音頻演算法招聘
① 關於python在企業開發中的工作是什麼
Python 不僅僅是一個設計優秀的程序語言,它能夠完成現實中的各種任務,你可以在任何場合應用Python, 從網站和游戲開發到機器人和太空梭控制。 (如何學好Python,請看總結!)
盡管如此,Python 的應用領域分為下面幾類。下文將介紹一些Python 具體能幫我們做的事情。
1.python可以用於系統編程 Python 對操作系統服務的內置介面,使其成為編寫可移植的維護操作系統的管理工具和部件(有時也被稱為Shell 工具)的理想工具。
Python 程序可以搜索文件和目錄樹,可以運行其他程序,用進程或線程進行並行處理等等。
2.python可以用於用戶圖形介面 Python 的簡潔以及快速的開發周期十分適合開發GUI 程序。
此外,基於C++ 平台的工具包wxPython GUI API 可以使用Python 構建可移植的GUI 。 諸如PythonCard 和Dabo 等一些高級工具包是構建在wxPython 和Tkinter 的基礎API 之上的。通過適當的庫,你可以使用其他的GUI 工具包,例如,Qt 、GTK 、MFC 和Swing 等。
3..python可以用於Internet 腳本 Python 提供了標准Internet 模塊,使Python 能夠廣泛地在多種網路任務中發揮作用,無論是在伺服器端還是在客戶端都是如此。 而且網路上還可以獲得很多使用Python 進行Internet 編程的第三方工具此外,Python 涌現了許多Web 開發工具包,例如,Django 、TurboGears 、Pylons 、Zope 和WebWare ,使Python 能夠快速構建功能完善和高質量的網站。
4.python可以用於組件集成 在介紹Python 作為控制語言時,曾涉及它的組件集成的角色。Python 可以通過C/C++ 系統進行擴展,並能夠嵌套C/C++ 系統的特性,使其能夠作為一種靈活的粘合語言,腳本化處理其他系統和組件的行為。
例如,將一個C庫集成到Python 中,能夠利用Python 進行測試並調用庫中的其他組件;將Python 嵌入到產品中,在不需要重新編譯整個產品或分發源代碼的情況下,能夠進行產品的單獨定製。 5.python能用於資料庫編程 對於傳統的資料庫需求,Python 提供了對所有主流關系資料庫系統的介面,Python 定義了一種通過Python 腳本存取SQL 資料庫系統的可移植的資料庫API ,這個API 對於各種底層應用的資料庫系統都是統一的。
所以一個寫給自由軟體MySQL 系統的腳本在很大程度上不需改變就可以工作在其他系統上(例如,Oracle )-- 你僅需要將底層的廠商介面替換掉就可以實現。
6.python 可以用於快速原型 對於Python 程序來說,使用殲搜Python 或C編寫的組件看起來都是一樣的。正因為如此,我們可以在一開始利用Python 做系統原型,之後再將組件移植到C或C++ 這樣的編譯語言上。
7.python 可以用於數值計算和科學計算編程 我們之前提到過的NumPy 數值編程擴展包括很多高級工具,通過將Python 與出於速度考慮而使用編譯語言編寫的數值計算的常規代碼進行集成,其他一些數值計算工具為Python 提供了動畫、3D 可視化、並行處理等功能的支持。
8.python 可以用於游戲、圖像、人工智慧、XML 、機器人等 Python 的應用領域很多,遠比這扮改喚里提到的多得多。 例如,可以利用pygame 系統使用Python 對圖形和游戲進行編程;用PIL 和其他的一些工具進行圖像處理;用PyRo 工具包進行機器人控制編程。
總結:一個優秀的Python工程師在任何的公司待遇都是非常不錯的,不僅僅領域很廣,相比於其他的程序語言來說,Python更加靈活,功能強大,簡單易學,是大部分企業,開發者,甚至運維和測試喜歡的語言,包括全世界最大的蘋果公司。如果對於你來說想要學習,但是缺乏指引,缺乏別人的教導你會寸步難行,甚至錯過一次高薪發展的機會,【新人不怕學不好,就怕沒人教!】仔細閱讀下面的代碼,加上代碼裡面的內容,你就有了一廳凱次全新的機會和改變,成為一名優秀的高薪Python開發者,你只差這一件事!資源是小,學習是大,學習全在你,註定不平凡。
② 大數據時代,IT行業8大的熱門崗位哪一個適合你
1、演算法工程師
何萬青博士曾經介紹把一件事做快做好的三種方法,其中就提到過「提高流水線效率、更好的演算法和更短的代碼關鍵路徑。」可以看出演算法在系統效率中的重要地位。演算法是讓機器按照人類設想的方式去解決問題,演算法很大程度上取決於問題類型和工程師對機器編程的理解,其效率的高低與演算法息息相關。
在數學和計算機科學之中,演算法(Algorithm)為一個計算的具體步驟,常用於計算、數據處理和自動推理。在大數據時並叢代,演算法的功能和作用得到進一步凸顯。比如針對公司搜索業務,開發搜索相關性演算法、排序演算法。對公司海量用戶行為數據和用戶意圖,設計數據挖掘演算法。
演算法工程師,根據研究領域來分主要有音頻/視頻演算法處理、圖像技術方面的二維信息演算法處理和通信物理層、雷達信號處理、生物醫學信號處理等領域的一維信息演算法處理。另外數據挖掘、互聯網搜索演算法這些體現大彎兄數據發展方向的演算法,在近幾年越來越流行,而且演算法工程師也逐漸朝向人工智慧的方向發展。
2、商業智能分析師
演算法工程師延伸出來的商業智能,尤其是在大數據領域變得更加火熱。IT職業與咨詢服務公司Bluewolf曾經發布報告指出,IT職位需求增長最快的是移動、數據、雲服務和面向用戶的技術人員,其中具體的職位則包括有商業智能分析師一項。
商業智能分析師往往需要精通資料庫知識和統計分析的能力,能夠使用商業智能工具,識別或監控現有的和潛在的客戶。收集商業情報數據,提供行業報告,分析技術的發展趨勢,確定市場未來的產品開發策略或改進現有產品的銷售。
商業智能和邏輯分析技能在大數據時代顯得特別重要,擁有商業知識以及強大的數據和數學分析背景的IT人才,在將來的IT職場上更能獲得大型企業的青睞。不過這些技能並不是一般人都能掌握的,一些公司目前正在招聘統計學家並教授他們有關技術和商業的知識。
3、數據挖掘工程師
數據挖掘工程師,也可以叫做「數據挖掘專家」。數據挖掘是通過分析每個數據,從大量數據中尋找其規律的技術。數據挖掘是一種決策支持過程,它主要基於人工智慧、機器學習、模式識別、統計學、資料庫、可視化技術等,高度自動化地分析企業的數據,做出歸納性的推理,從中挖掘出潛在的模式,幫助決策者調整市場策略,減少風險,做出正確的決策。
數據挖掘專家或者說數據挖掘工程師掌握的技能,能夠為其快速創造財富。當年亞馬遜的首位數據挖掘工程師大衛·賽林格(DavidSelinger)創辦的數據挖掘公司,將類似於亞馬遜的產品推薦引擎系統銷售給在線零售和廣告銷售商,而這種產品推薦引擎系統,也成為亞馬遜有史以來最賺錢的工具。數據挖掘的價值由此可見一斑。
4、咨詢顧問
任何業務部門和任何行業企業,都有IT系統在背後默默無聞地支撐著。在雲計算大數據時代,業務面臨的挑戰和機遇也會給IT系統帶來更多要求。在這種情況下,IT系統的規劃部署和運維,都要有更為精通的專業人士才能勝任,並滿足面向未來大數據分析、雲計算服務應用的需要。
紐約蒙特法沃醫療中心(montefioremedicalcenter)的副主席傑克-沃夫(JackWolf)曾經表示,他尋求不僅會建立和使用系統而且還會給予其他員工技術支持的新員工,他說:"新的系統意味著你必須有更多的咨詢台來處理更多的咨詢量。"當然,這里體現的主要是某個系統的技術支持的功能,但管中規豹我們不難發現,無論是部署初期的物料采購還是運維過程中的金玉良言,都凸顯出這種技術咨詢顧問的重要性。
5、網路工程師
網路工程師可以說是一個「綠色長青」的職業,網路技術一直以來就處於急需之中,美國人力資源公司羅勃海佛國際(RobertHalfInternational)第三季度IT招聘指數和技能報告指出,網路管理占總需求技能排名中的第二位。對於雲計算時代來說,網路在雲資源池中(計算、存儲、網路)更是扮演著更為重要的作用。
另一方面,IPv6標准、物聯網、移動互聯等蓬勃發展,使得對於網路工程師尤其是新型網路工程師(移動、IPv6、雲計算方向)的人才和技能要求也越來越多。網路工程師也因此而可以細分成多個發展方向,相應的技能要求其側重也有所不同。比如網路安全、網路存儲、架構設計、移動網路等等。
6、移動應用開發工程師
移動應用開發,會隨著移動互聯網時代的到來變得更受追捧。截至2012年絕鬧櫻底我國已經有10億手機用戶,移動智能終端用戶超過4億,在移動支付、移動購物、移動旅遊、移動社交等方面涌現了大量的移動互聯網游戲、應用和創業公司。
移動平台智能系統較多,但真正有影響力的也不外乎iOS、Android、WP、Blackberry等。大量原來PC和互聯網上的信息化應用、互聯網應用均已出現在手機平台上,一些前所未見的新奇應用也開始出現,並日漸增多。
移動應用開發,由於存有多個平台系統,因此不同的平台開發者其所面臨的機遇和挑戰也不盡相同。一個很明顯的例子就是,當初由Google公司和開放手機聯盟領導及開發的基於Linux的安卓系統,在開源之後就給廣大開發者(商)帶來巨大商機,而堅定選擇iOS平台的的開發工程師,也通過蘋果生態系統的不斷擴建和智能設備的高市場佔有,使得較早的一批開發者都賺得盆滿缽滿。不過在國內由於用戶習慣、產業環境和版權保護的問題,移動應用開發者並沒有因此而獲得相應的收益。
7、軟體工程設計師
近年IT業界逐漸涌現出一股軟體定義網路(SDN)、軟體定義數據中心、軟體定義存儲(SDS)和軟體定義伺服器(MoonShot)等浪潮,大有軟體定義未來一切IT基礎設施的趨勢。
PaaS、SaaS、數據挖掘和分析、數據管理和監控、虛擬化、應用開發等等,都是軟體工程師大展身手的好舞台。相應的,這些技術領域也對軟體工程師的要求會更高,尤其是虛擬化和面向BYOD、雲計算、大數據等應用的開發和管理,都需要有更高深的技術支撐。
和演算法工程師有點類似的地方在於,軟體工程師也需要注重設計模式的使用,一位優秀的工程師通常能識別並利用模式,而不是受制於模式。工程師不應讓系統去適應某種模式,而是需要發現在系統中使用模式的時機。
8、資料庫開發和管理
資料庫開發和管理在大數據時代顯得尤為重要,相關的資料庫管理、運維和開發技術,將成為廣大BI、大型企業和咨詢分析機構特別看重的技能體現。代表著更多類型(尤其是非結構化類型)的海量數據的涌現,要求我們實時採集、分析、傳輸這些數據集,在對基礎設施提出嚴峻挑戰的同時,也特別強調了資料庫開發和管理人員的挑戰。
③ 2019-08-07
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**本周工作:**
**HighLights**
- AI數據標注服務運營:外包採集標注11個任務;成都實習生團隊5個任務,合計數量:13.4w
**VQC**
- 愛奇藝號UGC視頻質量對接,拆條視頻來源分析
- 專輯一致性-碼流缺失需求整理
**奇盾**
- 產品
- 網路網盤維權投訴:已進豎滾慎入開發,計劃8.12日完成
- 奇盾標注功能:開發中,計劃8.19日完成
- 新增監控渠道:dailymotion
- 運營
- 奇盾運營指標整理
**DRM**
- 根據六大版權方TQ、合同等信息梳理出符合版權方要求的的DRM標准
- 根據版權及生產需要,制定DRM生產套餐及其對應的生產碼流
- 跟進FOX TQ更新事宜
**騎士**
- 遮標演算法,跟進愛奇藝號對遮標數據的評審,數據投遞至愛奇藝號
- Logo檢測演算法,跟進愛奇藝號提供了第一批頭部備喊保護名單開始第一批演算法訓練
- 音頻演算法,跟進放量增加到50%繼續評估
**anno標注平台**
- 4.0.0版本8.2日提測,計劃8.12日上線;8.6日完成第一輪測試:共15個bug
- 審核演算法toB業務:等待方案
- 標簽樹對接標注系統:暫無進展
- 本周線上bug
| 優先余敬級 | 本周線上新增bug數量 | 目前線上未解決bug總數 |
| ------ | ------------------- | --------------------- |
| P0 | 0 | 0 |
| P1 | 1(已解決) | 0 |
| P2 | 1 | 3 |
| P3 | 1 | 1 |
**AI數據採集標注服務運營**
- 實習生招聘,入職2人,完成入職培訓
- 智能音樂標注進度跟進
- 人物摳圖需求評估完成,已發起招標
- 具體情況:外包採集標注11個任務,成都實習生團隊5個任務
- 外包標注部分(11個任務)
| 業務方 | 任務名稱 | 類型 | 工單號 | 完成情況 |
| ------ | --------------------------------- | ---- | ------ | ---------------------- |
| 王發發 | 卡通&真人低俗數據標注 | 標注 | 156438 | 招標中 |
| 李冠楠 | 地標圖像對比標注任務2 | 標注 | 156067 | 進行中 |
| 何能 | 台詞英文OCR數據標注 | 標注 | 155114 | 招標中 |
| 楊東 | 任務圖像摳圖標注 | 標注 | 154796 | 招標中 |
| 何能 | 日文台詞OCR標注 | 標注 | 154110 | 進行中 |
| 任夢園 | 卡通表情標注第二批 | 標注 | 151127 | 驗收通過 |
| 洪煜中 | 中日平行語料校對 | 標注 | 150453 | 進行中 |
| 李冠楠 | 地標圖像對比標注任務 | 標注 | 149565 | 進行中 |
| 趙海林 | 標題與視頻內容是否相符&封面黨標注 | 標注 | 146656 | 首批驗收通過 |
| 何能 | 新聞標題英文OCR標注任務 | 標注 | 149157 | 首輪驗收不通過,復查中 |
| 閆賀 | 音樂卡點數據外包標注 | 標注 | 145132 | 采購中 |
- 成都實習生(5個任務,合計數量:134559)
| 任務名稱 | 本周標注量 | 備注 |
| ---------------------- | ---------- | ------------ |
| 標題黨和封面黨標注 | 13259 | |
| 奇盾版權標注 | 80059 | |
| 小視頻質量標注 | 41241 | 預計下周完成 |
| 劇本情感標注 | 0 | 驗收通過 |
| 低俗恐怖(長)視頻項目 | 0 | 驗收通過 |
**抓取**
- 需求跟進
- 修改數據採集工單
**開放平台**
- 易轉碼渠道因受到黑產攻擊,導致風控高危維持在99.98%,已與業務方確認暫時關閉該渠道
**下周計劃:**
**VQC**
- 專輯一致性-缺集篩查冷啟動方案制定
- 奇文視頻質量模型跟進
**奇盾**
- 奇盾運營日報數據
**DRM**
- DRM生產到播放流程梳理,DRM標准維護體系需求輸出
- 跟進電視端ChinaDRM優化相關事項
- FOX TQ更新事宜
**騎士**
- 遮標演算法,跟進愛奇藝號數據使用場景
- 音頻演算法,推進上線評估後的繼續放量
**anno標注平台**
- 4.0.0版本測試
- 整理下一版本需求
**AI數據採集標注服務運營**
- 面試招聘實習生
- 智能音樂、短視頻標題命名項目進度跟進
- 廣告圖片標注需求評估,計劃接入成都實習生團隊
- 7月賬單確認
**抓取**
- 需求跟進
**開放平台**
- 完成第二期改版原型圖
④ 學習無人機應用工程師,以後能從事哪些工作
無人機應用專業是航空技術,電子技術與計算機應用技術相結合的專業,主要培養適應無人機行業需要 ,德、智、體、美全面發展,具有較扎實的基礎理論知識,熟練掌握各種專業技能,職業素質優良,專業技術 精湛,實踐能力突出,能在無人機應用領域面向無人機操作、無人機維護和開發等不同方向發展,從事無人機 設備的操作、編程、維護以及生產組織和管理等方面工作的高等技術應用型人才。
評論無人機應用專業是航空技術,電子技術與計算機應用技術相結合的專業,主要培養適應無人機行業需要 ,德、智、體、美全面發展,具有較扎實的基礎理論知識,熟練掌握各種專業技能,職業素質優良,專業技術 精湛,實踐能力突出,能在無人機應用領域面向無人機操作、無人機維護和開發等不同方向發展,從事無人機 設備的操作、編程、維護以及生產組織和管理等方面工作的高等技術應用型人才。
評論
⑤ 2020年高薪職業技術有哪些
學IT行業中的java軟體開發技術蔽頃。
1、java語言無處不在
目前全球有著數十億的設備正在運行著Java,你的每一次購物到每一筆支付成功,都離不開Java。
2. Java行業市場缺口大
「所有都准備好咐租了,只差一個程序員就可以開工了」。
這並不是一個笑話,有大量的真實衡並兆項目,是真的只差一個優秀的程序員。而在所有程序員中,Java開發工程師就占據20%的比例。
3.Java使用率更高
很多企業隨著業務的快速發展,要求伺服器程序更穩定、更安全,如京東、淘寶等大型網站均採用Java框架進行開發。
以北京為例,據拉勾網真實數據:
1~3年經驗的Java工程師,薪資在15K~30K
⑥ GPU演算法工程師是做什麼的
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/MPI3 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。
⑦ 學習無人機應用工程師,以後能從事哪些工作
大疆招聘最青睞的幾個崗位,畢業就能拿高薪,未來大有可為
以無人機為代表的高科技機器人行業近年來發展勢頭迅猛,其中無人機領軍企業大疆秉承「未來無所不能」的理念,向來對人才重視有加,能提供領跑業界的薪資待遇與福利,並且技術實力雄厚、有不錯的技術研發氛圍,因而一直受到許多求職者的青睞。
其實,不同行業對專業技能的人才有著不同的需求,如同蓬勃的互聯網帶動了程序員的人才市場需求,想要進入無人機行業,技術專業對口也非常重要。事實上,大疆也有自己所青睞的崗位人才,小編在這里整理了幾個大疆常年重點招聘的崗位,這些崗位不僅薪資水平令人稱羨,而且未來也有很大的發展空間。
1、演算法工程師
AI時代的來臨,不少企業為了搶奪未來發展制高點紛紛轉戰人工智慧,高科技圈更是流傳「得人工智慧者得天下」的說法,可見人工智慧人才到底有多稀缺,而演算法工程師崗位作為人工智慧的核心剛需,在人才市場中的搶手情況有目共睹。
作為技術梯隊中的頂尖人才,演算法工程師雖然並非新興崗位,但招聘熱度和薪資卻一路水漲船高,大企業為演算法人才開出天價年薪已是司空見慣。
在網上熱傳的校招薪水榜單中,谷歌中國、微軟以及國內的騰訊、大疆、網易、阿里巴巴、滴滴、網路、今日頭條、京東等知名大企業紛紛在榜,為演算法人才開出了高薪。毫不誇張的說,對應屆生來說,選擇演算法崗位意味著畢業就能穩拿高薪。
而且,無人機產品類型眾多,涉及到圖像處理演算法、視頻演算法、通信演算法、音頻演算法、感知演算法、導航演算法等等細分的技術領域,因此在無人機行業從事演算法崗位,未來會有非常多元和廣闊的發展空間。
2、嵌入式工程師
嵌入式系統無疑是當前最熱門最有發展前途的IT應用領域之一。去年,是嵌入式發展最快的一年,全球晶元企業並購加速,人工智慧逐漸滲透雲、大數據和物聯網,而物聯網又被譽為「下一個工業革命」,嵌入式作為物聯網的重要技術組成部分,也是機器人行業的關鍵技術。
據BOSS直聘發布《2019春招旺季人才趨勢報告》顯示物聯網相關的嵌入式工程師人才需求今年春季同比增速超過46%,人才緊缺程度高於其他技術職位。
嵌入式發展前景良好,目前嵌入式開發更傾向於智能化,也就是我們所說的智能硬體(硬體+軟體),網路機器人、大疆無人機、天貓精靈智能音響、自動駕駛汽車、海爾掃地機器人等等我們熟知的高科技產品都是前沿的嵌入式產品。在可見的未來,機器人行業對嵌入式工程師的需求只會越趨強烈。
3、硬體工程師
很多人將硬體工程師與軟體工程師做比較。但實際從長遠來看,隨著機器時代的來臨,硬體工程師將更有發展前途,因為硬體所涉及的內涵豐富、對知識要求更高,不僅更容易轉行,而且可以尋找到更多樂趣,真正的高手往往是軟硬兼通的。所以有一種說法,「一個頂級硬體工程師可遇不可求,一個頂級的軟體工程師一抓一大把」。
硬體工程師相對來說是一個准入門檻較高的行業,硬體重復設計成本較高,一個有較高水平的硬體工程師可以為公司節省大量的時間與成本。目前國內的集成電路處於大發展的時期,國家的各項政策投資大力扶持集成電路行業,所以市場對成熟的硬體工程師的需求依然非常旺盛。
在無人機領域,硬體開發猶其重要。大疆無人機更為輕便、性能更為優越,正是得益於大疆優秀的硬體工程師。硬體工程師在大疆不僅需要完成相關硬體的研發,硬體方案的設計及相關硬體的轉交及交付等內容,同時還可以更多的參與到上游供應鏈中學習。大疆豐富的產品線也為硬體工程師提供了廣闊的成長機會和通道。在大疆,硬體工程師可以選擇相機、高速硬體、功率電池、成本控制等方向,而且大疆集合了許多行業的頂尖大牛人才,長期交流可以得到更快速的成長。
機器時代已經來臨,當前我國諸多領域已顯現出「無人機+行業應用」的蓬勃發展勢頭,無人機行業在可見的未來無疑還將迎來新的增長點。對於那些有志於無人機行業的人才,不管是從事什麼崗位,相信只要技能實力過硬就一定能獲得自己想要的未來。
⑧ 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。
⑨ 比亞迪演算法值得去嗎
值得,崗位職責1)根據客戶爛雹對產品的要求,進行音頻相關演算法開發及優化,滿足客戶的需求2)負責車載音頻演算法的研發,實現3)負責多媒體音頻演算法的研發,實現招聘要求1)碩士畢業,熟悉修音相關演算法,降噪,美聲,音素對齊,音調對齊等飢啟帆2)負責ASR演算法,TTS演算法,聲音合成演算法,聲源分離演算法,負責在線/離線語音識別旁轎系統中前端,聲學模型,語言模型等研發
⑩ 大數據時代十大熱門IT崗位
大數據時代十大熱門IT崗位
大數據時代十大熱門IT崗位 ,新的想法誕生新的技術,從而造出許多新詞,雲計算、大數據、BYOD、社交媒體、3D列印機、物聯網……在互聯網時代,各種新詞層出不窮,令人應接不暇。這些新的技術、新興應用和對應的IT發展趨勢,使得IT人必須了解甚至掌握最新的IT技能。另一方面,雲計算和大數據乃至其他助推各個行業發展的IT基礎設施的新一輪部署與運維,都將帶來更多的IT職位和相關技能技術的要求。
毫無疑問,這些新趨勢的到來,會誕生一批新的工作崗位,比如數據挖掘專家、移動應用開發和測試、演算法工程師,商業智能分析師等,同時,也會強化原有崗位的新生命力,比如網路工程師、系統架構師、咨詢顧問、資料庫管理與開發等等。下面分別為大家介紹著十大IT技能所體現的工作崗位:
一、演算法工程師
何萬青博士曾經介紹把一件事做快做好的三種方法,其中就提到過「提高流水線效率、更好的演算法和更短的代碼關鍵路徑。」可以看出演算法在系統效率中的重要地位。演算法是讓機器按照人類設想的方式去解決問題,演算法很大程度上取決於問題類型和工程師對機器編程的理解,其效率的高低與演算法息息相關。
在數學和計算機科學之中,演算法(Algorithm)為一個計算的具體步驟,常用於計算、數據處理和自動推理。在大數據時代,演算法的功能和作用得到進一步凸顯。比如針對公司搜索業務,開發搜索相關性演算法、排序演算法。對公司海量用戶行為數據和用戶意圖,設計數據挖掘演算法。
演算法工程師,根據研究領域來分主要有音頻/視頻演算法處理、圖像技術方面的二維信息演算法處理和通信物理層、雷達信號處理、生物醫學信號處理等領域的一維信息演算法處理。另外數據挖掘、互聯網搜索演算法這些體現大數據發展方向的演算法,在近幾年越來越流行,而且演算法工程師也逐漸朝向人工智慧的方向發展。
二、商業智能分析師
演算法工程師延伸出來的商業智能,尤其是在大數據領域變得更加火熱。IT職業與咨詢服務公司Bluewolf曾經發布報告指出,IT職位需求增長最快的是移動、數據、雲服務和面向用戶的技術人員,其中具體的職位則包括有商業智能分析師一項。
商業智能分析師往往需要精通資料庫知識和統計分析的能力,能夠使用商業智能工具,識別或監控現有的和潛在的客戶。收集商業情報數據,提供行業報告,分析技術的發展趨勢,確定市場未來的產品開發策略或改進現有產品的銷售。
商業智能和邏輯分析技能在大數據時代顯得特別重要,擁有商業知識以及強大的數據和數學分析背景的IT人才,在將來的IT職場上更能獲得大型企業的青睞。不過這些技能並不是一般人都能掌握的,一些公司目前正在招聘統計學家並教授他們有關技術和商業的知識。
三、數據挖掘工程師
數據挖掘工程師,也可以叫做「數據挖掘專家」。數據挖掘是通過分析每個數據,從大量數據中尋找其規律的技術。數據挖掘是一種決策支持過程,它主要基於人工智慧、機器學習、模式識別、統計學、資料庫、可視化技術等,高度自動化地分析企業的數據,做出歸納性的推理,從中挖掘出潛在的模式,幫助決策者調整市場策略,減少風險,做出正確的決策。
數據挖掘專家或者說數據挖掘工程師掌握的技能,能夠為其快速創造財富。當年亞馬遜的首位數據挖掘工程師大衛·賽林格(David Selinger)創辦的數據挖掘公司,將類似於亞馬遜的產品推薦引擎系統銷售給在線零售和廣告銷售商,而這種產品推薦引擎系統,也成為亞馬遜有史以來最賺錢的工具。數據挖掘的價值由此可見一斑。
四、咨詢顧問(專家)
任何業務部門和任何行業企業,都有IT系統在背後默默無聞地支撐著。在雲計算大數據時代,業務面臨的挑戰和機遇也會給IT系統帶來更多要求。在這種情況下,IT系統的規劃部署和運維,都要有更為精通的專業人士才能勝任,並滿足面向未來大數據分析、雲計算服務應用的需要。
紐約蒙特法沃醫療中心(montefioremedical center)的副主席傑克-沃夫(JackWolf)曾經表示,他尋求不僅會建立和使用系統而且還會給予其他員工技術支持的新員工,他說:"新的系統意味著你必須有更多的咨詢台來處理更多的咨詢量。"當然,這里體現的主要是某個系統的技術支持的功能,但管中規豹我們不難發現,無論是部署初期的物料采購還是運維過程中的金玉良言,都凸顯出這種技術咨詢顧問的重要性。
五、網路工程師
網路工程師可以說是一個「綠色長青」的職業,網路技術一直以來就處於急需之中,美國人力資源公司羅勃海佛國際(Robert Half International)第三季度IT招聘指數和技能報告指出,網路管理占總需求技能排名中的第二位。對於雲計算時代來說,網路在雲資源池中(計算、存儲、網路)更是扮演著更為重要的作用。
另一方面, IPv6 標准、物聯網、移動互聯等蓬勃發展,使得對於網路工程師尤其是新型網路工程師(移動、IPv6、雲計算方向)的人才和技能要求也越來越多。網路工程師也因此而可以細分成多個發展方向,相應的技能要求其側重也有所不同。比如網路安全、網路存儲、架構設計、移動網路等等。
六、移動應用開發工程師
移動應用開發,會隨著移動互聯網時代的到來變得更受追捧。截至2012年底我國已經有10億手機用戶,移動智能終端用戶超過4億,在移動支付、移動購物、移動旅遊、移動社交等方面涌現了大量的移動互聯網游戲、應用和創業公司。
移動平台智能系統較多,但真正有影響力的也不外乎iOS、Android、WP、Blackberry等。大量原來PC和互聯網上的信息化應用、互聯網應用均已出現在手機平台上,一些前所未見的新奇應用也開始出現,並日漸增多。
移動應用開發,由於存有多個平台系統,因此不同的平台開發者其所面臨的機遇和挑戰也不盡相同。一個很明顯的例子就是,當初由Google公司和開放手機聯盟領導及開發的基於Linux的安卓系統,在開源之後就給廣大開發者(商)帶來巨大商機,而堅定選擇iOS平台的的開發工程師,也通過蘋果生態系統的不斷擴建和智能設備的高市場佔有,使得較早的一批開發者都賺得盆滿缽滿。不過在國內由於用戶習慣、產業環境和版權保護的問題,移動應用開發者並沒有因此而獲得相應的收益。
七、軟體工程設計師
近年IT業界逐漸涌現出一股軟體定義網路(SDN)、軟體定義數據中心、軟體定義存儲(SDS)和軟體定義伺服器(MoonShot)等浪潮,大有軟體定義未來一切IT基礎設施的趨勢。
PaaS、SaaS、數據挖掘和分析、數據管理和監控、虛擬化、應用開發等等,都是軟體工程師大展身手的好舞台。相應的,這些技術領域也對軟體工程師的要求會更高,尤其是虛擬化和面向BYOD、雲計算、大數據等應用的開發和管理,都需要有更高深的技術支撐。
和演算法工程師有點類似的地方在於,軟體工程師也需要注重設計模式的使用,一位優秀的工程師通常能識別並利用模式,而不是受制於模式。工程師不應讓系統去適應某種模式,而是需要發現在系統中使用模式的時機。
八、資料庫開發和管理
資料庫開發和管理在大數據時代顯得尤為重要,相關的資料庫管理、運維和開發技術,將成為廣大BI、大型企業和咨詢分析機構特別看重的技能體現。代表著更多類型(尤其是非結構化類型)的海量數據的涌現,要求我們實時採集、分析、傳輸這些數據集,在對基礎設施提出嚴峻挑戰的同時,也特別強調了資料庫開發和管理人員的挑戰。
比如分布式的、面向海量數據管理的資料庫系統之一NoSQL,就是面向大數據領域的非關系型資料庫的流行平台,高可用、大吞吐、低延遲、數據安全性高等應用特點成為了很多企業的看重的特點,並希望有足夠多的優秀IT開發人員深度開發NoSQL系統,解決對存儲的擴容、宕機時長、平滑擴容、故障自動切換等問題的困惱。
另外,更為知名的Hadoop分布式資料庫HBase的數據管理,需要藉助HRegion、HMaster、HClient組成的體系結構從整體上管理數據。這些也都需要有對Hadoop深刻理解和業務的精通才能勝任。而除此以外的大數據的存儲管理、內存計算、包括基於這些應用上的平台開發等等,也得會越來越受市場歡迎。
九、系統架構師
去年三星首席系統架構師吉姆·莫加德(Jim Mergard)跳槽至蘋果,屬於近期比較大的系統架構師人事變動,這種變動也說明了當今對於系統架構師的高度重視和認可。
眾所周知,雲計算和大數據的出現,使得傳統的數據中心基礎設施難以勝任;另一方面,日益激烈的市場競爭和移動互聯等商機的出現,勢必會給企業業務帶來深刻變革。這種變革和IT架構轉型,都會牽扯到IT系統架構這個核心問題。相比之前介紹的那些IT技能和所對應的崗位,系統架構師的規劃部署能力顯得尤為重要,它牽扯的是整個面而不是某個領域某個點的痛點。
十、系統安全師
同樣的,網路、計算、存儲還是系統架構,也都需要關注安全問題,而安全在現在的雲計算環境下,個人隱私和企業敏感數據的保護也不斷被強化。
在當前很多企業都收縮IT安全預算開支後,還不斷面臨著增強的合規要求等問題。企業們都在考慮是否應當將某些IT運營交給雲端服務提供商處理。實際上,每個人都深感壓力,預算不夠地情況下還要盡力防護數據地安全,特別是中小型企業,這也就意味著企業需要將部分IT運轉外包給第三方以減少資金和人力 方面地投資。
即使不採用外包的形式,無論個人還是企業都會更加註重安全,因為「安全」本身是沒有行業限制和劃分的,尤其是企業在構建雲計算環境、提交或者收集海量數據進行處理分析、存儲和傳輸等等一系列環節,都會面臨新的挑戰。這種挑戰勢必會需要有更多更專業的技術人才幫助解決這些問題。相比傳統來說,系統安全師將更多的會結合具體的業務展開,而根植於系統平台和底層基礎設施的系統安全,則更多的會出現在運營