算法岗位吗

❶ 算法工程师是个什么岗位

算法工程师是企业内部负责算法这一块的工程师，包括算法设计，算法优化

❷ 基础数学专业研究生能成为算法工程师吗

可以，但是不建议。
第一，从2018年秋招情况来看，目前算法岗已经爆炸，报录比例惊人，大部分人都很难找到合适的算法岗位。
第二，现在大家一窝蜂的都转行做算法，你们想想毕业找工作的时候压力得有多大。
第三，往计算机方向转一定要选对小方向。其实互联网行业很多研发岗位非常缺人（测试开发、安卓ios客户端开发、java前端、大数据开发），但校招却没几个人愿意投（因为大家都在投算法岗）。
第四，最后很多想做算法的人内心os大概是这样的：“算法多高大上啊说出去也好听，我要是研究生毕业去做安卓开发，那多“掉价”啊”；“做算法不需要了解那么多枯燥的计算机基础知识，我也没功夫花大量时间去训练我的代码能力，只要数学过关就行”。

❸ 算法和开发岗相比，哪个前景更好呢

这两个岗位的工作内容我都接触过，目前我带的大数据团队中既有算法工程师也有开发工程师，所以我说一说这两个岗位的区别，以及未来的发展方向。

算法设计与算法实现
通常涉及到算法的岗位有两个，分别是算法设计和算法实现，现在有不少团队把这两个岗位进行合并，做算法设计的同时也要负责实现。但是也有一些团队是分开的，做算法设计的不管实现过程。
算法岗位门槛是很高的，人才也是稀缺的，总体发展空间很好。还有一点算法岗位的不可替代性强，如果有机会去算法岗建议是去的，一般学历要求在硕士，Java本科大专都是可以的哈。从工作的复杂性上来说，算法工程师的工作强度还是比较大的，但是算法工程师的职业周期也比较长。
算法岗主要是在于如何量化我们的产出，写代码做开发非常简单。你完成了一个任务或者是项目，有了经验之后，这是在简历上实打实的东西。很多算法工程师最终成长为企业的首席科学家，或者是首席技术官等岗位，可以说算法工程师的发展前景还是非常不错的。
开发岗位
软件团队的大部分岗位都是开发岗位，有前端开发、后端开发、移动端开发等，可以说大部分程序员做的都是开发岗的工作。
与算法岗位不同的是，开发岗位人数多，占比大，而且大部分开发岗位的职业周期都比较短，一般开发岗位在做到一定年龄(比如35岁)之后都会转型。一部分会转向项目经理等管理岗位，一部分会转型做架构师，还有一部分转型为行业咨询专家等，当然，也有一部分开发人员转型为算法工程师。
一个优秀的开发者不是网上说的那样吃青春烦的，每一个岗位都会有自己的未来职业发展。开始确实是青春饭，因为大多数人不懂如何提升自己在公司当中的潜在价值，或者不知道如何更加聪明的完成任务。
其实两个岗位没有什么可比性。聊聊这两个岗位的突出项，开发门槛不很高的，算法就相对高一些，因为涉及大数据人工智能等等。现在做算法的话，5年左右基本会成为专家，给别人讲，因为大多数的人是不太懂算法的，所以会觉得你很牛。收入上来说，算法的收入是高于开发的。创业的话，大白话就是算法其实是更容易给别人讲故事的，而且相对产品来说，算法是更容易形成产品的。

❹ 本科生真的很不适合算法岗位吗

先说结论：有难度，算法工作两年，身边都是硕士和博士，真心想做算法，可以继续读个硕士。算法内卷严重，很多人也都是在劝退。不过这也是我国快速发展带来的问题，试问哪个行业不是内卷严重？大家一起卷呗。学习经验和路线，我整理过，原文如下：

一直以来，被问到最多的问题就是“算法的学习路线”。

今天，它来了。

我会带着大家看看，我们需要学些啥，利用这个假期，我甚至还收集整理了配套视频和资料，暖男石锤啊，这期文章有用的话，别忘三连哦！

主要分为 4 个部分：数学基础、编程能力、算法基础、实战。

❺ 你觉得算法工程师的就业前景如何

随着大数据和人工智能领域的不断深入发展，自然语言处理、机器学习等方向成为求职的大热门，算法工程师也自然而然成为目前最炙手可热的岗位。虽然算法工程师一直被频频提及，但是许多人对这个岗位的了解还知之甚少。那么算法工程师究竟是做什么的？发展前景怎么样呢？

由于算法工程师对于知识结构的要求比较丰富，同时算法工程师岗位主要以研发为主，需要从业者具备一定的创新能力，所以要想从事算法工程师岗位往往需要读一下研究生，目前不少大型科技企业对于算法工程师的相关岗位也有一定的学历要求。

❻ 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。

❼ 什么是算法类行业

例如算法工程师，其实很大程度上来说就是大数据趋势下的火起来的岗位，基于大数据进行建模、分析，推测用户的喜好，建立用户画像等，根据这些就可以进行更精准的营销推广等等。
很简单一个例子，我们看新闻资讯，刷短视频，你喜欢什么就一直会看到什么，这背后就是推荐算法。推荐算法应该是现在应用最普遍的一类，BAT这些大厂基本上都有相应的岗位。
算法相关的岗位，本身来说，就是属于大数据领域的，但是和大数据应用开发岗位不一样，算法工程师要求更高的数理统计基础，对于概率、算法等知识储备更加重视。算法工程师的薪资待遇这几年确实是很香，但是竞争也越来越激烈，都在喊着越来越卷。。。

❽ 计算机开发岗和算法岗都有些什么区别

其实只有在大厂这两个岗位才会被分的很清楚，小公司的话一般都是混着用，毕竟算法工程师都很贵，得保证利益最大化才行。

算法岗

这种岗位负责新算法的研发工作和论文的解读、编写，一般存在于一些大厂的实验室，比如国内的阿里、网络、腾讯、华为，国外的openAI、脸书、deepmind等。而且学历和专业要求极高，基本都是科班的名校硕士或者博士，这也是网传的算法门槛高的真正岗位，高学历保证了技术水准的同时也保证了技术员的学习接收能力，保证了国外如果有新的技术论文可以第一时间解读和实践。

算法工程师岗

目前我就是这个岗位，主要是负责将已经成熟的技术结合到商业项目中偏向业务一些，这个这个岗位就没有算法岗那么夸张，基本上只要是好一点的本科计算机专业就够满足面试要求了，目前商汤、旷视、寒武纪这些都偏向这个方向。

其实还有第三档的公司主要做的是产品，基本上就是调用模型然后应用到一些软件中去，来优化产品功能，基本上懂一些算法的开发就能做到这项工作。

❾ 都快2021年了，算法岗位应该怎样准备面试

说到算法岗位，现在网上的第一反应可能就是内卷，算法岗位也号称是内卷最严重的岗位。针对这个问题，其实之前我也有写过相关的文章。这个岗位竞争激烈不假，但我个人觉得称作内卷有些过了。就我个人的感觉，这几年的一个大趋势是从迷茫走向清晰。

早在2015年我在阿里妈妈实习的时候，那个时候我觉得其实对于算法工程师这个岗位的招聘要求甚至包括工作内容其实业内是没有一个统一的标准的。可以认为包括各大公司其实对这个岗位具体的工作内容以及需要的候选人的能力要求都不太一致，不同的面试官有不同的风格，也有不同的标准。

我举几个例子，第一个例子是我当初实习面试的时候，因为是本科生，的确对机器学习这个领域了解非常非常少，可以说是几乎没有。但是我依然通过了，通过的原因也很简单，因为有acm的获奖背景，面试的过程当中主要也都是一些算法题，都还算是答得不错。但是在交叉面试的时候，一位另一个部门的总监就问我有没有这块的经验？我很明确地说了，没有，但是我愿意学。

接着他告诉我，算法工程师的工作内容主要和机器学习相关，因此机器学习是基本的。当时我就觉得我凉了，然而很意外地是还是通过了面试。

核心能力

由于我已经很久没有接触校招了，所以也很难说校招面试应该怎么样准备，只能说说如果是我来招聘，我会喜欢什么样的学生。也可以理解成我理解的一个合格优秀的算法工程师应该有的能力。

模型理解

算法工程师和模型打交道，那么理解模型是必须的。其实不用说每一个模型都精通，这没有必要，面试的时候问的模型也不一定用得到。但更多地是看重这个人在学习的时候的习惯，他是浅尝辄止呢，还是会刨根究底，究竟能够学到怎样的地步。

在实际的工作当中我们可能会面临各种各样的情况，比如说新加了特征但是没有效果，比如升级了模型效果反而变差了等等，这些情况都是有可能发生的。当我们遇到这些情况之后，需要我们根据已知的信息来推理和猜测导致的原因从而针对性的采取相应的手段。因此这就需要我们对当前的模型有比较深入地了解，否则推导原因做出改进也就无从谈起。

所以面试的时候问起哪个模型都不重要，重要的是你能不能体现出你有过深入的研究和理解。

数据分析

算法工程师一直和数据打交道，那么分析数据、清洗数据、做数据的能力也必不可少。说起来简单的数据分析，这当中其实牵扯很多，简单来说至少有两个关键点。

第一个关键点是处理数据的能力，比如SQL、hive、spark、MapRece这些常用的数据处理的工具会不会，会多少？是一个都不会呢，还是至少会一点。由于各个公司的技术栈不同，一般不会抱着候选人必须刚好会和我们一样的期待去招人，但是候选人如果一无所知肯定也是不行的。由于学生时代其实很少接触这种实践的内容，很多人对这些都一无所知，如果你会一两个，其实就是加分项。

第二个关键点是对数据的理解力，举个简单的例子，比如说现在的样本训练了模型之后效果不好，我们要分析它的原因，你该怎么下手？这个问题日常当中经常遇到，也非常考验算法工程师对数据的分析能力以及他的经验。数据是水，模型是船，我们要把船驶向远方，只懂船只构造是不行的，还需要对水文、天象也有了解。这样才能从数据当中捕捉到trick，对一些现象有更深入的看法和理解。

工程能力

虽然是算法工程师，但是并不代表工程能力不重要，相反工程能力也很重要。当然这往往不会成为招聘的硬性指标， 比如考察你之前做过什么工程项目之类的。但是会在你的代码测试环节有所体现，你的代码风格，你的编码能力都是你面试的考察点之一。

并不只是在面试当中如此，在实际工作当中，工程能力也很关键。往小了说可以开发一些工具、脚本方便自己或者是团队当中其他人的日常工作，往大了说，你也可以成为团队当中的开发担当，负责其团队当中最工程的工作。比如说复现一篇paper，或者是从头撸一个模型。这其实也是一种差异化竞争的手段，你合理地负担起别人负担不了的工作，那么自然就会成为你的业绩。

时代在变化，行业在发展，如今的校招会问些什么早已经和当年不同了。但不管怎么说，这个岗位以及面试官对于人才的核心诉求几乎是没有变过的，我们从核心出发去构建简历、准备面试，相信一定可以有所收获。

❿ 算法工程师大致是做什么的

各个行业都有算法部分，统计有统计的算法，控制有控制的算法，图像处理有图像处理的算法。在很多传统行业，算法不是一个独立的岗位，而是由研发工程师负责。今天小编就带大家来了解下算法工程师大致是做什么的?我们接着往下看。

1. 图像处理，尤其是基于OpenCV的图像处理算法，一般产品里有做美颜，滤镜什么的特别喜欢招这块的小朋友，近一两年有被做深度学习的取代的趋势。最近google出了arcore，所以让不少小公司也能出一些效果很好的换头类应用。
2. 计算机图形学，这也算是一个大类，主要涉及到图形渲染算法，光追算法，三维图像重构等图像绘制方面的内容。这个方向，不光是做3d引擎和游戏开发方面，对于很多行业需要与cad相关的，都会涉及到这一个领域的模型和优化算法设计。
3. VR，AR领域，涉及到的包括视频跟踪，SLAM，raytracing，几何投影等等，实际上是一个综合的领域，目前主要是做计算机视觉的转行做这块。
4. 医学影像处理，三维图像重构，用在B超，CT成像上，这个是医疗方向的。
5. 通信基带信号处理，网络优化算法，这一块其实很式微了，毕竟高大上的算法小公司没成本去实施。
6. 音频滤波，用在HiFi产品，比如车载音响，手机厂商，圈子其实蛮小的。
7. 控制算法，自适应滤波算法，用在机械领域上，比如机械臂行程控制，稳定性。
8. 有限元算法，这块从雷达，机械，电磁学，到服装设计，都有很有价值的应用。
9. 信号处理，比如插值，频谱分析，盲信号分离，压缩感知，物联网大部分应用会涉及这一块。
互联网和软件行业把算法分离成一个独立的岗位大体有两个原因。第一，低级的软件工程师不懂算法，或者更干脆一点说不懂数学，所有涉及到模型和计算公式的工作都必须要找专业人员来搞定。第二，从生产效率考虑，初级算法工程师很多没有很好的软件工程背景，简单点说就是不会写代码只会写matlab，这种工程师的工作交付没有办法直接投入生产，所以需要将他们的工作和生产环节隔离开。综上所述，就是小编今天给大家分享的内容，希望可以帮助到大家。