nlp算法岗位要求

1. 华为算法工程师和AI工程师的区别

工作职责的区别。
一、算法工程师的岗位职责：大视频是华为未来很长一段时间的主航道，加入主航道，你将获得巨大的拓展空间。在这里，你将有机会接触到最顶尖的计算机视觉技术前沿，超级丰富的计算资源和数据，极具挑战的产品需求，以及一流的业界专家。在这里，你将负责：
1、计算机视觉算法研发与产品开发，包括但不限于人脸识别、人脸属性识别、目标检测、目标分类、目标属性识别、图像分割、图像解说、目标跟踪、视频分割、视频语义提取、文字检测、人体重识别、图像生成、图片审核等顶级技术领域；
2、深度学习算法的研发，特别是在计算机视觉领域的应用研究，以及模型加速、模型加密、模型量化等研发。二、AI工程师的岗位职责：
1、精通AI相关算法的原理，优缺点和相关使用场景，包括但不限于：深度学习，统计学习，树算法，GAN，RL，EA，CNN，RNN，最优化等等，在CV或NLP有相关实践经验更好；
2、擅长tensorflow或pytorch的使用，能写相关的分布式训练和预测的代码，熟悉分布式计算的原理，两个框架都熟悉或看过源码更好；
3、熟悉AI相关算法的性能调优，包括模型压缩。量化，GPU/CPU优化，分布式计算优化等等，有HPC实践经验更好。

2. 如何成为AI人工智能算法工程师

我在学校也打了python，做了一个履带式演示或类似的东西，因为时间不长，我把它放在一旁。明确的目标，例如，如果您想进行NLP，则需要知道NLP的应用程序具有智能的问题解答，机器翻译，搜索引擎等。然后，如果要进行智能问题解答，则必须知道最先进的技术是深度学习，并且使用的算法是RNN/LSTM/Seq2Seq
/等。我明确的目标是在实习期间给我任务。当任务清晰时，所需的语言就清晰了，要学习的算法也就清晰了，并且很多事情都是合乎逻辑的。

从金融到技术
人工智能的应用非常广泛，每个研究方向都是无限的。由于金融公司很少与图像处理和诸如NLP之类的技术进行交互，因此我强烈的好奇心使我决定去纯粹的技术公司进行调查。致力于智能家居，目标是Javis
人工智能/机器学习/深度学习
我经常在公交车的广告牌上看到这些字眼，好像没有该技术的公司会落后一样。还有各种学习，例如强化学习，迁移学习，增量学习。
这些话之间是什么关系机器学习是人工智能的一种，而深度学习是机器学习的一种。在学习机器学习之前先学习AI。
计算机“算法”与数学“算法”之间的区别
理论知识对于AI算法工程师来说非常重要。敲代码只是想法的实现过程。这里的“算法”与计算机CS的“算法”不同。
AI算法是从数学上推导的，因此仍然需要学习数学基础。学习越深入，要求越高。在面试期间，极少允许使用手写代码，并且90%的人要求模型挑选算法细节。
在学校里，我是一个不喜欢做笔记的人，甚至是一个不喜欢上课的人。但是自从我进入机器学习之路以来，笔记就开始腾飞了〜

3. 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。

4. 应届生都年薪30w了，做AI工程师到底有哪些要求

1.数学基础,要学习人工智能，最基本的高数、线代、概率论必须掌握，至少也得会高斯函数、矩阵求导，明白梯度下降是怎么回事，否则对于模型的基本原理完全不能理解，模型调参与训练也就无从谈起了。
2. 编程基础,如果是做纯算法研究员，工程能力的要求不会太高，但也需要能写源代码；而对于做算法引擎开发或是应用开发的工程师来说，代码实现的能力高低就直接决定了工作产出的质量与效率了。所以，想做AI工程师的你需要熟练掌握至少一种编程语言，并掌握配套的工具、常用库等。
3.机器学习基础,人工智能的热潮来源于深度学习相关技术与应用的优异表现，所以招聘最热的岗位无疑是机器学习算法工程师。因此，机器/深度学习的经典算法、常见的神经网络模型、模型调参和训练技巧就需要尽可能多和深入地掌握了。
4.专业领域知识基础,人工智能主要应用领域可大致分为图像、语音和NLP（自然语言处理）。无论是其中哪个领域，都有海量的专业知识需要去掌握，比如如果你想从事智能驾驶行业的机器视觉方面的工作，那么你就需要掌握图像相关的知识；而如果你想做一款智能音箱的算法开发，你就需要掌握语音和NLP相关的知识。
5.具体行业的深度认知。任何应用场景都有自己独特的数据结构，而一个能够落地的AI应用自然离不开对于业务本身的深入理解。算法工程师们需要清晰地把握一个AI系统由哪些模块组成，相互关系是什么，都用到哪些技术，解决什么问题，才可能针对具体的问题展开实验研究，从而进行优化。

5. NLP算法工程师是什么职位

工程师当然是工程师的职位了，
这是事实的，
不用去怀疑。

6. 自然语言处理就业前景

自然语言处理就业前景如下：

1、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。

2、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。

4、对自然语言处理的常见模型有深入研究，如BERT等，至少熟悉一种深度学习框架，有相关项目经验。

5、良好的分析问题和解决问题的能力。

7. nlp算法属于什么专业

nlp算法属于计算机应用领域专业的一种。

NLP即Natural Language Processing自然语言处理，是属于计算机应用领域的一种，特指利用海量文本数据，通过一定计算方法寻求字词之间的联系（语文里的主谓宾、近义词等），然后开展相关的许多应用。

nlp方向是当前人工智能领域的主要研究方向之一，同时nlp和cv这两个方向也是当前落地应用做得比较好的两个方向，未来随着工业互联网的落地应用，nlp和cv与产业场景的结合会越来越多，创新点也会非常多。

NLP的概念：

NLP（Natural Language Processing，自然语言处理）是计算机科学领域以及人工智能领域的一个重要的研究方向，它研究用计算机来处理、理解以及运用人类语言（如中文、英文等），达到人与计算机之间进行有效通讯。

在一般情况下，用户可能不熟悉机器语言，所以自然语言处理技术可以帮助这样的用户使用自然语言和机器交流。从建模的角度看，为了方便计算机处理，自然语言可以被定义为一组规则或符号的集合，我们组合集合中的符号来传递各种信息。

这些年，NLP研究取得了长足的进步，逐渐发展成为一门独立的学科，从自然语言的角度出发，NLP基本可以分为两个部分：自然语言处理以及自然语言生成，演化为理解和生成文本的任务。

8. 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。

9. NLP算法工程师有前途吗

NLP算法工程师的经验和算法工程师的经验没有太大差别。NLP的发展并不是那么快。如果没有实际的业务需求，NLP的实现或产品功能不如其他领域那么大，所以NLP工程师可能会面临相对较多的挫折，当然也面临更多的机会。实际上，算法工程师的经验非常重要，两个人认为这是积累和反思，通常花更多的时间阅读纸张来重现一些实验，而不会浪费你的表现和时间;问题经常得到解决需要的是经验和灵感。这两点通常都是从积累和反思中得出的。因此，当你处于最佳位置时，要认真思考。不要拘泥于时间，形式和位置。当你下班或放松时，你经常可以激发灵感。因此，重要的是要保持对问题的关注程度。不要在压力下压力自己（当然，前提是你已经做了足够的积累）。

10. 自然语言处理方向研究生好找工作吗

现在国内IT互联网公司大部分NLP和IR人才被BAT公司垄断，导致市面上的优秀NLP人才极少，因此很多创业公司紧缺这方面的人才。从人工智能发展的趋势来看，我认为这是一个不错的领域，可以为之奋斗一生。NLP几乎是互联网机器学习业务的必备技能。因为互联网内容最大比例的是文本。NLP挺好找工作的，但是最好机器学习的内容学全一点，毕竟实际工作内容是很多类型的，所以NLP是比较必要但不充分。我读研时好多年前就觉得自然语言是个很有前途的方向。所以想如果我读博就念这个方向。结果我找来书看过后。深深觉得自己不行。因为我念的是纯文科的语言学。