① 演算法和開發崗相比，哪個前景更好呢
這兩個崗位的工作內容我都接觸過，目前我帶的大數據團隊中既有演算法工程師也有開發工程師，所以我說一說這兩個崗位的區別，以及未來的發展方向。
演算法設計與演算法實現
通常涉及到演算法的崗位有兩個，分別是演算法設計和演算法實現，現在有不少團隊把這兩個崗位進行合並，做演算法設計的同時也要負責實現。但是也有一些團隊是分開的，做演算法設計的不管實現過程。
演算法崗位門檻是很高的，人才也是稀缺的，總體發展空間很好。還有一點演算法崗位的不可替代性強，如果有機會去演算法崗建議是去的，一般學歷要求在碩士，java本科大專都是可以的哈。從工作的復雜性上來說，演算法工程師的工作強度還是比較大的，但是演算法工程師的職業周期也比較長。
演算法崗主要是在於如何量化我們的產出，寫代碼做開發非常簡單。你完成了一個任務或者是項目，有了經驗之後，這是在簡歷上實打實的東西。很多演算法工程師最終成長為企業的首席科學家，或者是首席技術官等崗位，可以說演算法工程師的發展前景還是非常不錯的。
開發崗位
軟體團隊的大部分崗位都是開發崗位，有前端開發、後端開發、移動端開發等，可以說大部分程序員做的都是開發崗的工作。
與演算法崗位不同的是，開發崗位人數多，佔比大，而且大部分開發崗位的職業周期都比較短，一般開發崗位在做到一定年齡(比如35歲)之後都會轉型。一部分會轉向項目經理等管理崗位，一部分會轉型做架構師，還有一部分轉型為行業咨詢專家等，當然，也有一部分開發人員轉型為演算法工程師。
一個優秀的開發者不是網上說的那樣吃青春煩的，每一個崗位都會有自己的未來職業發展。開始確實是青春飯，因為大多數人不懂如何提升自己在公司當中的潛在價值，或者不知道如何更加聰明的完成任務。
其實兩個崗位沒有什麼可比性。聊聊這兩個崗位的突出項，開發門檻不很高的，演算法就相對高一些，因為涉及大數據人工智慧等等。現在做演算法的話，5年左右基本會成為專家，給別人講，因為大多數的人是不太懂演算法的，所以會覺得你很牛。收入上來說，演算法的收入是高於開發的。創業的話，大白話就是演算法其實是更容易給別人講故事的，而且相對產品來說，演算法是更容易形成產品的。
② 演算法工程師 就業前景
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
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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。
③ java初級程序員必須懂演算法數據結構嗎，有沒有不需要懂演算法數據結構單純寫代碼的工作
數據結構算是基礎了，數據結構不懂，怎麼寫演算法。而且，JAVA可以做的方面很多，如果你不做演算法可以學做JAVAWEB ，大數據都可以，都可以用JAVA語言。想靠基礎的敲代碼賺錢的話，除非是助理，實習生，這些要求不高，不然的話，大部分都要求會框架。這些都得需要一定的數據結構知識的支撐。
④ 像我這樣的情況是做嵌入式軟體開發還是做演算法
建議還是演算法吧，嵌入式也涉及演算法的，看你興趣了，其實我感覺，如果如果理論水平可以的話，就去做演算法什麼的吧，感覺演算法高端，碼農很低端