数字传输算法工程师

1. 算法工程师是做什么的真正做过的回答，怎么去做一个算法工程师与机器学习哪个好一些

算法工程师不是也有一种叫做机器学习算法工程师吗？怎么把算法工程师和机器学习两个分开了？

这是我上周听过的阿里的一位算法专家的直播课内容：

BAT企业的算法工程师是这样工作的：问题抽象、数据采集和处理、特征工程、建模训练调优、模型评估、上线部署。而一个算法工程师真正值钱的地方在于问题抽象和上线部署这两个。

他刚好讲到企业中的算法工程师的实际工作流程是怎样的？以及如何成为算法工程师，就是需要掌握哪些重要技能？

推荐给你看下咯：菜鸟窝人工智能特训营你只需要看第一章就好了，听完之后就能解答你的提问了。

2. GPU算法工程师是做什么的

一、算法工程师简介（通常是月薪15k以上，年薪18万以上，只是一个概数，具体薪资可以到招聘网站如拉钩，猎聘网上看看）算法工程师目前是一个高端也是相对紧缺的职位；算法工程师包括音/视频算法工程师（通常统称为语音/视频/图形开发工程师）、图像处理算法工程师、计算机视觉算法工程师、通信基带算法工程师、信号算法工程师、射频/通信算法工程师、自然语言算法工程师、数据挖掘算法工程师、搜索算法工程师、控制算法工程师（云台算法工程师，飞控算法工程师，机器人控制算法）、导航算法工程师（@之介感谢补充）、其他【其他一切需要复杂算法的行业】专业要求：计算机、电子、通信、数学等相关专业；学历要求：本科及其以上的学历，大多数是硕士学历及其以上；语言要求：英语要求是熟练，基本上能阅读国外专业书刊，做这一行经常要读论文；必须掌握计算机相关知识，熟练使用仿真工具MATLAB等，必须会一门编程语言。算法工程师的技能树（不同方向差异较大，此处仅供参考）1 机器学习2 大数据处理：熟悉至少一个分布式计算框架Hadoop/Spark/Storm/ map-rece/MPI3 数据挖掘4 扎实的数学功底5 至少熟悉C/C++或者java，熟悉至少一门编程语言例如java/python/R加分项：具有较为丰富的项目实践经验（不是水论文的哪种）二、算法工程师大致分类与技术要求（一）图像算法/计算机视觉工程师类包括图像算法工程师，图像处理工程师，音/视频处理算法工程师，计算机视觉工程师要求l 专业：计算机、数学、统计学相关专业；l 技术领域：机器学习，模式识别l 技术要求：（1） 精通DirectX HLSL和OpenGL GLSL等shader语言，熟悉常见图像处理算法GPU实现及优化；（2） 语言：精通C/C++；（3） 工具：Matlab数学软件，CUDA运算平台，VTK图像图形开源软件【医学领域：ITK，医学图像处理软件包】（4） 熟悉OpenCV/OpenGL/Caffe等常用开源库；（5） 有人脸识别，行人检测，视频分析，三维建模，动态跟踪，车识别，目标检测跟踪识别经历的人优先考虑；（6） 熟悉基于GPU的算法设计与优化和并行优化经验者优先；（7） 【音/视频领域】熟悉H.264等视频编解码标准和FFMPEG，熟悉rtmp等流媒体传输协议，熟悉视频和音频解码算法，研究各种多媒体文件格式，GPU加速；应用领域：（1） 互联网：如美颜app（2） 医学领域：如临床医学图像（3） 汽车领域（4） 人工智能相关术语：（1） OCR：OCR （Optical Character Recognition，光学字符识别）是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程（2） Matlab：商业数学软件；（3） CUDA： (Compute Unified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台（由ISA和GPU构成）。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题（4） OpenCL: OpenCL是一个为异构平台编写程序的框架，此异构平台可由CPU，GPU或其他类型的处理器组成。（5） OpenCV：开源计算机视觉库；OpenGL：开源图形库；Caffe：是一个清晰，可读性高，快速的深度学习框架。（6） CNN：（深度学习）卷积神经网络（Convolutional Neural Network）CNN主要用来识别位移、缩放及其他形式扭曲不变性的二维图形。（7） 开源库：指的是计算机行业中对所有人开发的代码库，所有人均可以使用并改进代码算法。（二）机器学习工程师包括机器学习工程师要求l 专业：计算机、数学、统计学相关专业；l 技术领域：人工智能，机器学习l 技术要求：（1） 熟悉Hadoop/Hive以及Map-Rece计算模式，熟悉Spark、Shark等尤佳；（2） 大数据挖掘；（3） 高性能、高并发的机器学习、数据挖掘方法及架构的研发；应用领域：（1）人工智能，比如各类仿真、拟人应用，如机器人（2）医疗用于各类拟合预测（3）金融高频交易（4）互联网数据挖掘、关联推荐（5）无人汽车，无人机相关术语：（1） Map-Rece：MapRece是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Rece（归约）"，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。（三）自然语言处理工程师包括自然语言处理工程师要求l 专业：计算机相关专业；l 技术领域：文本数据库l 技术要求：（1） 熟悉中文分词标注、文本分类、语言模型、实体识别、知识图谱抽取和推理、问答系统设计、深度问答等NLP 相关算法；（2） 应用NLP、机器学习等技术解决海量UGC的文本相关性；（3） 分词、词性分析、实体识别、新词发现、语义关联等NLP基础性研究与开发；（4） 人工智能，分布式处理Hadoop；（5） 数据结构和算法；应用领域：口语输入、书面语输入、语言分析和理解、语言生成、口语输出技术、话语分析与对话、文献自动处理、多语问题的计算机处理、多模态的计算机处理、信息传输与信息存储 、自然语言处理中的数学方法、语言资源、自然语言处理系统的评测。相关术语：（2） NLP：人工智能的自然语言处理，NLP (Natural Language Processing) 是人工智能（AI）的一个子领域。NLP涉及领域很多，最令我感兴趣的是“中文自动分词”（Chinese word segmentation）：结婚的和尚未结婚的【计算机中却有可能理解为结婚的“和尚“】（四）射频/通信/信号算法工程师类包括3G/4G无线通信算法工程师， 通信基带算法工程师，DSP开发工程师（数字信号处理），射频通信工程师，信号算法工程师要求l 专业：计算机、通信相关专业；l 技术领域：2G、3G、4G，BlueTooth（蓝牙），WLAN，无线移动通信, 网络通信基带信号处理l 技术要求：（1） 了解2G，3G，4G，BlueTooth，WLAN等无线通信相关知识，熟悉现有的通信系统和标准协议，熟悉常用的无线测试设备；（2） 信号处理技术，通信算法；（3） 熟悉同步、均衡、信道译码等算法的基本原理；（4） 【射频部分】熟悉射频前端芯片，扎实的射频微波理论和测试经验，熟练使用射频电路仿真工具（如ADS或MW或Ansoft）；熟练使用cadence、altium designer PCB电路设计软件；（5） 有扎实的数学基础，如复变函数、随机过程、数值计算、矩阵论、离散数学应用领域：通信VR【用于快速传输视频图像，例如乐客灵境VR公司招募的通信工程师（数据编码、流数据）】物联网，车联网导航，军事，卫星，雷达相关术语：（1） 基带信号：指的是没有经过调制（进行频谱搬移和变换）的原始电信号。（2） 基带通信（又称基带传输）：指传输基带信号。进行基带传输的系统称为基带传输系统。传输介质的整个信道被一个基带信号占用.基带传输不需要调制解调器，设备化费小，具有速率高和误码率低等优点,.适合短距离的数据传输，传输距离在100米内，在音频市话、计算机网络通信中被广泛采用。如从计算机到监视器、打印机等外设的信号就是基带传输的。大多数的局域网使用基带传输，如以太网、令牌环网。（3） 射频：射频（RF）是Radio Frequency的缩写，表示可以辐射到空间的电磁频率（电磁波），频率范围从300KHz～300GHz之间（因为其较高的频率使其具有远距离传输能力）。射频简称RF射频就是射频电流，它是一种高频交流变化电磁波的简称。每秒变化小于1000次的交流电称为低频电流，大于10000次的称为高频电流，而射频就是这样一种高频电流。高频(大于10K)；射频（300K-300G）是高频的较高频段；微波频段（300M-300G）又是射频的较高频段。【有线电视就是用射频传输方式】（4） DSP：数字信号处理，也指数字信号处理芯片（五）数据挖掘算法工程师类包括推荐算法工程师，数据挖掘算法工程师要求l 专业：计算机、通信、应用数学、金融数学、模式识别、人工智能；l 技术领域：机器学习，数据挖掘l 技术要求：（1） 熟悉常用机器学习和数据挖掘算法，包括但不限于决策树、Kmeans、SVM、线性回归、逻辑回归以及神经网络等算法；（2） 熟练使用SQL、Matlab、Python等工具优先；（3） 对Hadoop、Spark、Storm等大规模数据存储与运算平台有实践经验【均为分布式计算框架】（4） 数学基础要好，如高数，统计学，数据结构l 加分项：数据挖掘建模大赛；应用领域（1） 个性化推荐（2） 广告投放（3） 大数据分析相关术语Map-Rece：MapRece是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Rece（归约）"，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。（六）搜索算法工程师要求l 技术领域：自然语言l 技术要求：（1） 数据结构，海量数据处理、高性能计算、大规模分布式系统开发（2） hadoop、lucene（3） 精通Lucene/Solr/Elastic Search等技术，并有二次开发经验（4） 精通Lucene/Solr/Elastic Search等技术，并有二次开发经验；（5） 精通倒排索引、全文检索、分词、排序等相关技术；（6） 熟悉Java，熟悉Spring、MyBatis、Netty等主流框架；（7） 优秀的数据库设计和优化能力，精通MySQL数据库应用 ；（8） 了解推荐引擎和数据挖掘和机器学习的理论知识，有大型搜索应用的开发经验者优先。（七）控制算法工程师类包括了云台控制算法，飞控控制算法，机器人控制算法要求l 专业：计算机，电子信息工程，航天航空，自动化l 技术要求：（1） 精通自动控制原理（如PID）、现代控制理论，精通组合导航原理，姿态融合算法，电机驱动，电机驱动（2） 卡尔曼滤波，熟悉状态空间分析法对控制系统进行数学模型建模、分析调试；l 加分项：有电子设计大赛，机器人比赛，robocon等比赛经验，有硬件设计的基础；应用领域（1）医疗/工业机械设备（2）工业机器人（3）机器人（4）无人机飞控、云台控制等（八）导航算法工程师要求l 专业：计算机，电子信息工程，航天航空，自动化l 技术要求（以公司职位JD为例）公司一（1）精通惯性导航、激光导航、雷达导航等工作原理；（2）精通组合导航算法设计、精通卡尔曼滤波算法、精通路径规划算法；（3）具备导航方案设计和实现的工程经验；（4）熟悉C/C++语言、熟悉至少一种嵌入式系统开发、熟悉Matlab工具；公司二（1）熟悉基于视觉信息的SLAM、定位、导航算法，有1年以上相关的科研或项目经历；（2）熟悉惯性导航算法，熟悉IMU与视觉信息的融合;应用领域无人机、机器人等。

3. 图像算法工程师岗位的主要职责

图像算法工程师岗位的主要职责

一、确定岗位的职责

1.根据工作任务的需要确立工作岗位名称及其数量;

2.根据岗位工种确定岗位职务范围;

3.根据工种性质确定岗位使用的设备、工具、工作质量和效率;

4.明确岗位环境和确定岗位任职资格;

5.确定各个岗位之间的相互关系;

6.根据岗位的性质明确实现岗位的目标的责任。

二、图像算法工程师岗位的主要职责十篇

图像算法工程师负责特定业务场景下的机器视觉算法设计、编程、测试、优化等实现工作。下面是我为大家带来的图像算法工程师岗位的主要职责十篇，希望大家能够喜欢!

图像算法工程师岗位的主要职责1

职责：

1、对公司4K/8K摄像机成像图像处理器所涉及的算法进行研究开发工作。

2、根据FPGA电路工程师的需求进行算法变形、分解调整，使之能够顺利进行FPGA的移植。

3、对图像处理和前沿方向进行预研， 总结 、整理图像处理类的技术资料。

4、总结、撰写图像质量类算法的技术资料，并形成技术专利。

岗位要求：

1、硕士及以上学历，图像处理、应用数学、计算机、信号与信息处理、模式识别类专业背景，有2年以上产品研发工作 经验 ;

2、掌握图像处理编程技术及软件工程化知识;

3、熟练掌握C/C++，熟悉VC++/MATLAB/opencv等;熟练使用图像分析工具;

4、数学功底好，能熟练使用数值分析，信号处理，概率统计等知识。

图像算法工程师岗位的主要职责2

职责：

1、负责完成视觉/工业相机软件模块的设计、开发;

2、负责目标检测/相机畸变矫正/图像分类/定位/测距等算法模块的优化及实现;

3、负责视觉硬件系统集成，测试;

应聘要求：

1、计算机、自动化、图像处理、 模式识别、 机器视觉等相关专业, 本科及以上学历;

2、熟练掌握C/C++(MFC)编程，熟悉python，熟悉常用图像处理库(Opencv、Halcon等)，熟悉linux 操作系统 ;

3、熟悉caffe，tensorflow，pytorch其中任何一种深度学习框架者优先;

4、具有图像分割、实例分割、目标检测等项目经验者优先;

5、能与团队其他人进行高效、友好沟通、工作积极性、主动性、责任心强;

6、有机器人视觉、机器人图像处理开发经验者优先;

图像算法工程师岗位的主要职责3

职责：

1、 结合产品特性对算法进行实现和优化

2、 算法代码应用的调试和测试

3、 负责相关研发文档的整理、编写

基本要求：

1、 对图像有较深刻的理解，熟悉基本的图像算法和模式识别理论。

2、 熟悉应用计算机视觉算法开发常用工具，VC，Matlab, Opencv等 (必需)。

3、工作认真负责，严谨细致，有良好的创新意识和团队精神。

4、 较强的论文检索，英文专业文献阅读能力。

5、有工业缺陷检测经验项目者优先。

6、 计算机,模式识别,图像处理,应用数学等相关专业本科及以上学历，或相关专业的硕士在读研究生可提供全职实习岗位。

图像算法工程师岗位的主要职责4

职责

1、负责视频编解码开发，负责算法优化

2、负责图像识别数学建模及算法开发、优化

3、负责基于OPENVC的二次开发，完成公司PC客户端产品开发及调试

4、解决视频类产品使用中存在的问题

5、根据市场需要，进行产品的现场工程测试保障和产品培训

任职资格

1、硕士学历，模式识别、计算机、图像处理、信号处理，1年以上工作经验

2、有视频编解码经验，了解视频编码原理，熟悉H.264、HEVC标准，有算法优化或指令优化相关经验

3、掌握图像处理、模式识别及计算机视觉技术等基本理论

4、熟练掌握C/C++开发语言，熟悉OPENVC、MATLAB或者类似图形库

5、具有行为分析或视频摘要检索算法开发经验者优先

6、具有视频建模或视频识别算法开发经验者优先

图像算法工程师岗位的主要职责5

职责：

1. 负责公司相关图像处理算法的研究与实现;

2. 负责相关图像处理操作的编写与调试;

3. 配合软件开发工程师完成相关项目的调试工作;

4. 负责算法的工程实现和算法优化研究。

任职要求：

1. 图像处理、模式识别等相关专业，本科及以上学历，2年以上相关工作经验 ;

2.熟练使用OpenCV等视觉软件库开发;

3.精通C++，熟悉并行计算与算法优化加速及数据结构算法者优先;

4. 熟悉图像处理各种基本算法，能够进行图像匹配、定位、分割、边缘提取等基本操作;

5. 对机器学习有一定了解，能熟练应用小波分析、神经网络等知识设计算法，了解分类、聚类等处理算法;

6. 具有扎实的数学基础，在图像处理、模式识别或机器视觉领域有较丰富项目经验.

图像算法工程师岗位的主要职责6

职责：

图像内容识别、图像纹理优化方面的算法基础研发;

三维模型内容识别、三维模型优化方面的算法研发;

遥感影像处理、内容理解方面的算法研发;

以上1,2,3方面的内容可选择某一项或者多项;

可作为培养人员参与公司研发资深专家或博士团队算法研发;

配合研发算法在公司产品化方面的工作。

任职要求：

计算机视觉、摄影测量、图像处理、计算机图形学等相关专业，具有扎实的理论知识，硕士及以上学历;

有良好的 C/C++ 程序开发基础和良好的数学功底;

熟悉Matlab或Python;

有一定深度学习的算法基础，熟悉深度学习框架者优先;

对图像处理算法研究与开发有浓厚的兴趣;

有良好的英文基础，能够阅读相关领域的英文论文;

善于学习，有强烈的责任心和进取心;具有良好的团队合作精神和沟通、理解能力;并具有良好的职业素养，有一定的抗压能力。

图像算法工程师岗位的主要职责7

职责：

1. 负责图像处理相关算法的研发，包括算法设计，调试，优化，算法移植实现等;

2. 负责图像处理算法的预研、验证和实现;

3. 撰写相关图像处理算法的技术文档。

任职资格：

1. 本科及以上学历，图像处理、模式识别、机器视觉及应用数学等相关专业;

2 具备C++编程和项目经验，熟练掌握图像处理的有关知识，如图像拼接、图像配准、图像分割、目标识别、机器学习等;

3. 熟练OpenCV、Matlab或者其他图像处理库及图像识别相关算法;

4. 具备良好的代码书写规范和文档编写能力;

5. 熟练的英文文献阅读能力;

6. 具备深度神经网络和常用的模型，如CNN、RNN等项目实际使用经验者优先;

7. 具备1年摄像头调试经验的优先录取;具有算法的实际产品化经验者优先，尤其具备“人脸识别、人数统计、ADAS、疲劳驾驶”相关算法的优先录用;

8. 工作责任心强，具有良好的沟通能力，协作能力和团队精神。

图像算法工程师岗位的主要职责8

职责：

1.从事与相机应用相关的图像算法研发，跟踪相关领域的技术发展趋势;

2.根据项目需求和实现平台的软硬件特点，完成算法的设计、验证、优化，协助完成算法的硬件(主要是FPGA)实现;

3.根据产品应用和使用环境提炼算法需求，提升产品易用性;

4.负责产品的维护工作。

任职要求：

1.3年以上工作经验，图像处理、机器视觉相关行业;

2.熟悉CMOS/CCD图像传感器原理，掌握各种图像处理算法，如3A、白平衡、图像降噪、色彩校正、3D重建等;

3.有良好的数学基础，有杂事的编程功底，精通matlab/C;

4.具备优秀的分析解决问题的能力，对算研究有强烈的兴趣，具有创新和学历能力;

5.独立设计完成相机内算法pipeline的优先考虑。

图像算法工程师岗位的主要职责9

职责：

1、负责产品应用中涉及的图像识别、聚类、分类、特征抽取、检测分割、OCR识别等技术;

2、配合开发将算法移植到不同的平台，并基于不同的平台进行优化从而满足平台的性能需求;

3、模式识别、深度学习算法研发，配合开发人员完成相关机器视觉算法的改进和优化。

任职要求：

1、本科或以上学历，2年以上相关工作经验;

2、精通计算机视觉、统计学习、深度学习等相关技术，至少精通一种开源框架Tensorflow、Caffe、Caffe2、MxNet、Theano、Torch

3、实际参与过深度学习、图像处理、模式识别技术的开发项目并实现过相关算法;

4、至少精通一种语言Python/C/C++，并进行算法及系统开发;

5、熟悉机器学习理论并有相关项目经验者优先，模式识别与人工智能等相关专业者优先;

6、具有极强的执行力，高度的责任感、良好的学习能力、有效的沟通能力，开放的心态，热爱技术，有责任心。

图像算法工程师岗位的主要职责10

职责：

1. 与项目经理配合，完成项目前期咨询工作;

2. 完成图像处理算法的设计，图像处理程序的开发、分析和测试工作;

3. 撰写程序设计文档和软件产品使用 说明书 文档;

4. 负责开展团队技术创新研究与技术管理，解决关键技术难题;

5. 与开发人员及客户沟通配合，制定并执行项目开发计划，保证项目进度。

任职要求：

1. 本科及以上学历，计算机及相关专业本科三年以上工作经验;

2. 优秀的编程能力python/C++;

3. 有较强的图像处理知识背景，熟悉或精通数字图像处理理论、人工智能理论、图像搜索;

4. 熟悉深度学习框架如tensorflow/pytorch，或者熟悉Hadoop、Spark分布式平台和计算优先;

5. 较强的文献阅读和理解能力，良好的 逻辑思维 、沟通表达能力，良好的技术视野和深度，对前沿技术的实际应用有浓厚兴趣。

图像算法工程师岗位的主要职责相关 文章 ：

★ 算法工程师岗位的基本职责

★ 算法工程师岗位职责简洁版

★ 算法工程师岗位的主要职责文本

★ 算法工程师的基本职责概述

★ 算法工程师的岗位职责

★ 算法工程师的具体职责说明文

★ 算法工程师的主要职责

★ 视觉算法工程师岗位的基本职责

★ 视觉算法工程师的工作职责

★ 算法工程师岗位的职责表述

4. 如何成为算法工程师 推荐几本算法入门书籍

是哪方面的算法工程师?
信号处理算法：书比较多，可以看看《数字信号处理》
体征（医疗）信号算法：先要读懂医疗的电信号，先看看医疗电信号的书
自动化控制算法：
轨迹、速度规划相关，资料很多，直接读论文更快
控制算法相关的，可以看看《自动控制原理》
机器人运动学、动力学相关的，可以看看李泽湘的《机器人数学导论》
无人机相关的，也可以看《机器人数学导论》，搜李泽湘学生的论文，看看《李群和李代数》，了解旋量理论，看一下PX4的开源代码
机器学习/深度学习算法：李航的《统计学习方法》、搜一下ufldl文档看一下、还有周志华的西瓜书
通用的可以看看《高等代数》、《最优化原理》和《常微分》

5. 算法工程师应该学哪些

一、算法工程师简介
（通常是月薪15k以上，年薪18万以上，只是一个概数，具体薪资可以到招聘网站如拉钩，猎聘网上看看）
算法工程师目前是一个高端也是相对紧缺的职位；
算法工程师包括
音/视频算法工程师（通常统称为语音/视频/图形开发工程师）、图像处理算法工程师、计算机视觉算法工程师、通信基带算法工程师、信号算法工程师、射频/通信算法工程师、自然语言算法工程师、数据挖掘算法工程师、搜索算法工程师、控制算法工程师（云台算法工程师，飞控算法工程师，机器人控制算法）、导航算法工程师（
@之介
感谢补充）、其他【其他一切需要复杂算法的行业】
专业要求：计算机、电子、通信、数学等相关专业；
学历要求：本科及其以上的学历，大多数是硕士学历及其以上；
语言要求：英语要求是熟练，基本上能阅读国外专业书刊，做这一行经常要读论文；
必须掌握计算机相关知识，熟练使用仿真工具MATLAB等，必须会一门编程语言。
算法工程师的技能树（不同方向差异较大，此处仅供参考）
1 机器学习
2 大数据处理：熟悉至少一个分布式计算框架Hadoop/Spark/Storm/ map-rece/MPI
3 数据挖掘
4 扎实的数学功底
5 至少熟悉C/C++或者Java，熟悉至少一门编程语言例如java/python/R
加分项：具有较为丰富的项目实践经验（不是水论文的哪种）
二、算法工程师大致分类与技术要求
（一）图像算法/计算机视觉工程师类
包括
图像算法工程师，图像处理工程师，音/视频处理算法工程师，计算机视觉工程师
要求
l
专业：计算机、数学、统计学相关专业；
l
技术领域：机器学习，模式识别
l
技术要求：
（1） 精通DirectX HLSL和OpenGL GLSL等shader语言，熟悉常见图像处理算法GPU实现及优化；
（2） 语言：精通C/C++；
（3） 工具：Matlab数学软件，CUDA运算平台，VTK图像图形开源软件【医学领域：ITK，医学图像处理软件包】
（4） 熟悉OpenCV/OpenGL/Caffe等常用开源库；
（5） 有人脸识别，行人检测，视频分析，三维建模，动态跟踪，车识别，目标检测跟踪识别经历的人优先考虑；
（6） 熟悉基于GPU的算法设计与优化和并行优化经验者优先；
（7） 【音/视频领域】熟悉H.264等视频编解码标准和FFMPEG，熟悉rtmp等流媒体传输协议，熟悉视频和音频解码算法，研究各种多媒体文件格式，GPU加速；
应用领域：
（1） 互联网：如美颜app
（2） 医学领域：如临床医学图像
（3） 汽车领域
（4） 人工智能
相关术语：
（1） OCR：OCR （Optical Character Recognition，光学字符识别）是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程
（2） Matlab：商业数学软件；
（3） CUDA： (Compute Unified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台（由ISA和GPU构成）。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题
（4） OpenCL: OpenCL是一个为异构平台编写程序的框架，此异构平台可由CPU，GPU或其他类型的处理器组成。
（5） OpenCV：开源计算机视觉库；OpenGL：开源图形库；Caffe：是一个清晰，可读性高，快速的深度学习框架。
（6） CNN：（深度学习）卷积神经网络（Convolutional Neural Network）CNN主要用来识别位移、缩放及其他形式扭曲不变性的二维图形。
（7） 开源库：指的是计算机行业中对所有人开发的代码库，所有人均可以使用并改进代码算法。
（二）机器学习工程师
包括
机器学习工程师
要求
l
专业：计算机、数学、统计学相关专业；
l
技术领域：人工智能，机器学习
l
技术要求：
（1） 熟悉Hadoop/Hive以及Map-Rece计算模式，熟悉Spark、Shark等尤佳；
（2） 大数据挖掘；
（3） 高性能、高并发的机器学习、数据挖掘方法及架构的研发；
应用领域：
（1）人工智能，比如各类仿真、拟人应用，如机器人
（2）医疗用于各类拟合预测
（3）金融高频交易
（4）互联网数据挖掘、关联推荐
（5）无人汽车，无人机

相关术语：
（1） Map-Rece：MapRece是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Rece（归约）"，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。
（三）自然语言处理工程师
包括
自然语言处理工程师
要求
l
专业：计算机相关专业；
l
技术领域：文本数据库
l
技术要求：
（1） 熟悉中文分词标注、文本分类、语言模型、实体识别、知识图谱抽取和推理、问答系统设计、深度问答等NLP 相关算法；
（2） 应用NLP、机器学习等技术解决海量UGC的文本相关性；
（3） 分词、词性分析、实体识别、新词发现、语义关联等NLP基础性研究与开发；
（4） 人工智能，分布式处理Hadoop；
（5） 数据结构和算法；
应用领域：
口语输入、书面语输入
、语言分析和理解、语言生成、口语输出技术、话语分析与对话、文献自动处理、多语问题的计算机处理、多模态的计算机处理、信息传输与信息存储 、自然语言处理中的数学方法、语言资源、自然语言处理系统的评测。

相关术语：
（2） NLP：人工智能的自然语言处理，NLP (Natural Language Processing) 是人工智能（AI）的一个子领域。NLP涉及领域很多，最令我感兴趣的是“中文自动分词”（Chinese word segmentation）：结婚的和尚未结婚的【计算机中却有可能理解为结婚的“和尚“】

（四）射频/通信/信号算法工程师类
包括
3G/4G无线通信算法工程师， 通信基带算法工程师，DSP开发工程师（数字信号处理），射频通信工程师，信号算法工程师
要求
l
专业：计算机、通信相关专业；
l
技术领域：2G、3G、4G，BlueTooth（蓝牙），WLAN，无线移动通信, 网络通信基带信号处理
l
技术要求：
（1） 了解2G，3G，4G，BlueTooth，WLAN等无线通信相关知识，熟悉现有的通信系统和标准协议，熟悉常用的无线测试设备；
（2） 信号处理技术，通信算法；
（3） 熟悉同步、均衡、信道译码等算法的基本原理；
（4） 【射频部分】熟悉射频前端芯片，扎实的射频微波理论和测试经验，熟练使用射频电路仿真工具（如ADS或MW或Ansoft）；熟练使用cadence、altium designer PCB电路设计软件；
（5） 有扎实的数学基础，如复变函数、随机过程、数值计算、矩阵论、离散数学
应用领域：
通信
VR【用于快速传输视频图像，例如乐客灵境VR公司招募的通信工程师（数据编码、流数据）】
物联网，车联网
导航，军事，卫星，雷达
相关术语：
（1） 基带信号：指的是没有经过调制（进行频谱搬移和变换）的原始电信号。
（2） 基带通信（又称基带传输）：指传输基带信号。进行基带传输的系统称为基带传输系统。传输介质的整个信道被一个基带信号占用.基带传输不需要调制解调器，设备化费小，具有速率高和误码率低等优点,.适合短距离的数据传输，传输距离在100米内，在音频市话、计算机网络通信中被广泛采用。如从计算机到监视器、打印机等外设的信号就是基带传输的。大多数的局域网使用基带传输，如以太网、令牌环网。
（3） 射频：射频（RF）是Radio Frequency的缩写，表示可以辐射到空间的电磁频率（电磁波），频率范围从300KHz～300GHz之间（因为其较高的频率使其具有远距离传输能力）。射频简称RF射频就是射频电流，它是一种高频交流变化电磁波的简称。每秒变化小于1000次的交流电称为低频电流，大于10000次的称为高频电流，而射频就是这样一种高频电流。高频(大于10K)；射频（300K-300G）是高频的较高频段；微波频段（300M-300G）又是射频的较高频段。【有线电视就是用射频传输方式】
（4） DSP：数字信号处理，也指数字信号处理芯片
（五）数据挖掘算法工程师类
包括
推荐算法工程师，数据挖掘算法工程师
要求
l
专业：计算机、通信、应用数学、金融数学、模式识别、人工智能；
l
技术领域：机器学习，数据挖掘
l
技术要求：
（1） 熟悉常用机器学习和数据挖掘算法，包括但不限于决策树、Kmeans、SVM、线性回归、逻辑回归以及神经网络等算法；
（2） 熟练使用SQL、Matlab、Python等工具优先；
（3） 对Hadoop、Spark、Storm等大规模数据存储与运算平台有实践经验【均为分布式计算框架】
（4） 数学基础要好，如高数，统计学，数据结构
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加分项：数据挖掘建模大赛；
应用领域
（1） 个性化推荐
（2） 广告投放
（3） 大数据分析
相关术语
Map-Rece：MapRece是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Rece（归约）"，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。
（六）搜索算法工程师
要求
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技术领域：自然语言
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技术要求：
（1） 数据结构，海量数据处理、高性能计算、大规模分布式系统开发
（2） hadoop、lucene
（3） 精通Lucene/Solr/Elastic Search等技术，并有二次开发经验
（4） 精通Lucene/Solr/Elastic Search等技术，并有二次开发经验；
（5） 精通倒排索引、全文检索、分词、排序等相关技术；
（6） 熟悉Java，熟悉Spring、MyBatis、Netty等主流框架；
（7） 优秀的数据库设计和优化能力，精通MySQL数据库应用 ；
（8） 了解推荐引擎和数据挖掘和机器学习的理论知识，有大型搜索应用的开发经验者优先。
（七）控制算法工程师类
包括了云台控制算法，飞控控制算法，机器人控制算法
要求
l
专业：计算机，电子信息工程，航天航空，自动化
l
技术要求：
（1） 精通自动控制原理（如PID）、现代控制理论，精通组合导航原理，姿态融合算法，电机驱动，电机驱动
（2） 卡尔曼滤波，熟悉状态空间分析法对控制系统进行数学模型建模、分析调试；
l
加分项：有电子设计大赛，机器人比赛，robocon等比赛经验，有硬件设计的基础；
应用领域
（1）医疗/工业机械设备
（2）工业机器人
（3）机器人
（4）无人机飞控、云台控制等

（八）导航算法工程师
要求
l 专业：计算机，电子信息工程，航天航空，自动化
l 技术要求（以公司职位JD为例）
公司一（1）精通惯性导航、激光导航、雷达导航等工作原理；
（2）精通组合导航算法设计、精通卡尔曼滤波算法、精通路径规划算法；
（3）具备导航方案设计和实现的工程经验；
（4）熟悉C/C++语言、熟悉至少一种嵌入式系统开发、熟悉Matlab工具；
公司二（1）熟悉基于视觉信息的SLAM、定位、导航算法，有1年以上相关的科研或项目经历；
（2）熟悉惯性导航算法，熟悉IMU与视觉信息的融合;
应用领域
无人机、机器人等。

6. 关于IT行业的小知识

很多人都关注IT行业，那么IT行业是什么？有哪些热门岗位？发展前景怎么样？接下来我为大家整理了关于IT行业的小知识，欢迎大家阅读!

IT是什么意思

互联网中IT一词可以说经常被提及，IT 网络 可以看作是一个IT技术网站，另外大家熟悉的太平洋电脑网属于专业的IT门户网站。那么IT是什么意思呢?专业的说，IT是Information Technology英文的缩写，全称含义为“信息技术”涵盖的范围很广，主要包括：现代计算机、网络通讯等信息领域的技术。

IT是信息技术技术行业的统称，IT实际上有三个层次：第一层是硬件，主要指数据存储、处理和传输的主机和网络通信设备;第二层是指软件，包括可用来搜集、存储、检索、分析、应用、评估信息的各种软件，它包括我们通常所指的ERP(企业资源计划)、CRM(客户关系管理)、SCM(供应链管理)等商用管理软件，也包括用来加强流程管理的WF(工作流)管理软件、辅助分析的DW/DM(数据仓库和数据挖掘)软件等;第三层是指应用，指搜集、存储、检索、分析、应用、评估使用各种信息，包括应用ERP、CRM、SCM等软件直接辅助决策，也包括利用 其它 决策分析模型或借助DW/DM等技术手段来进一步提高分析的质量，辅助决策者作决策。

什么是IT行业

IT行业也是一个比较广泛的行业，在上面我们了解什么是IT，其中也说到主要包括计算机以及网络通讯等领域，所以IT行业就是主要以电脑或者以通讯为主的的行业，比如互联网公司、软硬件开发以及手机通讯公司以及IT产品服务的工作均可成为IT行业。

IT行业都有哪些热门行业呢?

1、数据挖掘工程师

数据挖掘工程师是数据师的一种。是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中知识的工程技术专业人员。这些知识可用使企业决策智能化，自动化，从而使企业提高工作效率，减少错误决策的可能性，以在激烈的竞争中处于不败之地。

2、安全运维工程师

安全运维工程师需要具备防火墙、Linux、网络安全、信息安全等技能。主要职责是保护企业数字财产安全，包括端口扫秒、基线检查、账户权限审计等。

3、全栈工程师

全栈工程师是指掌握多种技能，并能利用多种技能独立完成产品的人。也叫全端工程师，同时具备前端和后台能力。

4、算法工程师

算法是一系列解决问题的清晰指令，也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。算法工程师就是利用算法处理事物的人。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。

5、移动应用开发工程师

移动应用开发工程师主要进行WAP网站开发及手机应用程序开发。要求掌握手机开发能力，熟悉手机浏览器及WAP网站技术，熟悉WAP1.2/2.0协议等。

6、系统架构师

系统架构师是一个最终确认和评估系统需求，给出开发规范，搭建系统实现的核心构架，并澄清技术细节、扫清主要难点的技术人员。主要着眼于系统的“技术实现”。

7、数据库管理员

数据库管理员是从事管理和维护数据库管理系统的相关工作人员的统称，属于运维工程师的一个分支，主要负责业务数据库从设计、测试到部署交付的全生命周期管理。其核心目标是保证数据库管理系统的稳定性、安全性、完整性和高性能。

8、VR/AR工程师

VR工程师是目前IT行业内一个需求很高的职位。VR/AR工程师应具备Java、C/C++、Python和虚拟现实等技能。由于是新兴行业，所以目前市场人才缺口较大，是一个不错的就业方向。

9、云架构师

云架构师负责管理一个组织中的云计算架构。涵盖了与云计算相关的一切，包括管理云存储所需的前端平台、服务器、存储、交付和网络。

10、软件测试工程师

软件测试工程师是软件质量的把关者，工作起点高，发展空间大。我国的软件测试职业目前处于上升阶段，对于测试工程师具有较大发展前景。

为什么人们都想进入IT行业?IT行业前景如何?

1. IT业有不断出现新技术

先 说说 对IT界不断出现新技术的，新知识的看法。这个是常常不爱计算机工作的人经常提出的一个问题。

然而这个对求知欲旺盛的人来说，简直就是天堂，古有云，朝闻道，夕死可矣。(我知道的版本解释为：早上知道了真理，就是晚上死了也值得)，不断出现的新知识，不断出现的新解决方案，都让人啧啧称奇。然后自己学会后，觉得人生值得了。而更是由于IT界这样的知识更新率极高，给人感觉这个行业是个十分有活力的行业，而不是死气沉沉的。也正因为如此，极高的更新，更加刺激了自己的求知欲，也更对这个行业有着积极的未来充满了信心。

2. IT行业就业前景好

IT行业就业前景好使毋庸置疑的，可以从很多权威的数据看到，在最具潜力的薪酬职业中，前二十位里面IT行业总是占有大比重的。而且从事IT行业的人，就算是跳槽再就业也是不会有什么难度的，与其他行业相比，IT行业只要有技术，其他的就都微不足道了。

咱们再来看看行业内技术要求的占比需求。就程序员开发来说，包括有前端/交互/美工，后台开发，算法工程师，移动端开发，产品经理，云计算/大数据等等。接下来咱们看看先这个图的数据再分析。

看到这里，就很明显了，后台开发工程师占比在百分之33，Java开发，目前来看，还是市场需求比较大，需求比较多的，当然其他的重要性，还有地位都是不可动摇的，都是必不可少的，各有优势吧。

3. 在IT工作上的成就感，无论工作是多么的渺小

IT的设备的最大特点是及时反馈的，你错了马上就说你错了，然后IT人就不断的调错，然后功过成功，IT设备立刻告诉你你成功了，在反复尝试后的成功，你的成就感是巨大的(无论这个IT问题在大牛面前是多么的渺小)。

对于这样在小的成功也能产生巨大成功感的世界里面，获取成就感的幸福，尤其对于这种不断产生的成就感，是对于这类人来说不但是非常棒的，而且极易上瘾。

问题产生->调错->快速反馈->调错->快速反馈(循环)->问题解决。

另外要注意的是：快速反馈也是一种人的心理需要，IT工作中，这个心理需要被很好的满足了。

4. IT行业学习机会多

IT行业就是需要不断学习的行业。该行业发展迅速，人才辈出，因此在此行业从业者能够随时随地的接触到最新的资讯，了解到最新的技术，不断的充实自己，跟上时代的发展。

5、编程上瘾

编程的成就感，对于一些人来说，是有成瘾性的，而且有着极高的成瘾性。这样的成瘾性，是不会被当作一种病被送去做电击治疗，而这样的成瘾是被人作为积极的心态，现在有个很好的心理学概念叫做“心流”的理论，是一种高度沉浸的一种状态。

然后最重要的就是薪资问题了，哈哈，肯定这也是你们最担心的，也是最在意的一个，自己努力工作都是为了一份高薪资的报酬，为了解决温饱，生活所需，开销，这些都是必要的。接下来就给你们分析下，一二线城市的平均薪资分布。

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7. 算法工程师对生活的影响

可以被算法优化的生活场景：

1、时间管理大师

最近几年，“时间管理大师”一词逐渐走入大家的视野中，一开始只是用作调侃，但放在认真生活的语境之下，提升时间管理效率其实是许多职场人的必修课。世界着名的“艾维·利时间管理法”教会上百万人如何利用“优先级”管理自己的时间：

（1）写下你明天要做的6 件最重要的事。

（2）用数字标明每件事的重要性次序。

（3） 明天早上第一件事是做第一项，直至完成或达到要求。

（4）然后再开始完成第二项、第三项……

（5）每天都要这样做，养成习惯。

我们在生活中常常看不清楚的优先级问题，比如工作和生活的平衡，该去同学聚会还是在家里看书，都是没有想清楚要按什么来排，什么对你最重要。每天的时间对于每个人都一样多，用排序思维来管理时间可以让你的每一天更高效。

2、解除焦虑，安心躺平

你如果感到焦虑，可以试试下面的三步法。第一步，坐下来把你想到的所有的事情写下来，然后分类成“我能影响”和“我不能影响”的两类。仅仅这样的分类，就能让你看清楚自己是否花了太多的时间在担心不能影响的事。第二步，对“我能影响”的那些事，你可以积极主动地去改变，比如改变自己对他人的态度。第三步，对“我不能影响”的那些事，你可以问自己：“我自己能做些什么？”比如你担心经济下滑，你是否可以储蓄更多？把自己担心却不能影响的事，变成自己可以执行的行动，可以减少没有意义的焦虑。

3、像算法工程师一样思考

以上的生活场景，是否让你意识到“计算思维”的重要性？现在你大概知道了，为什么“算法工程师”们的思维模式有价值，值得每个普通人去学习。女性计算机科学家诸葛越博士在她的新书《未来算法》中，详细解释了普通人为什么要训练计算思维，以及如何训练计算思维的办法。

8. 算法工程师需要学什么算法工程师要学哪些东西

算法工程师需要学：数理统计、线性代数、数字图像处理、机器语言、C语言、数据结构和算法、开发工具应用、企业网安全高级技术、企业网综合管理、网络设备与网络技术、程序设计、数据库基础、软件系统分析与设计、需求分析与建模、数字系统与逻辑设计、通行原理等。

算法工程师根据研究领域来分主要有音频、视频算法处理、图像技术方面的二维信息算法处理和通信物理层、雷达信号处理、生物医学信号处理等领域的一维信息算法处理。

9. 算法工程师是做什么的真正做过的回答，怎么去做一个算法工程师与机器学习哪个好一些

算法工程师是这样工作的：问题抽象、数据采集和处理、特征工程、建模训练调优、模型评估、上线部署。而一个算法工程师真正值钱的地方在于问题抽象和上线部署这两个。

那么怎么去做一个算法工程师？算法工程师是一个非常高端的职位；是非常紧缺的专业工程师，兼具前途和钱途！
1.专业要求：计算机、电子、通信、数学等相关专业；
2.学历要求：本科及其以上的学历，大多数是硕士学历及其以上；
3.语言要求：英语要求是熟练，基本上能阅读国外专业书刊；
必须掌握计算机相关知识，熟练使用仿真工具MATLAB等，必须会一门编程语言。
机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要是归纳、综合，而不是演绎。

关于算法工程师的相关学习，推荐CDA数据师的相关课程，课程内容兼顾培养解决数据挖掘流程问题的横向能力以及解决数据挖掘算法问题的纵向能力。要求学生具备从数据治理根源出发的思维，通过数字化工作方法来探查业务问题，通过近因分析、宏观根因分析等手段，再选择业务流程优化工具还是算法工具，而非“遇到问题调算法包”点击预约免费试听课。

10. 成为算法工程师需要学习哪些课程

算法工程师要求很高的数学水平和逻辑思维。需要学习高数，线性代数，离散数学，数据结构和计算机等课程。

专业要求：计算机、电子、通信、数学等相关专业；

学历要求：本科及其以上的学历，大多数是硕士学历及其以上；

语言要求：英语要求是熟练，基本上能阅读国外专业书刊；

必须掌握计算机相关知识，熟练使用仿真工具MATLAB等，必须会一门编程语言。

国内外状况

国内从事算法研究的工程师不少，但是高级算法工程师却很少，是一个非常紧缺的专业工程师。

算法工程师根据研究领域来分主要有音频/视频算法处理、图像技术方面的二维信息算法处理和通信物理层、雷达信号处理、生物医学信号处理等领域的一维信息算法处理。