⑴ 各位前辈好：现在面临就业，一个offer是光电行业的图像算法工程师；一个是机器视觉研发工程师；
光电行业的图像算法工程师和机器视觉研发工程师应该都是类似工作的，都是做图像处理的。
目前视觉行业还是比较火的，现在的行业做，然后细分到具体行业做
⑵ 图像算法工程师，工作半年对未来很迷茫，该如何调节
一个人在面临新的环境，原有状态发生改变，需要做出选择的时候，容易产生迷茫。比如高考结束后填报志愿、新生入学、毕业进入社会就业选择、工作几年后不知道如何调整未来的方向出现职场迷茫等等，你说的职场迷茫正是后面这种情况。迷茫是暂时的，同时也是正常的。每个人在成长过程中都会或多或少感觉迷茫。要摆脱这种境况,建议你根据自己的能力、岗位的要求、技术的发展趋势、市场未来的需求，为自己设置一个目标，也就是规划.然后定一些阶段目标,只要自己跳一跳就能实现的那种.等实现后,再定下一个努力就能实现的目标,这样一步一步就达到最终目标了.目标切忌过大，要可望又可及,那样不至于使自己迷茫和气馁,如此你便可以能够有成就感，不再迷茫。
⑶ 图像算法工程师（双目orTOF）有前途吗
应用工程师即是现场技术支持/服务工程师，销售则是专门负责卖东西的，应用工程师做好了，在外资可以升级为高级应用工程师---高级应用经理
⑷ 算法工程师未来的发展方向35岁以后呢
技术能力是技术人员的立身之本。站在算法的角度，这里的技术能力主要是算法应用能力，包括阅读论文、算法实现、工程化以及相关文档的撰写。
技术人员常见的一个认知误区是技术大于一切，认为只要技术做好了，就应该得到认可或奖励。事实上，技术在大多数情况下只是商业中的一环，技术做得好不能确保商业上的成功。
以自营电商为例，技术人员做一款功能强大的购物APP不难，但同时必须有商品研发、供应链和物流配送才能完成一个极小的商业闭环。此外，要想商品卖得好得有市场和运营团队一起发力。在这样的背景下，购物APP只是诸多商业环节中的一个节点，因此仅仅依赖软件研发技术显然不足以实现商业上的成功。好的技术团队必须始终围绕各商业环节，有能力定位问题，并研发工具有效地解决问题。
作为算法工程师，在立项和需求评审时，需要有能力评估项目为业务带来的价值以及算法在整个项目中的价值，从而避免把精力浪费在“投入产出比”不高的事情上。如何做到这一步呢？除了有扎实的技术，还需要深入了解业务。
需要了解的业务知识包括（但不限于）商业模式、业务流程、业务限制以及与当前业务相关的技术等等。算法工程师了解业务的另一个好处是洞察需求，解决问题的同时可以发现更多的技术问题，从而推动业务的进步。
技术人员最难跨越的是从技术能力到业务能力的提升。有两方面原因：一是技术人员主观上不太愿意处理业务问题（扯皮的事情较多）；二是技术人员晋升和跳槽时主要被考察的还是技术，因此业务能力在有些技术人员看来短期的收益不高。
架构能力是一种解决复杂问题的能力，它需要考虑业务的现状和未来，把复杂问题分解成简单问题，然后给出解决方案。与软件架构相比，算法架构更偏向业务，不仅要对业务进行建模和抽象，还要考虑工程实现，以便技术方案在实际业务中落地。因此，良好的技术能力和业务能力是算法架构能力的基础。
算法相关的技术项目可能涉及到与其它技术工种的配合，例如：产品经理、数据分析、数据开发、前端、后端、测试、运维等。因此，算法工程师设计的技术方案应该考虑到算法模块与其它技术模块的解耦与协同。
算法工程师做解决方案时应该从全局出发：一是技术上不仅考虑算法而且还要考虑工程实现和产品化（切忌手里有锤子，看什么都是钉子的想法）；二是从整体业务的角度考虑项目带来的收益。例如，假设推荐系统的重构可以带来推荐模块的转化率提升。那么这件事情一定值得做吗？我们还应该评估这个提升效果对大盘利润的影响。如果对大盘利润的提升有限，或许应该把精力投入在更有价值的项目中。
⑸ #图像识别算法工程师(ocr)#坐标上海，为什么感觉招ocr公司太少。我做这个都快三年了，最近面试
招的还是有的，只是这个东西是一家公司的核心的东西，所以可遇不可求，通常也是公司内部知根知底的人，慢慢培养出来的
来自职Q用户：刘先生
算法工程师，还是挺多招的啊 来自职Q用户：刘女士
⑹ 图像算法工程师待遇高吗
的确算得上是一个入算法坑的黄金时间，曾经的条条大路通 CS 变成了条条大路通 AI，不管你曾经读的是物理还是生物，化学还是数学，只要你会 Python，会统计学基础，那时的我都会推荐你们来试一试加入算法这个坑，我也抱着体验的心态开了几次知乎 Live 都讲了一些关于算法入门相关的课，按那时候来讲，只要你“思路正常，逻辑清晰，吃苦耐劳，肯学习”，在算法这个坑里摸滚带爬四五年到现在，你要是在大厂，基本上都能拿到这个数，放一张最近的图可供参考。
图片引用至 @曾加 ，可以参考这位大佬的最新文章：
曾加：最新！互联网大厂各职级薪资对应关系图（2020年初）
zhuanlan.hu.com
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以我熟悉的阿里为例，文中所说的二三十人团队，那基本上就一个P8主管，下面再拆成2-3个小组，每个小组有一个P7/8带队，带着一群P5-P7干活。这就基本构成了阿里的一个最小组织单元，每年的绩效和奖金大体上都是由这位P8主管决定的，所以我们一般尊称为老板……
扯远了，其实我想表达一点，如果现在再有人来问我，学了 Python 之后怎么样加入算法坑比较好，我的建议是不加入。
我们常说的算法，本质上是统计，而统计是基于大数据的。目前能真正拥有大数据基建的企业其实并不多，能通过算法产出新价值的就更少，所以看起来搞 AI 的风风火火，其实大部分都是投资人含泪投的钱，背后能赚钱的少之又少，即便是在大厂也不例外。
所以一个目前仍不赚钱的行业，冲着心中伟大的理想和抱负，会像招开发那样花重金吸纳大批人才吗？答案明显为否，其实只需要花重金留住顶尖的算法人才即可，调包调参的 AI 选手无论何时都可以招得到，而目前大部分通过自学、培训机构出来的 AI 人才，就是这样的 tool boy。
巧的是，曾经我也是这样的 AI 选手，但谁叫我运气好，混得好不如混得早，现在转去数据分析那可就是降维打击了（手动狗头
最后再概括一下，今年是 2020 年，如果想从事算法和数据行业，建议先读一个相关专业的硕士，比如数据挖掘、图像识别等，且学校不能太非主流，不然可能简历面都过不了。
⑺ 做了半年图像算法工程师感觉很迷茫怎么办
已经不太适合了
这种工作比较累，而且做这种要经常参与加班和分工制作，大多都是那些20出头的年轻人在做这些，一个团队中，如果你因为特殊情况而不能经常来加班，也确实不怎么好
还是建议一些文职，或者是自己能控制时间的岗位会比较好
个人意见，仅作参考