算法应用开发工程师

‘壹’ 算法工程师和软件工程师相比较哪个发展会好些

我认为算法工程师好些
因为现在软件工程师超多，做1个软件有很多软件辅助，非常简单（比如：VB 傻瓜都会）。再说你做1个软件不到1个月就会落后别人，你想象以前好多软件，现在都不用了!
而算法工程师全靠能力，思维，很难学习，但学会的你不仅可以编软件，还可以搞黑客，如果你是学生，你参加了这种竞赛可以保送上大学,免费出国！

‘贰’ 现在算法工程师都有哪些分类

转帖：工作内容：设计和优化应用算法，并协助完成应用软件方案设计及算法设计；独立完成数学建模及算法设计；编写相关技术文档。教育培训：应用数学、计算机等相关专业本科以上学历。工作经验：算法开发人员重在很强的逻辑思维能力。并且需要熟练掌握数学建模、应用算法的设计和优化理论；精通C/C++或其他一种编程语言；熟悉数据库的接口技术。职业发展路径：国内算法应用开发工程师人才缺乏，需求相对较大。此职位专业技术性很强，对数学、算法及编程能力有很高的要求。经过一段时间的工作经验的积累后，可发展成为高级软件工程师、需求工程师，但需要具有丰富的软件开发经验和相关工作的技术背景。如果想成为技术经理、项目经理，则还需要具有较强的管理和组织等方面的能力。

‘叁’ 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。

‘肆’ 算法工程师大致是做什么的

根据行业的PPT或者业务中的某些痛点来提出技术方案 -> 然后开始收集数据，不仅要问遍组内，还要去其他组收集各种各样的需求 -> 根据之前的技术方案来进行数据的预处理 -> 撰写特征工程 -> 训练模型 -> 调参 -> 调参 -> 重新收集数据 -> 数据的预处理 -> 收集更多数据 -> 调参 -> 调参 -> 调参 ->…->放弃。
业务理解

就做机器学习的经验来看，通常来说在做业务之前，一定要清楚的弄明白项目的业务需求是什么，弄清楚这个问题是什么比一开始就写代码重要得多。意思就是在回答问题之前，一定要把问题的内容弄清楚。有的时候，虽然看上去是一个很大的需求，但是实际操作起来的时候使用一些简单的办法也能够达到项目指标。有的时候，虽然看上去很简单，但是实际操作起来并不是一件容易的事情。从之前做理论数学的经验来看，通常数学里面的一些问题是是非题，不能够添加条件的。在PDE 等方程领域，定理的条件越多，表示定理越不值钱。不过在工作中，这些条条框框会相对减少很多，只要能够达成项目目标，无论是添加样本，添加特征，添加服务器数量其实都是可以的，并且要把机器学习模型和业务指标有机结合才能够达到最终的项目指标。
数据清洗和特征工程
而在机器学习算法工程师的日常生活中，除了上面的小段子之外，其实最重要的是样本层和特征层的处理工作。在学术界，都是使用开源的数据，别人都已经完全标记好了，学术圈的人通常来说只需要在这些数据的基础上提出更好的模型，更创新的算法即可。但是在工业界就完全不一样了，不要说有人帮你标记数据了，有的时候连数据在哪里都不知道，数据的质量如何也不知道，因此更多的时候是进行数据的处理和清洗工作。之前做一个项目的时候，准确率和召回率始终上不去，但是等把样本里面的脏数据清理掉之后，模型的效果瞬间提升了一个档次。在脏数据面前，再好的模型都是没有用的，在训练模型之前，一定要先看一下数据层的问题。
在人工智能这个领域，无论是 CV，NLP，还是机器学习，里面的技术迭代都是非常快的，而且是需要相对专业的人才能够从事这些领域。在这种情况下，机器学习从业者的持续学习就显得尤其重要，几年前的技术在新的业务场景下就未必适合，可能需要使用其他的模型或者框架才能够更好地解决问题。所以，除了完成日常的搬砖工作之外，建议每天抽一点时间来阅读论文，保持对业界技术的跟进和迭代。不过这个行业感觉鱼龙混杂，有的时候论文或者PPT里面的技术框架其实没有办法复现，能够精准地判断哪些方案好，哪些方案差绝对是算法工程师必备的关键能力之一。
 

‘伍’ 算法工程师和软件开发工程师，哪个岗位门槛高点

我认为是算法工程师
因为现在软件工程师超多，做1个软件有很多软件辅助，非常简单(比如:VB 傻瓜都会)。再说你做1个软件不到1个月就会落后别人，你想象以前好多软件，现在都不用了!而算法工程师全靠能力，思维，很难学习，但学会的你不仅可以编软件，还可以搞黑客，如果你是学生，你参加了这种竞赛可以保送上大学,免费出国!

‘陆’ 如何做一名算法应用工程师

算法工程师是一个非常高端的职位；

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。

简介：

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。

在计算机音视频和图形图形图像技术等二维信息算法处理方面目前比较先进的视频处理算法：机器视觉成为此类算法研究的核心；另外还有2D转3D算法(2D-to-3D conversion)，去隔行算法(de-interlacing)，运动估计运动补偿算法(Motion estimation/Motion Compensation)，去噪算法(Noise Rection)，缩放算法(scaling)，锐化处理算法(Sharpness)，超分辨率算法(Super Resolution),手势识别(gesture recognition),人脸识别(face recognition)。

在通信物理层等一维信息领域目前常用的算法：无线领域的RRM、RTT，传送领域的调制解调、信道均衡、信号检测、网络优化、信号分解等。

另外数据挖掘、互联网搜索算法也成为当今的热门方向。

算法工程师逐渐往人工智能方向发展。

‘柒’ 算法工程师、研发工程师、软件工程师都是什么

算法工程师是利用算法来处理事物的人，根据研究领域，主要包括软件开发和软件开发方面的知识和知识，它主要包括对软件开发的知识/视频专业进行加工的工程师，软件开发的工程师和软件开发的工程师需要有丰富的经验。

研发工程师是从事某一行业的专业人员，系统地研究和开发一些不存在的东西，并且有一定的经验，或者改进已经存在的东西以达到最广泛的工作目标的程序员，它需要强烈的好奇心，喜欢新的东西，有趣的学习。

软件工程师是从事软件专业的人的专业能力的认证，它表明他具有从事工程开发的系列的相关工程师的集体资格。

(7)算法应用开发工程师扩展阅读：

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。

研发工程师创新意识：

思路开阔，能从市场、用户和生产工艺角度考虑产品开发。唯技术至上的人，思路狭隘，即使聪明过人，只能扮演一个处理具体问题的小角色。企业的唯一目标是赚钱，能赚钱就是好产品，不能赚钱就等于零。

对于软件工程师，不太重视学历，但并不是对学历没有要求，重点关注项目的经验和学习知识的能力，能否利用软件工程专业知识来解决问题，根据岗位不同，对软件工程师的要求也有所不同。

‘捌’ 算法工程师和软件工程师的区别在哪里，他们工作

如果一个人解决问题的工具都来自NLP和ML的一些经典算法，业界最新发表的论文，
那么肯定算是算法工程师。
如果一个人解决问题的工具来自项目遗留的庞大的code base，N种系统架构方案，各
种的可选第三方库，自己写的各种Demo中的经验，各种解决代码复杂性的经验论和方法论，
以及各种可更换的存储介质(比如硬盘-》内存/SSD等)，各种从单核到多核和向量处理器，
那么他通常是软件工程师或系统架构师。

‘玖’ 算法工程师与游戏研发工程师哪个更有前景，薪水，职业

你可以先去【绘学霸】网站找“游戏设计/游戏制作”板块的【免费】视频教程-【点击进入】完整入门到精通视频教程列表： www.huixueba.net/web/AppWebClient/AllCourseAndResourcePage?type=1&tagid=307&zdhhr-11y17r-1737559306249002947

想要系统的学习可以考虑报一个网络直播课，推荐CGWANG的网络课。老师讲得细，上完还可以回看，还有同类型录播课可以免费学（赠送终身VIP）。

自制能力相对较弱的话，建议还是去好点的培训机构，实力和规模在国内排名前几的大机构，推荐行业龙头：王氏教育。
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大家可以先把【绘学霸】APP下载到自己手机，方便碎片时间学习——绘学霸APP下载： www.huixueba.com.cn/Scripts/download.html

‘拾’ 算法工程师的就业前景如何

人工智能工作最受欢迎。算法工程师平均招聘工资建议达到25978元。由于人才匮乏，企业竞争激烈，平均加薪超过7%。该市90%以上的人工智能高薪工作都在天河区.近日，由广州天河人才港和BOSS直接就业研究院联合发布的《广州市天河区2018年1-4月人才趋势报告》，展示了该地区的主流发展趋势：IAB已经成为天河区，和天河区创新型企业和大型企业布局或发展的核心主方向，企业以高薪吸引更多的行业优秀人才。“天河区企业渴望以高薪攫取IAB人才，这意味着企业要在这些行业中发挥实力。