语音信号算法属于什么岗位

‘壹’ 什么是算法工程师主要任务是什么

作为算法工程师，除了精通计算机编程相关知识，精通使用MATLAB等仿真工具外，还必须了解业务背景。例如，人工智能算法工程师、交通算法工程师、图像处理算法工程师等需要熟悉公司的业务。有一定的商务学习能力。

通用互联网公司的算法工程师主要涉及以下领域：推荐算法和同通滤波算法，音频处理，图像处理，深度学习和AI算法，SLAM，VR，AR领域，传统算法等。具体如下：

1、推荐算法和共通滤波算法。这些工程师主要是解决电子商务或转换相关问题的工程师。这些工程师需要掌握的是特征工程、主成分分析、统计数据、贝叶斯概率、决策树(GBDT/XGBOOST)、 Logistic回归、协作过滤等围绕与变换概率有关的知识系统。
2、语音信号处理(例如环路噪声抑制)通常用于语音聊天和语音识别的前端检测。像这些做智能扬声器的公司现在需要做的或多或少。
3、图像处理，尤其是基于OpenCV的图像处理算法，一般产品做美容，滤镜或其他特别喜欢招募此人的人，在过去的一两年中有被深度学习替代的趋势。 Google发布了arccore，因此许多小型公司也可以生产一些非常好的应用程序。
4、 SLAM，专注于机器人定位和导航，例如无人驾驶汽车，扫地机器人。
5、 VR和AR领域，包括视频跟踪，SLAM，光线跟踪，几何投影等，实际上是一个综合领域。
优秀的人往往也有一个强大的内心，无论别人如何看待自己，都坚信自己是优秀的，并愿意为了进步不断努力。我认为作为一个算法工程师也是需要不断学习，不断给自己充电，让自己变得更优秀。以上是小编为大家编写的算法工程师的相关知识，希望对大家有帮助!

‘贰’ 问，DSP语音算法工程师

把数字信号处理、自适应信号处理、语音处理/识别技术等好好学学，MATLAB当然是要会的，可以试验算法。至于DSP的话，TI的达芬奇系列芯片都可做音视频算法，例如TMS320DM6446等，如果要买开发套件就比较贵哦，自己考虑考虑。就这么多吧。

‘叁’ 算法工程师是什么职位

公有制工程师证和非公有制工程师证现在是没区别的，都是人类资源和社会保障局评的，而且都是全国通用的。高级工程师系列是中国专业技术职称工程类中的高级职称（职称改革后称为专业技术职务任职资格）

‘肆’ 语音识别研究工程师岗位职责

语音识别研究工程师岗位职责

在现实社会中，岗位职责在生活中的使用越来越广泛，制定岗位职责有助于提高内部竞争活力，提高工作效率。一般岗位职责是怎么制定的呢？下面是我为大家整理的语音识别研究工程师岗位职责，仅供参考，大家一起来看看吧。

语音识别研究工程师岗位职责1

岗位职责:

1.参与基于麦克风阵列的远场语音降噪系统方案和架构的设计以及关键技术的研究开发,交付有竞争力的原型以及应用场景演示;

2.参与语音识别、说话人识别等相关算法的研究与开发,包括但不限于声学模型、语言模型、解码器、语音唤醒等模块的关键技术研发

3.跟踪与研究语音交互领域的前沿技术和应用,并应用于儿童陪伴机器人产品化相关工作;

4.挖掘语音识别领域的优秀合作资源,跟踪合作项目的开展以及合作成果的转化;

5.挖掘语音识别领域的优秀人才资源。

任职资格:

1.语音识别、说话人识别、语音信号处理等相关领域,两年以上工作经验;

2.拥有语音识别、说话人识别、语音情感识别、基于麦克风阵列的语音信号处理等项目经验;

3.具有DNN,LSTM等机器学习技术及kaldi/Tensorflow等深度学习框架相关经验者优先;

4.具备在软件或互联网公司从事人工智能技术研发经验者优先;

5.主导开发过产品应用级别的语音识别系统或模块者优先;

6.在ICASSP、Interspeech等语音领域会议或期刊上有论文发表者优先;

7.良好的沟通能力和团队协作能力。

语音识别研究工程师岗位职责2

岗位职责:

1.参与基于麦克风阵列的`远场语音降噪系统方案和架构的设计以及关键技术的研究开发,交付有竞争力的原型以及应用场景演示;

2.参与语音识别、说话人识别等相关算法的研究与开发,包括但不限于声学模型、语言模型、解码器、语音唤醒等模块的关键技术研发

3.跟踪与研究语音交互领域的前沿技术和应用,并应用于儿童陪伴机器人产品化相关工作;

4.挖掘语音识别领域的优秀合作资源,跟踪合作项目的开展以及合作成果的转化;

5.挖掘语音识别领域的优秀人才资源。

任职资格:

1.语音识别、说话人识别、语音信号处理等相关领域,两年以上工作经验;

2.拥有语音识别、说话人识别、语音情感识别、基于麦克风阵列的语音信号处理等项目经验;

3.具有DNN,LSTM等机器学习技术及kaldi/Tensorflow等深度学习框架相关经验者优先;

4.具备在软件或互联网公司从事人工智能技术研发经验者优先;

5.主导开发过产品应用级别的语音识别系统或模块者优先;

6.在ICASSP、Interspeech等语音领域会议或期刊上有论文发表者优先;

7.良好的沟通能力和团队协作能力。

‘伍’ 语音岗位职责

语音岗位职责

在当下社会，岗位职责使用的频率越来越高，岗位职责的明确对于企业规范用工、避免风险是非常重要的。岗位职责到底怎么制定才合适呢？以下是我帮大家整理的语音岗位职责，希望能够帮助到大家。

语音岗位职责1

一、严格按照课表规定的时间使用语音室，如有变动需经请示批准后执行。

二、实行坐班制，不迟到、早退、脱岗。管理员应于课前10分钟开门，课后10分钟内锁门，无课语音室不得长时间处于开门状态；上课前五分钟内，管理人员在各个语音室之间来回走动，必要时进入语音室，协助教师检查学生遵守语音室管理制度情况。

三、管理人员应钻研语音设备的使用及维护技术，经常与使用语音室教师沟通了解设备运行情况并听取意见，及时发现并处理设备故障，重大问题逐级汇报并迅速联系专业维修人员。

四、课后管理人员要认真检查各语音室设备是否出现故障,耳机等配件是否放在规定的位置上，以及学生座位有无缺损、涂写等现象，如有上述情况出现，根据《语音室使用记录表》追究最后一位使用者的责任。

五、负责语音室的安全及卫生。安排勤工助学学生定期打扫卫生并督促检查；锁门前务必检查门窗、电源等，出现异常情况需及时上报。如出现语音室门没锁好的情况，由当班管理员解决并承担责任。

六、做好语音室各种文字档案的搜集、整理和保管工作，包括《语音室基本情况表》、《语音室使用记录表》、《语音室维护记录表》、《语音室故障及维修记录表》、各种产品供应商的资料及其他文字资料。

七、做好语音室各种实物资料的整理和保管工作，包括各种启动光盘、使用说明、保修卡以及各种维修用工具、备件等

八、做好语音控制软件的维护工作，督促教师课前对u盘杀毒，并按时对杀毒软件进行病毒库升级。

七十四、多功能教室管理员岗位职责

一、多媒体与语言实验室工作人员必须坚守工作岗位，热情服务，虚心听取教师和学生的意见，不断改进工作方法和服务态度，努力提高服务质量。

二、严格遵守并执行多功能教室管理制度，维持正常良好的教学秩序。

三、负责管理多功能教室内一切机器设备，并对其登记造册，记录在案。

四、要定期擦拭机器和主控台，保持教室及教学设备的环境卫生。

五、做好机器设备的维护保养及维修工作，每学期至少应对设备进行一次大的检查和保养工作，以保证其性能良好。

六、严格执行学校的教学安排，根据教学课表使用多功能教室，没有经过学校领导同意管理人员不得擅自外借教室或将教室用于娱乐、聚会等活动。

七、机器使用结束后，应及时关断电源，锁好控制台，并注意防火、防盗，以保证媒体教室及设备的安全。

语音岗位职责2

职责描述：

1、用NLP相关知识研发智能问答系统的解决方案；

2、参与语义理解引擎与对话系统的设计与开发；

3、利用机器学习和NLP相关技术，参与构建行业/领域知识库，搭建知识管理平台；

4、实现应用产品解决方案，进行效果调优，并不断迭代产品效果。

任职要求：

1、计算机相关专业硕士，包括：自然语言处理、计算语言学、机器翻译、信息检索等；

2、熟悉自然语言处理、机器学习、深度学习等常用算法，熟悉NLP领域当前热点和前沿技术，对NLP有完整的、系统的认识；

3、有相关项目经历，包含但不仅限于以下方向：智能客服、文本分类、信息抽取、知识图谱、问答系统、对话系统等，有语音识别背景最佳；

4、熟练掌握C/C++编程语言；熟练使用python，Shell等脚本语言；

5、良好的团队合作精神，较强的沟通能力；

6、优秀的分析和解决问题的能力，以及较强的`抗压能力。

语音岗位职责3

一、树立服务意识，端正服务态度，增强工作责任感，树立“服务、保障、协作、实干”的工作宗旨。

二、明确分工职责，刻苦钻研业务，不断提高业务水平，努力做到“科学化，规范化、程序化，人性化”的管理模式。

三、按照排课通知，提前做好教室使用的准备工作，检查并保证相关设备的正常运行。

四、耐心解答并帮助任课教师在使用过程中遇到的有关操作问题，课间经常巡回检查，发现问题及时排除。

五、每班使用结束后，及时检查有关设备的运行情况，检查老师填写的《使用情况表》，发生故障、损坏、遗失及其他事故，并立即向任课教师反映，作好书面记录。

六、保持各教室的安静、整洁，下班前切断水电，关好门窗。

七、电教设备一律不得外借，特殊情况，必须办理手续。

八、严格遵守学院的各项规章制度，杜绝上班期间擅离职守，做与工作无关的事情，切实履行有事外出请假制度。

九、完成领导交给的其它临时性工作。

‘陆’ 现在算法工程师都有哪些分类

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、
其他【其他一切需要复杂算法的行业】

‘柒’ 算法工程师是个什么岗位

算法工程师是企业内部负责算法这一块的工程师，包括算法设计，算法优化

‘捌’ 算法工程师是学什么专业出身的

算法工程师是一个比较高端的职位；

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。

(8)语音信号算法属于什么岗位扩展阅读

研究方向

视频算法工程师、图像处理算法工程师、音频算法工程师、通信基带算法工程师、信号算法工程师。

目前国内外状况

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。

‘玖’ 学人工智能以后从事什么工作 人工智能毕业之后可以干什么

1、算法工程师，算法工程师是一个比较高端的职位

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。

算法工程师的主要研究方向是视频算法工程师、图像处理算法工程师、音频算法工程师 通信基带算法工程师 信号算法工程师。

2、数据挖掘师，数据挖掘工程师是数据师（Datician[det???n]）的一种。一般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。

3、图像识别工程师，图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术，是应用深度学习算法的一种实践应用。? ?现阶段图像识别技术一般分为人脸识别与商品识别，人脸识别主要运用在安全检查、身份核验与移动支付中；商品识别主要运用在商品流通过程中，特别是无人货架、智能零售柜等无人零售领域? 。

图像的传统识别流程分为四个步骤：图像采集→图像预处理→特征提取→图像识别。图像识别软件国外代表的有康耐视等，国内代表的有图智能、海深科技等。另外在地理学中指将遥感图像进行分类的技术。

4、自然语言处理工程师，自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，所以它与语言学的研究有着密切的联系，但又有重要的区别。自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是其中的软件系统。因而它是计算机科学的一部分。

自然语言处理（NLP）是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类（自然）语言之间的相互作用的领域。

5、语言识别工程师，语音识别是一门交叉学科。近二十年来，语音识别技术取得显着进步，开始从实验室走向市场。人们预计，未来10年内，语音识别技术将进入工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域。 语音识别听写机在一些领域的应用被美国新闻界评为1997年计算机发展十件大事之一。很多专家都认为语音识别技术是2000年至2010年间信息技术领域十大重要的科技发展技术之一。 语音识别技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。

‘拾’ 算法工程师 就业前景

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
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。