演算法的就業前景
㈠ 人工智慧技術應用就業方向及前景
人工智慧就業前景很不錯,就業方向主要有機器視覺、指紋識別、人臉識別、視網膜識別、虹膜識別。
掌紋識別、專家系統、自動規、智能搜索、定理證明、博弈、自動程序設計、智能控制、機器人學、語言和圖像理解、遺傳編程等。
列入國家發展規劃後,國家會頒發很多政策去促進這一計劃的實現,所以越早進入人工智慧領域就越有發展潛能。

人工智慧技術應用就業方向及前景:
1、演算法工程師。進行人工智慧相關前沿演算法的研究,包括機器學習、知識應用、智能決策等技術的應用。以機器學習的過程為例,涉及到數據收集、數據整理、演算法設計、演算法訓練、演算法驗證、演算法應用等步驟,所以演算法是機器學習開發的重點。
2、程序開發工程師。一方面程序開發工程師需要完成演算法實現,另一方面程序開發工程師需要完成項目的落地,需要完成各個功能模塊的整合。
3、人工智慧運維工程師。大數據與AI產品相關運營、運維產品研發;相關組件的運維工具系統的開發與建設;提供大數據與AI雲產品客戶支持。
4、智能機器人研發工程師。研發方向主要從事機器人控制系統開發,高精度器件的設計研發等。工業機器人系統集成方向主要做工作站設計,電氣設計,器件選型,機器人調試,編程,維護等。
5、AI硬體專家。AI 領域內另外一種日益增長的藍領工作是負責創建 AI 硬體(如 GPU 晶元)的工業操作工作。大科技公司目前已經採取了措施,來建立自己的專業晶元。
㈡ 演算法工程師 就業前景
一、演算法工程師簡介
(通常是月薪15k以上,年薪18萬以上,只是一個概數,具體薪資可以到招聘網站如拉鉤,獵聘網上看看)
演算法工程師目前是一個高端也是相對緊缺的職位;
演算法工程師包括
音/視頻演算法工程師(通常統稱為語音/視頻/圖形開發工程師)、圖像處理演算法工程師、計算機視覺演算法工程師、通信基帶演算法工程師、信號演算法工程師、射頻/通信演算法工程師、自然語言演算法工程師、數據挖掘演算法工程師、搜索演算法工程師、控制演算法工程師(雲台演算法工程師,飛控演算法工程師,機器人控制演算法)、導航演算法工程師(
@之介
感謝補充)、其他【其他一切需要復雜演算法的行業】
專業要求:計算機、電子、通信、數學等相關專業;
學歷要求:本科及其以上的學歷,大多數是碩士學歷及其以上;
語言要求:英語要求是熟練,基本上能閱讀國外專業書刊,做這一行經常要讀論文;
必須掌握計算機相關知識,熟練使用模擬工具MATLAB等,必須會一門編程語言。
演算法工程師的技能樹(不同方向差異較大,此處僅供參考)
1 機器學習
2 大數據處理:熟悉至少一個分布式計算框架Hadoop/Spark/Storm/ map-rece/MPI
3 數據挖掘
4 扎實的數學功底
5 至少熟悉C/C++或者java,熟悉至少一門編程語言例如java/python/R
加分項:具有較為豐富的項目實踐經驗(不是水論文的哪種)
二、演算法工程師大致分類與技術要求
(一)圖像演算法/計算機視覺工程師類
包括
圖像演算法工程師,圖像處理工程師,音/視頻處理演算法工程師,計算機視覺工程師
要求
l
專業:計算機、數學、統計學相關專業;
l
技術領域:機器學習,模式識別
l
技術要求:
(1) 精通DirectX HLSL和OpenGL GLSL等shader語言,熟悉常見圖像處理演算法GPU實現及優化;
(2) 語言:精通C/C++;
(3) 工具:Matlab數學軟體,CUDA運算平台,VTK圖像圖形開源軟體【醫學領域:ITK,醫學圖像處理軟體包】
(4) 熟悉OpenCV/OpenGL/Caffe等常用開源庫;
(5) 有人臉識別,行人檢測,視頻分析,三維建模,動態跟蹤,車識別,目標檢測跟蹤識別經歷的人優先考慮;
(6) 熟悉基於GPU的演算法設計與優化和並行優化經驗者優先;
(7) 【音/視頻領域】熟悉H.264等視頻編解碼標准和FFMPEG,熟悉rtmp等流媒體傳輸協議,熟悉視頻和音頻解碼演算法,研究各種多媒體文件格式,GPU加速;
應用領域:
(1) 互聯網:如美顏app
(2) 醫學領域:如臨床醫學圖像
(3) 汽車領域
(4) 人工智慧
相關術語:
(1) OCR:OCR (Optical Character Recognition,光學字元識別)是指電子設備(例如掃描儀或數碼相機)檢查紙上列印的字元,通過檢測暗、亮的模式確定其形狀,然後用字元識別方法將形狀翻譯成計算機文字的過程
(2) Matlab:商業數學軟體;
(3) CUDA: (Compute Unified Device Architecture),是顯卡廠商NVIDIA推出的運算平台(由ISA和GPU構成)。 CUDA™是一種由NVIDIA推出的通用並行計算架構,該架構使GPU能夠解決復雜的計算問題
(4) OpenCL: OpenCL是一個為異構平台編寫程序的框架,此異構平台可由CPU,GPU或其他類型的處理器組成。
(5) OpenCV:開源計算機視覺庫;OpenGL:開源圖形庫;Caffe:是一個清晰,可讀性高,快速的深度學習框架。
(6) CNN:(深度學習)卷積神經網路(Convolutional Neural Network)CNN主要用來識別位移、縮放及其他形式扭曲不變性的二維圖形。
(7) 開源庫:指的是計算機行業中對所有人開發的代碼庫,所有人均可以使用並改進代碼演算法。
(二)機器學習工程師
包括
機器學習工程師
要求
l
專業:計算機、數學、統計學相關專業;
l
技術領域:人工智慧,機器學習
l
技術要求:
(1) 熟悉Hadoop/Hive以及Map-Rece計算模式,熟悉Spark、Shark等尤佳;
(2) 大數據挖掘;
(3) 高性能、高並發的機器學習、數據挖掘方法及架構的研發;
應用領域:
(1)人工智慧,比如各類模擬、擬人應用,如機器人
(2)醫療用於各類擬合預測
(3)金融高頻交易
(4)互聯網數據挖掘、關聯推薦
(5)無人汽車,無人機
相關術語:
(1) Map-Rece:MapRece是一種編程模型,用於大規模數據集(大於1TB)的並行運算。概念"Map(映射)"和"Rece(歸約)",是它們的主要思想,都是從函數式編程語言里借來的,還有從矢量編程語言里借來的特性。
(三)自然語言處理工程師
包括
自然語言處理工程師
要求
l
專業:計算機相關專業;
l
技術領域:文本資料庫
l
技術要求:
(1) 熟悉中文分詞標注、文本分類、語言模型、實體識別、知識圖譜抽取和推理、問答系統設計、深度問答等NLP 相關演算法;
(2) 應用NLP、機器學習等技術解決海量UGC的文本相關性;
(3) 分詞、詞性分析、實體識別、新詞發現、語義關聯等NLP基礎性研究與開發;
(4) 人工智慧,分布式處理Hadoop;
(5) 數據結構和演算法;
應用領域:
口語輸入、書面語輸入
、語言分析和理解、語言生成、口語輸出技術、話語分析與對話、文獻自動處理、多語問題的計算機處理、多模態的計算機處理、信息傳輸與信息存儲 、自然語言處理中的數學方法、語言資源、自然語言處理系統的評測。
相關術語:
(2) NLP:人工智慧的自然語言處理,NLP (Natural Language Processing) 是人工智慧(AI)的一個子領域。NLP涉及領域很多,最令我感興趣的是「中文自動分詞」(Chinese word segmentation):結婚的和尚未結婚的【計算機中卻有可能理解為結婚的「和尚「】
(四)射頻/通信/信號演算法工程師類
包括
3G/4G無線通信演算法工程師, 通信基帶演算法工程師,DSP開發工程師(數字信號處理),射頻通信工程師,信號演算法工程師
要求
l
專業:計算機、通信相關專業;
l
技術領域:2G、3G、4G,BlueTooth(藍牙),WLAN,無線移動通信, 網路通信基帶信號處理
l
技術要求:
(1) 了解2G,3G,4G,BlueTooth,WLAN等無線通信相關知識,熟悉現有的通信系統和標准協議,熟悉常用的無線測試設備;
(2) 信號處理技術,通信演算法;
(3) 熟悉同步、均衡、信道解碼等演算法的基本原理;
(4) 【射頻部分】熟悉射頻前端晶元,扎實的射頻微波理論和測試經驗,熟練使用射頻電路模擬工具(如ADS或MW或Ansoft);熟練使用cadence、altium designer PCB電路設計軟體;
(5) 有扎實的數學基礎,如復變函數、隨機過程、數值計算、矩陣論、離散數學
應用領域:
通信
VR【用於快速傳輸視頻圖像,例如樂客靈境VR公司招募的通信工程師(數據編碼、流數據)】
物聯網,車聯網
導航,軍事,衛星,雷達
相關術語:
(1) 基帶信號:指的是沒有經過調制(進行頻譜搬移和變換)的原始電信號。
(2) 基帶通信(又稱基帶傳輸):指傳輸基帶信號。進行基帶傳輸的系統稱為基帶傳輸系統。傳輸介質的整個信道被一個基帶信號佔用.基帶傳輸不需要數據機,設備化費小,具有速率高和誤碼率低等優點,.適合短距離的數據傳輸,傳輸距離在100米內,在音頻市話、計算機網路通信中被廣泛採用。如從計算機到監視器、列印機等外設的信號就是基帶傳輸的。大多數的區域網使用基帶傳輸,如乙太網、令牌環網。
(3) 射頻:射頻(RF)是Radio Frequency的縮寫,表示可以輻射到空間的電磁頻率(電磁波),頻率范圍從300KHz~300GHz之間(因為其較高的頻率使其具有遠距離傳輸能力)。射頻簡稱RF射頻就是射頻電流,它是一種高頻交流變化電磁波的簡稱。每秒變化小於1000次的交流電稱為低頻電流,大於10000次的稱為高頻電流,而射頻就是這樣一種高頻電流。高頻(大於10K);射頻(300K-300G)是高頻的較高頻段;微波頻段(300M-300G)又是射頻的較高頻段。【有線電視就是用射頻傳輸方式】
(4) DSP:數字信號處理,也指數字信號處理晶元
(五)數據挖掘演算法工程師類
包括
推薦演算法工程師,數據挖掘演算法工程師
要求
l
專業:計算機、通信、應用數學、金融數學、模式識別、人工智慧;
l
技術領域:機器學習,數據挖掘
l
技術要求:
(1) 熟悉常用機器學習和數據挖掘演算法,包括但不限於決策樹、Kmeans、SVM、線性回歸、邏輯回歸以及神經網路等演算法;
(2) 熟練使用SQL、Matlab、Python等工具優先;
(3) 對Hadoop、Spark、Storm等大規模數據存儲與運算平台有實踐經驗【均為分布式計算框架】
(4) 數學基礎要好,如高數,統計學,數據結構
l
加分項:數據挖掘建模大賽;
應用領域
(1) 個性化推薦
(2) 廣告投放
(3) 大數據分析
相關術語
Map-Rece:MapRece是一種編程模型,用於大規模數據集(大於1TB)的並行運算。概念"Map(映射)"和"Rece(歸約)",是它們的主要思想,都是從函數式編程語言里借來的,還有從矢量編程語言里借來的特性。
(六)搜索演算法工程師
要求
l
技術領域:自然語言
l
技術要求:
(1) 數據結構,海量數據處理、高性能計算、大規模分布式系統開發
(2) hadoop、lucene
(3) 精通Lucene/Solr/Elastic Search等技術,並有二次開發經驗
(4) 精通Lucene/Solr/Elastic Search等技術,並有二次開發經驗;
(5) 精通倒排索引、全文檢索、分詞、排序等相關技術;
(6) 熟悉Java,熟悉Spring、MyBatis、Netty等主流框架;
(7) 優秀的資料庫設計和優化能力,精通MySQL資料庫應用 ;
(8) 了解推薦引擎和數據挖掘和機器學習的理論知識,有大型搜索應用的開發經驗者優先。
(七)控制演算法工程師類
包括了雲台控制演算法,飛控控制演算法,機器人控制演算法
要求
l
專業:計算機,電子信息工程,航天航空,自動化
l
技術要求:
(1) 精通自動控制原理(如PID)、現代控制理論,精通組合導航原理,姿態融合演算法,電機驅動,電機驅動
(2) 卡爾曼濾波,熟悉狀態空間分析法對控制系統進行數學模型建模、分析調試;
l
加分項:有電子設計大賽,機器人比賽,robocon等比賽經驗,有硬體設計的基礎;
應用領域
(1)醫療/工業機械設備
(2)工業機器人
(3)機器人
(4)無人機飛控、雲台控制等
(八)導航演算法工程師
要求
l 專業:計算機,電子信息工程,航天航空,自動化
l 技術要求(以公司職位JD為例)
公司一(1)精通慣性導航、激光導航、雷達導航等工作原理;
(2)精通組合導航演算法設計、精通卡爾曼濾波演算法、精通路徑規劃演算法;
(3)具備導航方案設計和實現的工程經驗;
(4)熟悉C/C++語言、熟悉至少一種嵌入式系統開發、熟悉Matlab工具;
公司二(1)熟悉基於視覺信息的SLAM、定位、導航演算法,有1年以上相關的科研或項目經歷;
(2)熟悉慣性導航演算法,熟悉IMU與視覺信息的融合;
應用領域
無人機、機器人等。
㈢ 信息與計算科學專業的就業前景如何
計算機科學與技術專業具有不同的開設方向,可分為應用軟體方向、網路技術方向和計算機工程(硬體)方向等。與此相對應的,畢業生就業主要有四個方面:
一是網路工程方向,可說就業前景良好,學生畢業後可以到國內外大型電信服務商、大型通信設備製造企業進行技術開發工作,也可以到其他企事業單位從事網路工程領域的設計、維護、教育培訓等工作;
二是軟體工程方向,就業前景十分廣闊,畢業後可以到國內外眾多軟體企業、國家機關以及各個大中型企事業單位的信息技術部門、教育部門等從事軟體工程領域的技術開發、教學、科研及管理等工作,也可以繼續攻讀計算機科學與技術類專業研究生和軟體工程碩士;
三是通信方向,學生畢業後可到信息產業、財政、金融、郵電、交通、國防、大專院校和科研機構,從事通信技術和電子技術的科研、教學和工程技術工作;
四是網路與信息安全方向,畢業生可為政府、國防、軍隊、電信、電力、金融、鐵路等部門的計算機網路系統、信息安全領域進行管理和服務,並可繼續攻讀信息安全、通信、信息處理、計算機軟體和其他相關學科的碩士學位。
㈣ 2020年,人工智慧演算法工程師就業競爭壓力多大
從當前人工智慧領域的發展情況來看,2020年演算法工程師的崗位競爭壓力是比較大的,主要原因集中在三個方面。
其一是當前演算法工程師的整體人才需求增量正在趨緩,這一點在2019年的研究生秋招時就有比較明顯的體現,不少打算從事演算法崗位的研究生最終選擇了開發崗位。
其二是人工智慧領域的創業熱點正在從技術創新向應用創新轉移,隨著大型人工智慧平台的陸續開放,這一趨勢會越發明顯。所以大量技術研發能力較差的中小技術團隊將轉向應用領域,這導致演算法工程師的就業渠道正在集中到大型科技公司,所以競爭也會更加激烈。
其三是目前有大量的研究生希望從事演算法工程師崗位,這也導致了演算法工程師崗位的競爭越來越激烈。實際上,當前計算機視覺、自然語言處理這兩個領域的研究生還是存在一定就業壓力的,因為前些年這兩個領域熱度很高,人才招聘量也非常大,所以不少研究生都選擇了這兩個方向,但是由於人工智慧產品在落地應用的過程中遇到了一定的障礙,所以也在一定程度上影響了人才需求。
雖然演算法工程師的就業競爭壓力比較大,但是從產業互聯網發展的大背景來看,演算法工程師整體的就業前景還是比較好的,尤其在產業結構升級的推動下,大量的傳統行業企業都需要進行智能化改造,而這個過程也必然會釋放出更多的演算法崗位。
最後,對於當前要計劃從事演算法工程師崗位的人來說,一定要重視編程實踐能力的提升,這對於提升就業競爭力有明顯的幫助。
㈤ 快速演算法與數據科學就業前景
快速演算法與數據科學就業前景是不錯的。從近兩年快速演算法與數據科學專業的就業情況來看,整體的就業表現還是比較不錯的,雖然該專業是新興專業之一,但從當前大的計算機發展趨勢來看,未來在工業互聯網逐漸落地應用之後,產業領域會釋放出大量大數據專業人才的需求,而且高附加值崗位也會比較多,從這個角度來看,快速演算法與數據科學就業前景還是非常廣闊的。
㈥ 計算機專業就業前景如何
計算機應用技術專業不錯,平均起步收入很高的,而且就業面比較寬。
伴隨經濟結構的調整,科技興國戰略的進一步實施,科學、工業、國防和教育事業需要一大批高素質的計算機專門人才。計算機行業良好的就業前景及薪酬待遇吸引了大量非計算機應用技術專業的人。
他們迫切需要依靠學習和培訓獲得進入計算機應用技術專業業的技術能力。而另一個方面,計算機應用技術專業行業中職業的變化和更替也是最為頻繁的,它要求從業者必須不斷地學習才能保持這種持續工作的狀態。
同時一個人學習的技術越先進,掌握的技術越全面,那麼這個人的事業發展前景就越廣闊,工作選擇的機會就越大。
計算機應用技術的研究方向:
1、基於互聯網路的軟體工程技術和網路軟體集成技術,在多agents協同工作,通用rpc應用平台等方面取得了研究成果
2、中間件技術,特別是安全中間件在銀行支付系統中的應用技術,取得了多個成功應用的案例。
3、j2ee架構的應用技術,在corba應用技術方面也取得了成果。
4、數據挖掘與知識發現:主要研究基礎理論、發現演算法、可視化技術、定性定量互換模型、知識表示方法、發現知識的維護和再利用、半結構化和非結構化數據中的知識發現以及網上數據挖掘等。
5、生物信息智能處理技術:研究生物智能信息處理中的演算法問題,重點研究生物信息資源共享技術和生物信息的知識挖掘。主要包括研究新的dna序列特徵分析方法。
㈦ 計算機專業就業前景怎樣
是不錯的。計算機專業一直很受歡迎,不僅就業面廣,而且畢業生可以拿到更高的工資。計算機是一門多元化的學科,這註定了計算機專業學習的難度,同時也說明了該專業就業的方向有很多。
軟體開發是畢業生工作後最有可能的選擇之一。進入軟體公司從事編程,一方面需要非常扎實的基本知識,另一方面要求本身具備創新能力。
前者是很多畢業生都擁有的,所以憑借自己在學校內學習到的扎實知識找到一份軟體編程工作是不難的。而後者創新能力就要靠在工作中積累經驗,還要有勇氣實踐。

計算機專業可以概括為以下幾個方面:
一、計算機軟體與理論
本專業主要培養具有較強理論基礎和設計、開發軟體能力的軟體人才,以滿足軟體開發、技術管理、科學研究和高等教育等多層次的社會需要。
二、計算機應用技術
本專業主要培養計算機應用技術領域的各類開發、研究、應用人才。
畢業生適合的工作有:高等院校計算機科學與技術的教師和研究人員、中小型控制系統的設計實施人員、大型控制系統的應用人員、企業級MIS/ERP建設人員、基於Internet/Intranet的多媒體應用程序開發人員、數字通訊領域各類應用人員、大中型企業及涉外企業IT部門的工作人員。
三、計算機系統(體系)結構
本專業以並行處理、容錯計算等為主要研究方向,所開設的課程反映當前國內外計算機系統結構學科的發展水平。培養學生的計算機軟硬體基礎,以及熟練的以計算機為手段獨立研究與設計計算機系統的能力和計算機應用、軟體開發能力
㈧ 演算法工程師的就業前景如何
人工智慧工作最受歡迎。演算法工程師平均招聘工資建議達到25978元。由於人才匱乏,企業競爭激烈,平均加薪超過7%。該市90%以上的人工智慧高薪工作都在天河區.近日,由廣州天河人才港和BOSS直接就業研究院聯合發布的《廣州市天河區2018年1-4月人才趨勢報告》,展示了該地區的主流發展趨勢:IAB已經成為天河區,和天河區創新型企業和大型企業布局或發展的核心主方向,企業以高薪吸引更多的行業優秀人才。「天河區企業渴望以高薪攫取IAB人才,這意味著企業要在這些行業中發揮實力。

㈨ 物理層/通信演算法工程師前景怎麼樣就業好嗎
物理層/通訊演算法工程師,現在是超級熱門的職位,國內很缺,國內有20多家做小基站的公司,都有物理層開發部門,但很缺人。非常好就業。INTEL的一個物理層軟體白送出去,基本上沒有哪個公司能接下來,吃透,然後進行新的功能開發。如果有機會做物理層開發,一定抓住機會,在學校先積累一點知識,然後找一家好公司干幾年,不會超過5年,年薪50萬不是夢。

通信演算法工程師:
演算法(Algorithm)是一系列解決問題的清晰指令,也就是說,能夠對一定規范的輸入,在有限時間內獲得所要求的輸出。如果一個演算法有缺陷,或不適合於某個問題,執行這個演算法將不會解決這個問題。不同的演算法可能用不同的時間、空間或效率來完成同樣的任務。一個演算法的優劣可以用空間復雜度與時間復雜度來衡量。演算法工程師就是利用演算法處理事物的人。
