機器人演算法招聘

Ⅰ 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。

Ⅱ 「AI技術+招聘場景」何時才能成為現實

如今，「AI技術+招聘場景」結合的各種應用開始成為現實。未來的話，AI技術在招聘行業的應用很有可能全面的去替代專業的HR。我們可以拭目以待。

近日，拉勾網宣布上線全新的企業及招聘者身份審核機制，並引入網路AI協作板塊，引入人臉識別等智能方式審核驗證企業HR身份與資質，未來還將用人工智慧技術核驗營業執照、工牌、在職證明，以及用於簡歷、聊天記錄等內容的風險控制。

繼去年AlphaGo擊敗圍棋世界冠軍以來，AI技術商業化應用的速度明顯加快，在交通出行、家庭服務、醫療、商業、招聘等領域，開始替代人工完成一部分工作。一些從業者在享受AI技術帶來便利的同時，也感到了壓力。

機器人篩簡歷速度「秒殺」人類，但靈活性不足

幾個月前，一場由獵聘主辦，被稱為招聘領域的「人機大戰」用比分給出了答案。這次挑戰者來自互聯網公司的五位資深HR和獵頭，參賽雙方要從3700萬簡歷中快速篩選出10份與招聘職位需求最匹配的簡歷。

這是一場圍繞職位要求和候選人進行匹配的比賽，包括技術崗與產品崗位兩種職位。完成簡歷的篩選匹配後，評審團需要從職能、技能、行業、薪資、學歷、地區匹配度等六個維度對參賽選手進行打分，總分（滿分為25分）最高者則被視為贏得本次比賽。

隨著藍色屏幕亮起，人類與AI機器人比分為18.96：18.60。結果顯示，完成整個比賽事項，AI機器人僅用了0.0152秒，是人類平均速度的63882倍；在職位匹配度、地區匹配度上，機器人的匹配效率高於人類；在技能匹配度上，兩者則打了個平手。

盡管以0.36的微弱分值敗於人類，但AI機器人「在人崗匹配、在對人的理解方面」，仍然超出了獵聘網創始人兼CEO戴科彬的預期。「在簡歷搜尋的任務中，地區、薪資等方面是比較簡單直接的條件，所以演算法可以通過簡單邏輯實現而且不會犯錯誤；在行業背景和技能要求方面，通過運用神經網路和自然語言處理等技術，演算法已經能夠進行較為准確的理解和相似度的判斷。」這款伯樂機器人的設計者、獵聘首席數據官單藝告訴中國青年報·中青在線記者，目前AI機器人已經能夠較好地理解大部分的顯性要求，如職能、技能、薪資、學歷、地區等，演算法的匹配水平能夠和專業招聘人員相當；但是在需要面對面溝通的隱性條件，如文化、價值觀、氣質等方面，演算法還無法替代人的溝通和判斷。

在結果中，機器人和人類在學歷匹配度上差距最大，而造成這個差距的原因，主要是機器人不能識別「專升本」屬於哪一種學歷類型。這也體現了機器人思維的靈活性較為有限。對此，單藝解釋稱，針對「本科以上」的職位要求，在設計機器人演算法時，便「專升本」判定為符合條件；但事實上，在很多招聘官（尤其是高端獵頭）看來，專升本是不如本科的。因而這一篩選結果引發了在場幾位評委的不同意見，「機器人在根據企業、HR偏好，對於人才軟性指標做出個性化選擇方面，仍然不夠。」

評委團成員之一，阿里巴巴大文娛招聘專家周曉磊認為，在大規模地從海量簡歷中選人方面，機器人和人類的差距幾乎可以忽略不計，AI機器人更能夠提升整體的招聘效率。

機器人在篩選簡歷的速度上遠超人類，這已不是什麼新鮮事。據報道，今年3月，在北美著名獵頭公司SourceCon舉辦的一場行業競賽中，一個基於人工智慧對求職者進行篩選評級的機器人「Brilent」，僅用了3.2秒，就從5500份簡歷中篩選出了合適的候選人，精確度在參賽者中位列第三。這個團隊基於成員在Facebook時積累的數據結構化處理和細化領域匹配經驗，利用AI技術，將符「人崗匹配」的求職者進行排序，讓HR從機械、繁瑣的簡歷篩選中解脫出來，能夠更聚焦於後續的面試選擇流程。

高精度人崗匹配：讓人工智慧學習HR怎麼做招聘

今年6月，戴科彬宣布，獵聘要通過大數據以及人工智慧方面的探索，進一步提升招聘效率，豐富招聘生態；9月12日，創新工場董事長、CEO李開復在「2017中國人工智慧峰會」上表示，人工智慧要真正做到取代人力，還需要有充分的數據量以及精準的場景作為前提。

從簡單的職位信息羅列分類，到基於大數據挖掘的人崗匹配系統，近幾年，已經有不少全行業在線招聘企業通過數據積累，形成了自己的「人才庫」。在此基礎上，依據簡歷信息或職位要求，進行人和職位的匹配，已經成為現階段人工智慧技術在招聘領域的主要應用。

據媒體報道，從2016年7月到2017年6月，AI的應用已經逐漸擴散到了全球68個國家的招聘環節中，在過去一年多里，聯合利華就已在北美地區嘗試利用人工智慧招聘員工，涵蓋了用演算法篩選簡歷、游戲測驗、人臉識別等方式，甚至不需要人類面試官參與。在國內，截至今年7月，也有不下10家初創公司號稱是人工智慧+招聘的領導者，力求通過技術解決招聘人力成本高、實際轉化率低等招聘端與求職端信息不暢的問題。

成立於2016年的互聯網智能招聘平台牛直聘所採取的方式是，通過簡歷分解、個性化推薦等方式，對企業（尤其是中小型企業）職位與簡歷實現精準綜合匹配；初創招聘平台Teamable則運用AI演算法挖掘應聘者的社交網路數據，力圖從社交記錄切入，打造精準的人才推薦閉環；而垂直於校園招聘領域的迷你校，也通過數據挖掘和AI演算法設計智能匹配模型，針對不同企業自動篩選推薦簡歷，並對0~3年職業經歷的求職者提供建議。

但單藝始終強調，在招聘行業，人工智慧僅僅是一項工具，並不能代替人類，而是「幫人類作出更准確、更有依據的判斷，讓獵頭和HR從事更有價值和創造性的工作。」從某種程度上說，人工智慧在招聘領域的應用，在對行業經驗要求不高的中低端人才或職位招聘中更容易得到推廣。

一位專注於消費品行業中高端人才的獵頭顧問對中國青年報·中青在線記者坦言，盡管每天需要頻繁變換關鍵詞搜索人才庫的簡歷、打十幾個電話與候選人聯系，但這一過程所需要的隨機應變等帶有鮮明社交屬性的專業溝通經驗，是人工智慧難以達到的。

「越是高端的人才、重要的高管職位，企業的HR越慎重，越需要專業的獵頭對接。」北京億聘世紀管理咨詢公司總經理王廣元也提出，諸如對產品經理等職能崗位的候選人，還要通過產品設計思路等軟性指標進行考量，「這對於機器來說是一個弱勢」。戴科彬指出，「人工智慧不能馬上替代獵頭，供需雙方數據不足是根本原因。」他提到，人崗匹配對招聘平台所掌握的求職者數據，以及企業方提供的需求描述均提出了較高需求，加上招聘的動態性和靈活性，在完善智能產品的同時，「人的因素在人工智慧招聘中有著不可替代的作用。」

在時下的秋招季中，面對批量湧入求職端的應屆生和供需不平衡的校園招聘市場，單藝期待，未來，AI技術可以通過分析市場職位的供求數據、挖掘企業的個性需求，提前給予適合應屆生的就業指導，拓寬他們的眼界和選擇范圍，讓企業和應屆生的需求更高效地匹配。

Ⅲ 工業機器人的職位有哪些分別

工業機器人行業興起於這5年，從2013年開始在國內進入一個爆發期。主要原因在於2013年開始中國市場成為工業機器人需求量最大的市場，購買了大量的工業機器人，企業大量的使用工業機器人。因此，中國也大量的需要工業機器人。

那麼工業機器人行業有哪些職業？

1、工業機器人編程調試工程師

這類工作就是負責機器人調試，包括焊接機器人，碼垛機器人，打磨等等。基本要求是熟悉主流的機器人品牌，例如fanuc，安川，kuka，埃斯頓等等。

基本要求：能夠現場接線，安裝，並且能夠熟練的進行示教編程。熟練的使用各類軟體包等等。

薪資：8000-1.5萬。

需求缺口：極其龐大。

2、 工業機器人機械設計專家

工作主要內容，進行工裝夾具設計，進行機器人工作站設計，需要熟悉機械設計，以及並且了解電氣結構。

基本要求：熟悉機器人性能，了解各類應用現場工藝，例如焊接工作夾具，打磨，去毛刺，上下料等等。

薪資：1.2-1.6萬

需求缺口：緊缺。

3、工業機器人應用與維修

工業機器人應用於維修，主要是部分集成商現場機器人維修以及機器人調試工作，同機器人調試工程師部分重合，但並不像調試工程要求高。

薪資：6-8k

需求缺口：非常非常需要，而且熟練的不好招聘。

4、 產品經理（工業機器人）

工業機器人方向的產品經理，主要是針對國內機器人廠商，以及系統集成商的企業。例如汽車行業，電子行業，鋰電行業的產品進行，設計行業應用方案，並且開拓行業市場。

薪資：1.5-2.5萬

需求缺口：非常難招聘，基本都是四大家機器人出來的人。

5、軟體工程師（工業機器人方向）

機器人軟體工程師，其實分類比較多，包括運動控制方面，機器人應用軟體開發方向，以及機器人核心控制演算法開發方向。這方面的人基本都是非常的稀缺。

薪資：2.5-5萬（看資歷與項目）

需求缺口：基本需要研究生及博士學歷。

6、視覺工程師

視覺工程師，包括ccd檢測方面工程師，視覺企業是當下最多的企業，並且中小企業很多，應用場景非常廣泛，所以視覺工程師目前是比較吃香的領域。

薪資：1.2萬-2萬。

需求缺口：目前需求企業數量最多的職位。

7、運動控制演算法工程師

運動控制演算法工程師，要求比較高基本要熟悉全球不少比較主流的運動控制產品，例如trio，estun等等。還有不少需要會plc控制。

薪資：1.2-1.8萬

需求缺口：緊缺。

8、電氣工程師（運動控制方向）

電氣工程師，基本要求是會plc，更要要求會熟悉高級運動控制器相關應用。

薪資：8-1.5萬

需求：非常多。

Ⅳ 機械設計製造及其自動化專業學生考研普遍選擇什麼專業

先自我介紹一下吧，本人是華東理工大學機械工程在讀碩士一枚，我也是才經歷過考研不久的男人，我想在這個問題上，我想當有發言權。

• 言歸正傳，首先我簡單介紹一下自己的情況，我的本科就是普普通通的一本院校，所學專業是機械設計及其自動化。然後，在找工作的時候處處碰壁，最後下決心考研，在選擇專業的時候我也想過很多問題，比如，什麼專業以後發展會更好，什麼專業能有更高的收入等等。

• 

  因為考研，就要涉及到選導師的問題，你所真正學習和研究的方向是和你的導師息息相關的。所以，在選導師的時候一定要了解一下導歲判肢師的研究方向，看看是不是自己想要的專業，自己對老師的方向感不感興趣，這些都很重要。

不知不覺侃了這么多，哈哈，希望我的回答能給你一點啟發。沖宴

Ⅳ 工業機器人技術主要就業崗位

主要就業崗位:工業沒消機器人應用工程師、工業機器人機械工程師、工業機器人電氣工程師、工業機器人視覺工程師、工業機器人演算法工程師、工業機器人系統集成工程師、工業機器人售前售後工程師、工業機器人軟體開發工程師、工業機器人硬體工程師、工業機器人PLC工程師等。

機器人技術專業適應崗位:

1.機器人廠商:機器人組裝:銷售和售後支持的技術和營銷人才；

2.機器人系統集成商:專業從事開發、安裝調試、技術支持等。機器人工作站；

3.機器人應用企業:機器人工作站操作、編程、調試、枯棗知維護等技術人才。

4.機電一體化專業的工作。

[擴展信息]

機器人技術專業的就業前景；

目前工業機器人技術專業重點培養工業機器人應用領域的技能型人才。隨著工業機器人的普及應用，未來相關領域會釋放出大量的技能型崗位，所以選擇這個專業未來的就業前景還是比較廣闊的。

中國是全球最大的工業機器人應用市場，約佔全球市場份額的1/3。隨著智能製造的加速升級轉型，工業機器人市場將繼續蓬勃發展，而工業機器人技術人才供不應求。岩悉機器人R&D人才、工業機器人維修人才、安裝調試人才、系統集成項目人才在中國工業機器人應用市場上供不應求。工業機器人技術專業未來幾年的就業前景非常可觀。

Ⅵ 斯坦德機器人為什麼老是招聘

員工少，技術性人員缺乏。斯坦德機器人（深圳）有限公司枯搜胡（StandardRobots）2016年由哈爾濱工業大學畢業生王永錕漏缺等人創立，是工業級移動機器人及柔性物流解決方案的研發和生產商，主要產品為激光導航AGV及其調度系統。通過持續的創新，斯沒攔坦德致力於為優秀的系統集成商及終端製造工廠尋找標准化、可復制的演算法應用場景，實現其柔性化、敏捷化的廠內物流需求，為客戶踐行輕資產，回報快的初期物流投入，為行業構建信息化、數據化的物流基礎設施。

Ⅶ 工業機器人行業有哪些崗位

不得不罵一下樓主的懶惰，這個信息不是可以在前程無憂等招聘網站、企業公眾號搜索得到嗎？從這個問題也可以推斷樓主大學未畢業或者是小白，可以去看看我的回答「零基礎小白，能學習進入工業機器人行業嗎」
我把各個層次有代表性的崗位整理了出來，記得打賞，不然詛咒題主2017年繼續做一條高貴的單身dog。
1、機器人應用與維護工程師
l 年薪：7-12萬/年
l 工作內容：機器人操作、安裝、調試與維護，調試各類演算法和參數；根據設備現象進行獨立的分析解決基本問題，能和研發人員配合解決完成較復雜問題；獨立對以大型機器人為核心的生產系統進行安裝調試售後服務。
2、機械工程師
l 年薪：10-12萬/年
l 工作內容：負責項目的方案設計，機械結構設計，零部件選型，模擬校核，繪制工程圖；產品的加工，裝配 和配合產品的調試和維護 ；開發後期的量產跟線，產品測試和認證；撰寫項目需求說明書，設計說明書，專利申請等技術文檔。
3、自動化控制技術員
l 年薪：7-12萬/年
l 工作內容：機器人現場安裝指導；機器人軌跡精度以及節拍計算分析； 編寫項目操作說明書，以及維護說明書； 配合機械工程師完成項目設計；前期項目設計的參與、項目生產製作的跟進參與、後期項目安裝實施的操作、項目隱顫可行性測試及分析
生產管理員
4、生產管理員
l 年薪：7-12萬/年
l 機械行業的另一條發展道路，具備一定的產品基礎知識，同時掌握制度化、流程化的管理模式，將其應用到生產和研發活動中去，保證生產和研發的正常運作。
5、智能製造售前工程師
l 年薪：7-12萬/年
l 工作內容：跟蹤製造企業智能製造轉型升級的相關需求，進行商機跟蹤、客戶拜訪、維護客戶關系；跟蹤政府及行業智能製造相關政策，策劃並完成相關項目的申報工作；以工業機器人及灶做敗MES產品應用為導向開展售前工作，包括：設備宣傳、企業調研、售前方案編寫與講解；跟蹤項目執行、及時反饋並處理項目商務需求。
6、高級機器人集成應用工程師；
l 年薪：15-30萬/年；
l 工作內容：客戶需求的總體方案設計，機器人周邊配套系統的開發與設計等，復雜工作站的開發，復雜自動化生產線的設計。
7、中級機器人集成應用工程師；
l 年薪：10-15萬/年；
l 工作內容：機器人本體設計、模擬、軟體編程、PLC編程、電路系統設計、系統集成設計。熟練使用各類設計工具、設計軟體、各類機器人測量裝備、熟練各類機器人的操作與應用。
本人推崇原創，該答案搬自微信自媒體，雖然經過整胡高理，但拿打賞還是心內不安。送你一條消息渠道，以後可以直接自己找信息。很簡單，搜GZ號：犀靈機器人培訓

Ⅷ 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；
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技術領域：機器學習，模式識別
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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
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專業：計算機、數學、統計學相關專業；
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技術領域：人工智慧，機器學習
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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
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專業：計算機相關專業；
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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
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專業：計算機、通信相關專業；
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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
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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
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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
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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
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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；
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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。

Ⅸ 騰訊招機器人工程專業嗎

具體招人得聯系騰訊內部招聘！
有些專業目前已經供過於求，多數畢業生所需的專業知識和技能無法物盡其用，勉強就業的薪水又很低，多數人無奈之下考研考公。就理工類和文科類專業而言，畢業生畢業後的薪資差距還是很大的，理工類專業的平均月薪為7500元以上，而文科類畢業生僅為4500元左右。

這在一定程度上告誡各位即將填報選專業的學生要提高警惕，對於就業率偏低的專業最好是繞道而行。通過對各類招聘網站提供的數據可知，目前有5個專業處於「供不應求」的狀態，大家不妨考慮考慮，為未來的發展。

這5個專業「供不應求」，人才缺口大，年薪30萬還是「招不滿」！

1.人工智慧專業

智能化是未來發展的重要趨勢之一，在時代大背景下，互聯網大數據、雲計算、物聯網等相關技術都會開始應用，並陸續普及至其它行業，人工智慧專業被認為是發展最好、薪資最高的專業之一。

其實生活中的指紋識別、人臉識別、智能搜索、語言轉文字等都是人工智慧的體現方式，縱觀各大招聘網站便可知，與人工智慧相關的崗位層出不窮，像是騰訊、華為、網路、阿里等知名大企業給出的薪資十分誘人。

在國家明確推動人工智慧發展的背景下，行業人才缺口還是很大的襲譽，特別是精通數據分析和演算法的高校畢業生是企業的「香餑餑」。

2.集成電路專業

我國目前把半導體行業的發展納入到國家戰略中，作為半導體行業的核心部分，集成電路在近些年的發展十分迅速。可是我國集成電路領域的人才極度短缺，這無疑會影響中國集成電路行業和市場的健康可持續發展。

隨著我國不斷優化產業結構、提升經濟發展質量，集成電路技術命脈的產業備受關注，企業對晶元相關人才的需求不斷上漲。清華大學、復旦大學、西安電子科技大學、華中科技大學等高校是教育部、科技部首批的國家集成電路人才培養基地的建設單位，大家不妨報考。

隨著市場規模逐步擴大，企業對半導體結構分析、晶元的設計、製造以及測試等相關的人才十分渴求，雖說不同研究方向的薪資不同，但整體處於較高的水平。

3.機器人工程專業

隨著科技的不斷發展，人核禪弊工智能時代悄然到來，機器人研發、製造等產業正在新興發展，為了順應發展趨勢和建設需求，教育部於2016年批准新增機器人工程專業，並給予重點扶持。

機器人工程專業雖是新興產業，可是其發展空間大、就業面廣泛、薪資收入高，該類專業的畢業生可從事服務機器人、工業機器人的製造、研發、編程、調試、維護與管理等工作。就讀該專業的學生要學習機械、自動化、計算機等專業知識，若是綜合能力強、外語水平高，畢業後可到國內外重點高校或者頂級科研院所從事研究、技術、教學等工作。

4.電子信息工程專業

電子信息類專業是最近幾年國內最熱門的專業之一，發展前景很不錯，電子信息工程專業的學生就業面比較廣泛，畢業後可在互聯網、通信行業、電子技術行業、金融行業等領域就職，工資水平不算低，成長空間較大，本科畢業上月薪一萬左右。

若是你在高中階段的數學和物理很不錯，學這個專業會相對輕鬆些。電子科技大學、西安電子科技大學、清華大學等高校的電子信息工程專業很不錯，選擇這些大學對未來發展更為有利。

5.能源與動力工程專業

據悉，煤炭、石油、天然氣等不可再生能源十分有限，且即將消耗殆盡，而風能、水能、太陽能等清潔可再生能源技術尚改族不成熟，未來對新能源的有效利用和合理開發勢必是能源戰略的主要方向，也是國家未來發展戰略布局的重點，能源與動力工程專業的學生或會稱為「搶手貨」。

畢業生可前往國企、央企就業，或者從事新能源汽車企業，隨著工作經驗不斷累積、個人能力不斷提升，薪資待遇也會水漲船高。

總而言之，以上五個專業所對應的職業都是國家未來布局的「朝陽產業」，目前市場正處於「匱乏」狀態，各企業對專業技能型人才的需求很大，大家在填報專業時不妨考慮一下，若是盲目選擇沒有技術含量的專業，畢業後可能會陷入「就業難」的局面。

Ⅹ 在工業機器人領域做演算法工程師是怎樣的體驗

作者：黃鴻

來源：知乎
著作權歸作者所有，轉載請聯系作者獲得授權。

說體驗之前想先說一下「演算法」，很多人包括很多來我司應聘的都對這個演算法存在誤解：以為演算法指的是計算機專業里數據結構與演算法的那個演算法。而實際上我們要的演算法是指對機器人某一方向（如定位導航、機器視覺）具有一定理論基礎和實踐經驗並具備一定學術研究能力的人。當然這個演算法也需要具備一定的編程和數據結構與演算法方面的能力，但這不是重點。不知題主指的演算法是哪種？

下面說體驗
根據上面的描述，應該大致能想像演算法每天乾的事了。總的感受就是小可既像搞工程的又像搞科研的，既是一個苦逼的程序員又像一個泡論文等待畢業的煙酒僧。
我要根據工程需求制定方案，做理論分析，建模型，推公式，查論文，看技術手冊，做模擬，編代碼，調試驗證，並可能參與一定的工程實施。
面對問題有思路時還好，一步步推導驗證實施就ok，感覺生活真美好。沒有思路時，抓頭發，咬筆頭，最尷尬的是這個時候領導和項目經理看你老沒動靜跑來問時間節點。
每天的工作時間8:30——17:00。晚上有時候加班，周末雙休很少加班。另國內做軟體研發的，沒有不加班的。
總結：感覺不是很辛苦，做的事有那麼點價值，挺好。

ps：
相比於在學校搞科研，我更喜歡在公司做演算法。在公司目標很「現實」，就是要做出真正可以用的東西，不搞虛的，不騙經費，不為了發文章。你感覺你做的是真正能看到價值的東西。當然這是以偏概全的說法，我只是根據自己的經歷表達一下個人傾向。