上課的人。但是自從我進入機器學習之路以來，筆記就開始騰飛了〜

3. 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。

4. 應屆生都年薪30w了，做AI工程師到底有哪些要求

1.數學基礎,要學習人工智慧，最基本的高數、線代、概率論必須掌握，至少也得會高斯函數、矩陣求導，明白梯度下降是怎麼回事，否則對於模型的基本原理完全不能理解，模型調參與訓練也就無從談起了。
2. 編程基礎,如果是做純演算法研究員，工程能力的要求不會太高，但也需要能寫源代碼；而對於做演算法引擎開發或是應用開發的工程師來說，代碼實現的能力高低就直接決定了工作產出的質量與效率了。所以，想做AI工程師的你需要熟練掌握至少一種編程語言，並掌握配套的工具、常用庫等。
3.機器學習基礎,人工智慧的熱潮來源於深度學習相關技術與應用的優異表現，所以招聘最熱的崗位無疑是機器學習演算法工程師。因此，機器/深度學習的經典演算法、常見的神經網路模型、模型調參和訓練技巧就需要盡可能多和深入地掌握了。
4.專業領域知識基礎,人工智慧主要應用領域可大致分為圖像、語音和NLP（自然語言處理）。無論是其中哪個領域，都有海量的專業知識需要去掌握，比如如果你想從事智能駕駛行業的機器視覺方面的工作，那麼你就需要掌握圖像相關的知識；而如果你想做一款智能音箱的演算法開發，你就需要掌握語音和NLP相關的知識。
5.具體行業的深度認知。任何應用場景都有自己獨特的數據結構，而一個能夠落地的AI應用自然離不開對於業務本身的深入理解。演算法工程師們需要清晰地把握一個AI系統由哪些模塊組成，相互關系是什麼，都用到哪些技術，解決什麼問題，才可能針對具體的問題展開實驗研究，從而進行優化。

5. NLP演算法工程師是什麼職位

工程師當然是工程師的職位了，
這是事實的，
不用去懷疑。

6. 自然語言處理就業前景

自然語言處理就業前景如下：

1、自然語言處理是計算機科學領域與人工智慧領域中的一個重要方向。它研究能實現人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法。

2、自然語言處理是一門融語言學、計算機科學、數學於一體的科學。因此，這一領域的研究將涉及自然語言，即人們日常使用的語言，所以它與語言學的研究有著密切的聯系，但又有重要的區別。

4、對自然語言處理的常見模型有深入研究，如BERT等，至少熟悉一種深度學習框架，有相關項目經驗。

5、良好的分析問題和解決問題的能力。

7. nlp演算法屬於什麼專業

nlp演算法屬於計算機應用領域專業的一種。

NLP即Natural Language Processing自然語言處理，是屬於計算機應用領域的一種，特指利用海量文本數據，通過一定計算方法尋求字詞之間的聯系（語文里的主謂賓、近義詞等），然後開展相關的許多應用。

nlp方向是當前人工智慧領域的主要研究方向之一，同時nlp和cv這兩個方向也是當前落地應用做得比較好的兩個方向，未來隨著工業互聯網的落地應用，nlp和cv與產業場景的結合會越來越多，創新點也會非常多。

NLP的概念：

NLP（Natural Language Processing，自然語言處理）是計算機科學領域以及人工智慧領域的一個重要的研究方向，它研究用計算機來處理、理解以及運用人類語言（如中文、英文等），達到人與計算機之間進行有效通訊。

在一般情況下，用戶可能不熟悉機器語言，所以自然語言處理技術可以幫助這樣的用戶使用自然語言和機器交流。從建模的角度看，為了方便計算機處理，自然語言可以被定義為一組規則或符號的集合，我們組合集合中的符號來傳遞各種信息。

這些年，NLP研究取得了長足的進步，逐漸發展成為一門獨立的學科，從自然語言的角度出發，NLP基本可以分為兩個部分：自然語言處理以及自然語言生成，演化為理解和生成文本的任務。

8. 學人工智慧以後從事什麼工作 人工智慧畢業之後可以干什麼

1、演算法工程師，演算法工程師是一個比較高端的職位

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；

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。

演算法工程師的主要研究方向是視頻演算法工程師、圖像處理演算法工程師、音頻演算法工程師 通信基帶演算法工程師 信號演算法工程師。

2、數據挖掘師，數據挖掘工程師是數據師（Datician[det???n]）的一種。一般是指從大量的數據中通過演算法搜索隱藏於其中知識的工程技術專業人員。這些知識可用使企業決策智能化，自動化，從而使企業提高工作效率，減少錯誤決策的可能性，以在激烈的競爭中處於不敗之地。

3、圖像識別工程師，圖像識別，是指利用計算機對圖像進行處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標和對象的技術，是應用深度學習演算法的一種實踐應用。? ?現階段圖像識別技術一般分為人臉識別與商品識別，人臉識別主要運用在安全檢查、身份核驗與移動支付中；商品識別主要運用在商品流通過程中，特別是無人貨架、智能零售櫃等無人零售領域? 。

圖像的傳統識別流程分為四個步驟：圖像採集→圖像預處理→特徵提取→圖像識別。圖像識別軟體國外代表的有康耐視等，國內代表的有圖智能、海深科技等。另外在地理學中指將遙感圖像進行分類的技術。

4、自然語言處理工程師，自然語言處理是計算機科學領域與人工智慧領域中的一個重要方向。它研究能實現人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法。自然語言處理是一門融語言學、計算機科學、數學於一體的科學。因此，這一領域的研究將涉及自然語言，即人們日常使用的語言，所以它與語言學的研究有著密切的聯系，但又有重要的區別。自然語言處理並不是一般地研究自然語言，而在於研製能有效地實現自然語言通信的計算機系統，特別是其中的軟體系統。因而它是計算機科學的一部分。

自然語言處理（NLP）是計算機科學，人工智慧，語言學關注計算機和人類（自然）語言之間的相互作用的領域。

5、語言識別工程師，語音識別是一門交叉學科。近二十年來，語音識別技術取得顯著進步，開始從實驗室走向市場。人們預計，未來10年內，語音識別技術將進入工業、家電、通信、汽車電子、醫療、家庭服務、消費電子產品等各個領域。 語音識別聽寫機在一些領域的應用被美國新聞界評為1997年計算機發展十件大事之一。很多專家都認為語音識別技術是2000年至2010年間信息技術領域十大重要的科技發展技術之一。 語音識別技術所涉及的領域包括：信號處理、模式識別、概率論和資訊理論、發聲機理和聽覺機理、人工智慧等等。

9. NLP演算法工程師有前途嗎

NLP演算法工程師的經驗和演算法工程師的經驗沒有太大差別。NLP的發展並不是那麼快。如果沒有實際的業務需求，NLP的實現或產品功能不如其他領域那麼大，所以NLP工程師可能會面臨相對較多的挫折，當然也面臨更多的機會。實際上，演算法工程師的經驗非常重要，兩個人認為這是積累和反思，通常花更多的時間閱讀紙張來重現一些實驗，而不會浪費你的表現和時間;問題經常得到解決需要的是經驗和靈感。這兩點通常都是從積累和反思中得出的。因此，當你處於最佳位置時，要認真思考。不要拘泥於時間，形式和位置。當你下班或放鬆時，你經常可以激發靈感。因此，重要的是要保持對問題的關注程度。不要在壓力下壓力自己（當然，前提是你已經做了足夠的積累）。

10. 自然語言處理方向研究生好找工作嗎

現在國內IT互聯網公司大部分NLP和IR人才被BAT公司壟斷，導致市面上的優秀NLP人才極少，因此很多創業公司緊缺這方面的人才。從人工智慧發展的趨勢來看，我認為這是一個不錯的領域，可以為之奮斗一生。NLP幾乎是互聯網機器學習業務的必備技能。因為互聯網內容最大比例的是文本。NLP挺好找工作的，但是最好機器學習的內容學全一點，畢竟實際工作內容是很多類型的，所以NLP是比較必要但不充分。我讀研時好多年前就覺得自然語言是個很有前途的方向。所以想如果我讀博就念這個方向。結果我找來書看過後。深深覺得自己不行。因為我念的是純文科的語言學。