月薪7万的算法设计师需要掌握

1. 当一个程式设计师需要多好的数学

当一个程式设计师需要多好的数学？

数学是学习计算机的基础课，你如果真的想学好计算机的话，一定要学好数学

想当一个程式设计师需要哪些书

这个要看的书就太多了
建议参考国内大学计算机专业开出的课程和教材，计算机体系，作业系统，资料结构，演算法这些都是科班出身需要的基础知识
但如果想快速上岗挣钱啥的，看看java培训和网路程式设计，安卓开发等是捷径

想当一个程式设计师

程式设计是一个技术活，所以不是适合所有的人。现在很多人听说程式设计人员待遇如何如何的好，都一窝蜂的来学习程式，其实这个现象很不正常，因为程式不一定适合你。其实对于一个人来说，适合你的才是最好的。 就像现在很多小孩子都被家长逼着去学钢琴啊什么，有些小孩根本没有艺术细胞的，所以学习的效果就是差强人意了。
其实程式设计最需要基础扎实了，现在的程式设计学习很偏重程式设计语言的学习，或者直白点说，程式设计课程基本上可以说是在学习程式设计语言，在上一个内容中已经讲解了程式设计是什么的问题，程式设计语言只是程式设计中最后的环节，也是比较简单的环节，只学会程式语言，离实际工作的距离还很遥远，而更多的程式基础其实是在语言之外的东西。就像会写汉字，熟悉汉语语法的人一定能够成为作家吗？
程式设计的基础不外乎以下几个方面：
1、 一定的英文阅读能力
因为程式设计接触的很多文件都是以英文的形式提供的，一个阅读英文很困难的人，可以学会程式设计，但是不会有很深的造诣。就像一个看不懂字典的人，能学好汉语吗？
2、 较强的数学基础
计算机最核心的功能就是计算，各种程式逻辑都会被转成一定格式的运算，运算需要什么知识呢，肯定是数学了。就像一个数学很差的人能做好会计吗？在程式设计中，需要深刻理解数学，用数学来解决你遇到的各种实际问题，类似于做数学应用题吧。这个基础学要长期的积累。
3、 较强的逻辑思维能力
逻辑思维可能每个程式设计人员都很需要，那么逻辑思维是什么呢？其实就是把一个事情分解成一系列的步骤在有限的时间内做完，这个也是程式设计过程中最灵活的地方。例如你要完成“去罗马”这件事情，那么逻辑有多少种呢？借用一句俗话“条条大道通罗马”来解释这个问题吧，所以程式设计是典型的脑力劳动。可能有些人觉得程式设计就是体力活，这也不错，为什么呢，还是借助一个例子来说明吧，买油翁的故事大家都知道吧，如果你反复做一件相同的事情，可能这个事情对外人来说是脑力劳动，对于不断重复做的人来说，也就只是“唯手熟尔”的体力活罢了。
可能很多初学者对于逻辑思维还不是很清楚，那么举一个比较老套的例子吧，例如实现“把一个大象放到冰箱里”这个事情，逻辑是怎样呢？步骤如下：
a、 开启冰箱
b、 把大象推到冰箱里
c、 关上冰箱的门
当然这只是一个很简单的逻辑。在实际的程式设计中还需要严谨的逻辑思维，保证程式可以正常执行。
那么逻辑严谨又是什么呢？还以上面的例子为例，严谨的逻辑思维应该做如下事情：
a、 冰箱打不开怎么办？
b、 大象不进冰箱怎么办？
c、 关不上冰箱门怎么办？
就像一个运动员来说，良好的体质是基础，同样，对于程式设计师来说，良好的基础可能帮助你达到更高的高度。当然基础不可能每个人都具备，但是数学基础和逻辑思维能力是必须的。
那你的数学基础如何呢，出个简单的数学题目测试一下你的数学基础吧。
已知一组从1开始的数字，第一行从左到右依次是1到10，第二行从左到右依次是11到20，按照每行10个的顺序依次类推，则任意整数n(n>0)位于该组数字的第几行第几列呢？
所以，如何你觉得以上的内容你欠缺很多，可能你就不适合做程式设计这个职业，趁早选择其他的职业吧，这样对你的发展会更有利。如果你觉得以上的内容你大部分都符合，那么你可以尝试学习一下后续的内容——《如何学好程式设计》。

当一个程式设计师需要学习哪些知识？

c语言 v++程式设计语言 VB等等语言 网路技术 计算机原理 ……

怎样当一个程式设计师？？？

简单点就是看程式码，看实际专案，求惑，然后解惑！具体解惑有好几种，最好是有人教，建议去公司，有很多人可以请教！

想当一个程式设计师，需要学习什么指示，最好回答全一点

我现在学的就是程式设计。说句实话，还是挺难的。但是你的只要肯努力就行。我们现在学的是从最基础的学起，写网页，。慢慢的开始深入。慢慢的就会懂了。

想当一个出色程式设计师.

分.

如何才能当一个好的程式设计师？

首先学好程式基础知识,剩下的楼下网友补充.

一个程式设计师需要什么技术，素质才是好的程式设计师/?

作一个真正合格的程式设计师，应该具有的素质。
1：团队精神和协作能力
团队精神和写作能力是作为一个程式设计师应具备的最基本的素质。软体工程已经提了将近三十年了，当今的软体开发已经不是程式设计了，而是工程。独行侠可以写一些程式也能赚钱发财，但是进入研发团队，从事商业化和产品化的开发任务，就必须具备这种素质。可以毫不夸张的说这种素质是一个程式设计师乃至一个团队的安身立命之本。
2：文件习惯
文件是一个软体系统的生命力。一个公司的产品再好、技术含量再高，如果没有缺乏文件，知识就没有继承，公司还是一个来料加工的软体作坊。作为程式码程式设计师，必须将30％的工作时间写用于技术文件。没有文件的程式设计师势必会被淘汰。
3：规范化的程式码编写习惯
知名软体公司的程式码的变数命名、注释格式，甚至巢状中行缩排的长度和函式间的空行数字都有明确规定，良好的编写习惯，不但有助于程式码的移植和纠错，也有助于不同技术人员之间的协作。 一些所谓的高手甚至叫嚣高手写的程式码一般人看不懂，我只能说他不是一名合格的程式设计师。
4：需求理解能力
程式设计师要能正确理解任务单中描述的需求。在这里要明确一点，程式设计师不仅仅要注意到软体的功能需求，还应注意软体的效能需求，要能正确评估自己的模组对整个专案中的影响及潜在的威胁，如果有着两到三年专案经验的熟练程式设计师对这一点没有体会的话，只能说明他或许是认真工作过，但是没有用心工作。
5：模组化思维能力
作为一个优秀的程式设计师，他的思想不能在局限当前的工作任务里面，要想想看自己写的模组是否可以脱离当前系统存在，通过简单的封装在其他系统中或其他模组中直接使用。这样做可以使程式码能重复利用，减少重复的劳动，也能是系统结构越趋合理。模组化思维能力的提高是一个程式设计师的技术水平提高的一项重要指标。
6：测试习惯
测试是软体工程质量保证的重要环节，但是测试不仅仅是测试工程师的工作，而是每个程式设计师的一种基本职责。程式设计师要认识测试不仅是正常的程式除错，而要是要进行有目的有针对性的异常呼叫测试，这一点要结合需求理解能力。
7：学习和总结的能力
程式设计师是很容易被淘汰的职业，所以要善于学习总结。许多程式设计师喜欢盲目追求一些编码的小技巧，这样的技术人员无论学了多少语言，程式码写起来多熟练，我们只能说他是一名熟练的程式码民工，他永远都不会有质的提高。一个善于学习的程式设计师会经常总结自己的技术水平，对自己的技术层面要有良好的定位，这样才能有目的地提高自己。这样才能逐步提高，从程式设计师升级为软体设计师、系统分析员、专案经理。
作为高阶程式设计师，乃至于设计师而言，除了应该具备上述全部素质之外，还需要具备以下素质：
1、 需求分析能力
2、 整体框架能力
3、 流程处理能力
4、 模组分解能力
5、 整体专案评估能力
6、 团队组织管理能力

我想当一个程式设计师 但什么也不会

看看《电脑报》《程式设计师》等杂志，先了解一下。
如果真啥都不懂，可以去书店买些什么WINDOWS入门的书籍看看。还可以先学学WORD，EXCEL等办公软体去体验一下。

2. 算法工程师需要考的资格证

算法工程师不用什么具体的证，但是需要很高的思维能力
一，算法工程师要求的思维能力
高水平的数学和逻辑思维。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，算法工程师根据研究领域划分为音频/视频算法处理、图像技术中的二维信息算法处理和通信物理层中的一维信息算法处理、雷达信号处理、生物医学信号处理等。

三，算法工程师的任务
1.算法工程师是一系列解决问题的清晰指令，也就是说，能够对一定规格在有限的时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷或不适用于某个问题，则执行这个算法将不会解决问题。不同的算法可能使用不同的时间、空间或效率来完成相同的任务。
2.一个算法的优劣可以用空间复杂度和时间复杂度来衡量，算法工程师是利用算法处理事务的人。

3. 想要成为算法工程师都要学哪些技能

需要以下技能：

1、熟练掌握C/C++和python语言编程，熟悉linux开发环境，有扎实的数据结构和算法设计功底；

2、熟悉推荐业务常用理论和算法，在多个领域（如排序模型，召回模型，用户画像，深度学习等）有三年以上实际工作经验；

3、有优秀的逻辑思维能力和数据分析能力，善于分析和解决问题；良好的沟通能力与团队协作能力；

4、有推荐系统，广告系统，搜索引擎等开发经验；熟练掌握机器学习、深度学习的基础理论和方法，并在自然语言处理任务中有实际应用经验者优先；

5、熟练使用一种或几种深度学习框架（如tensorflow、caffe、mxnet、pytorch等），或者熟悉spark、hadoop分布式计算编程者优先。

硬技能：

1. 数学：包括概率论与数理统计、矩阵论、随机过程。

2. 计算机基础：包括操作系统、组成原理、数据结构。

3. 算法能力：包括对领域内主流模型进行优缺点对比、在设定的场景中选择合适的方案等。

想要了解更多关于算法工程师的问题可以咨询一下CDA认证机构，CDA是大数据和人工智能时代面向国际范围全行业的数据分析专业人才职业简称。全球CDA持证者秉承着先进商业数据分析的新理念，遵循着《CDA职业道德和行为准则》新规范，发挥着自身数据专业能力，推动科技创新进步，助力经济持续发展。

4. 计算机程序设计师要学什么

计算机程序设计是一门计算机基础课。主要学习了以下四部分：
1、计算机程序设计的背景介绍。计算机程序设计这门课，最开始会介绍这门课程的相关背景，了解其发展历史。介绍一些计算机程序设计的思想。毕竟人的思想和计算机还是有所不同的。因此，了解其背景很重要。
2、程序设计的算法。计算机程序设计的算法，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。我们解决问题需要有思路，算法能帮助我们解决问题。
3、编程语言的相关知识。一般计算机程序设计，学习的编程语言是C语言。C语言主要有这些内容：“运算符、优先级与结合性、自增自减的运用、算法的基本控制结构、函数、指针、结构体”。其中，指针是C语言的难点，必须好好学习，才能灵活运用C语言。
4、如何运用编程语言解决问题。编程语言只是工具，我们要学会运用编程语言解决问题。合理掌握编程语言，具体问题具体分析，这样这门课才算是学懂了。所以在学会编程语言之后，会学一些方法，来根据所学编程语言解决问题。

5. 算法工程师应该具备哪些工程能力

作者 | 木东居士

来源 | Data_Engineering

最近看了 Milter 的《算法工程师究竟需要哪些工程能力》这篇文章，有所感想，因此也写一篇关于算法工程师的技术能力的问题，和大家分享一下居士关于算法工程师的技术能力的观点。

对于一名优秀的算法工程师，他（她）要具备的不仅仅是出色的技术能力，也要有很深的业务理解能力和对外沟通能力，总之，要求可以很高！

但是，从职责能力的划分上来讲，算法工程师首先是一名工程师，因此本文主要从工程能力要求上进行一些探讨。

开始之前先放一份思维导图，这将是这篇文章要分享的核心内容：

工程能力概览

算法工程师，从名字上我们就能看出，一名算法工程师首先应该具备算法能力和工程能力，我们可以认为这是基础的技术能力。由于现在开源技术的普及，Sklearn、Tensorflow 和 Spark ML 基本已经成为大部分算法工程师标配的工具库了，因此，熟练的调包能力也是决定了一名算法工程师能否快速实现需求。

其次，在真实的生产环境中，算法的落地会遇到各种各样的业务场景和数据环境，这也要求算法工程师需要具备Pipeline 构建能力，将整个生产环境中的数据流和模型打通。同时，在生产环境中，会出现各种“疑难杂症”等待你去解释，比如说为什么实验效果特别差？为什么模型效果不稳定？这就要要求算法工程师需要具备一定的数据分析能力。

很多时候，你会发现，你用在数据分析和Pipeline构建上的精力可能占据了你8成以上的工作内容。

当你具备了上面的能力时，你已经可以称自己是一名算法工程师了。此时，你可以去对着数据分析小得瑟一下：“你看，我能构建整个模型的Pipeline，你却只能拿到别人提供的数据后调调包吧。“或者，你也可以去找开发得瑟：”你看，我懂了很多算法哦，你就只会写代码吧。“

得瑟完之后，我们还是回归正题，算法工程师只具备这样能力是否已经够了？答案当然是不够的。由于不同公司的团队成熟度不同，工具化和流程的成熟度都不同，这就会对算法工程师有不同的要求，比如说模型发布能力和报表开发能力，当然也会有一些其它能力，虽然可能不是特别重要，但是当这些工作没人帮你做的时候，算法工程师可能依然要承担起这些工作内容，比如说灰度测试的能力、负载均衡的能力等等。

将上面的内容整理后，就是这样一份思维导图了（一张图多看几篇更能加深印象，因此我再贴出来一遍）

工程能力详解

一、基础能力

算法能力

算法能力就不多说了，算法工程师的基本能力要求，不懂算法对于一名算法工程师来讲是不太合理的。这里居士把统计学的内容也放进来了。

编程能力

编程能力主要分为两部分：

调包能力

大家虽然会调侃调包侠，但是说实话，能调包调的很溜的人，也是不多的，比如说现在让你自己用tensorflow构建一个复杂网络，不能google，你能写出来吗？能记清楚用法吗？

二、核心能力

Pipeline 构建能力

Pipeline构建能力，这里想表达的更多的是整个数据流的构建能力，数据从日志->特征->模型训练->反馈，这一个链条能否完成的能力，这里面会有很多难题需要克服。比如说：

很多时候，模型发布之类的工作是可以由其他同学支持完成，但是数据流这种问题更多的是需要算法工程师来解决的。

数据分析能力

这里的数据分析能力不是指商业分析或者业务分析，更多的是指特征分析、算法效果分析和各种异常问题定位分析的能力。

很多时候，两个算法工程师能力水平的强弱从数据分析能力上也能窥得一二。

三、辅助技术能力

辅助的技术能力是指，你会不会的影响不会特别大，但是也都是有用的能力，特别是不同公司的发展情况不同，很可能会出现一个算法工程师既要做数据接入、又要做数据清洗、还要做算法平台

也要搞前端、还要负责模型上线、系统运维。

这里就不再细讲了。

思考一

聊一下对技术能力、工程能力和数据分析的思考。

居士个人的理解，技术能力更多的是偏向于一个一个的技术点，而工程能力更多就是在一个团队中将项目做好的能力。很多算法出身的工程能力不行，那么他做的单纯的一个模型是无法应用到实际生产中的，而工程就是指把理论落地实际生产的过程。那么工程包含了什么？它包括了系统架构设计和模块设计、数据流搭建和平台搭建、调包或算法开发、分布式、上线以及各种落地的代码开发。报表和监控，其实本质也是做数据流，边缘性的可能要做些后台和前端的开发。

然后数据分析能力是什么？数据分析（不是纯粹的数据分析）除了分析方法论和套路外，是一个很综合性、相对偏软一点的能力，比如说你通过分析发现了我们的系统有哪些可以优化的点，通过分析发现了问题的原因是什么，这些都是分析能力。

思考二

针对前面的内容，和 Cathy 讨论后，对整个思路做了新的梳理，大家直接看图就好，居士也认为这样描述可能更为合理。

思考三

这里再补充一个模型复现的能力，比如你看了一篇论文，发现这个模型可能很适合自己的业务场景，那么你是否能力将论文里面的模型快速用公司现有的平台和工具来复现？

居士认为，这一个是一个非常重要的能力，但是没有想好具体该怎样划分。

6. 成为一名合格的算法工程师需要掌握哪些技能

算法工程师目前是一个高端也是相对紧缺的职位;近两年的就业前景是非常好的，薪资也比较高。但是算法工程师同时也需要不断学习。那么成为一名合格的算法工程师需要掌握哪些岗位技能呢，我们接着往下看。

业务学习能力
算法工程师是不可能脱离业务背景的，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等。
针对一个业务场景设计一个合理的算法，业务知识是非常重要的，需要结合业务的实际情况、限定条件、各种专业词汇和知识都要有一定的了解，如果脱离场景而一味地琢磨算法，效果不会太好。
比如，做交通算法，需要对交通组织、交通管理、通行损失、周期延误等有所认知。比如，做图像处理，需要对各种图像去噪、图像增广、图像分割、物理成像有所了解，知道像素底层是怎么回事。
持续学习能力
算法工程师的主要工作就是拿着现有成熟的算法，结合面临业务场景去做一个合理的方案，如果我们知识面太窄，那显然当用到的时候会有点拮据，眼界也被限制住，不知道还有没有更好效果的算法、目前算法有哪些不足之处、在这个业务中能不能发挥作用。
只有持续学习，了解足够多的知识，当我们面临问题的时候能够快速对比、选择，找出最合适的一种算法。
灵活的思维
当我们选择一种算法去解决一个问题时，效果肯定无法达到我们预期的那样。比如我们拿mask rcnn做医学图像语义分割，我们看着它在自然图像方面表现效果很好，就拿来用于医学图像。但是医学图像有它的难点和特殊性，当跑出效果时会发现结果不如人意，这时候就需要灵活的思维去发现问题，去调优、改进，或者从数据入手，或者从网络模型入手，或者从超参数入手。
编程能力
不同公司对于算法工程师的定位有所差别，比如有些朋友在某公司做算法工程师只负责方案的设计，开发由专门的开发人员实施。有的公司算法工程师要完成算法设计到开发全部工作。
无论是哪一种形式，编程能力都是必要的，就算是前者这样的形式，有专门的开发人员，那在算法的设计过程中需要验证、对比，对每一个小模块算法进行指标评价，你不可能事事都找别人来帮你做，这样效率低，而且开展工作困难。综上所述，就是小编今天整理的关于算法工程师的相关内容，希望可以帮助到大家。

7. 软件设计师需要学什么

软件设计师需要学本科计算机的大部分专业课程，包括计算机组成原理、编译原理、数据库、软件工程、计算机网络、面向对象、数据结构等。

如果是计算机专业毕业，相对比较简单。但是如果想学编程，建议不要考软件设计师，因为软件设计师主要是一些计算机的理论，和编程的关系不是很大，如果真的想学习编程，还是有机会找个地方实习，只有动手编程能力才能得到极大的提高。

(7)月薪7万的算法设计师需要掌握扩展阅读

软件设计师认证条件：

1、通过本考试的合格人员能根据软件开发项目管理和软件工程的要求，按照系统总体设计规格说明书进行软件设计；

2、能够编写程序设计规格说明书等相应的文档；

3、能够组织和指导程序员编写、调试程序，并对软件进行优化和集成测试，开发出符合系统总体设计要求的高质量软件；

4、需要有工程师的实际工作能力和业务水平；

5、可聘任工程师职务。

8. 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
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。

9. 算法工程师要学什么

所谓算法工程师，首先需要是一名工程师，那么就要掌握所有开发工程师都需要掌握的一些能力。有些新手对于这一点存在一些误解，认为所谓算法工程师就只需要思考和设计算法，不用在乎这些算法如何实现，而且会有人帮你来实现你想出来的算法方案。这种思想是错误的，在大多数企业的大多数职位中，算法工程师需要负责从算法设计到算法实现再到算法上线这一个全流程的工作。所以作为一个算法工程师，首先要会编程，你的编程语言一定要熟练掌握。当你熟练掌握编程语言以后，还要认真研究机器学习理论以及概率与数理统计方面的知识。慢慢进阶到架构设计以后，你才向算法工程师迈出了坚实的一步。

10. 阿里巴巴算法工程师需要掌握什么技能

1、熟悉Java，有大访问量系统开发经验；
2、熟练使用Spring、Mybatis等开源框架，热爱开源技术；
3、熟悉Linux，熟悉MySQL或其他数据库并了解SQL优化，对NoSQL、消息队列等有深入的理解；
4、熟悉TCP/IP、HTTP等网络协议；
5、对Elasticsearch、Drools、Dubbo、JVM、服务治理等技术
6、熟练mvc的设计和开发工作，熟悉2种以上的php开发框架，如zend，yii，laravel，熟悉laravel 优先；
7、熟悉PHP+MySQL开发和维护，熟悉LAMP／LNMP环境下的开发工作
8、熟悉laravel框架，了解php composer优先考虑；
9、熟悉前端开发技术，如html5、css3、javascript等；
10、熟悉rest 。