算法开发工程师

❶ 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。

❷ 什么是算法工程师

算法工程师就是利用算法处理事物的人。 算法工程师有计算机、电子、通信、数学等相关专业要求，研究方向有视频算法工程师、图像处理算法工程师、音频算法工程师等。

算法工程师是一个比较高端的职位；

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。

研究方向
视频算法工程师、图像处理算法工程师、音频算法工程师 通信基带算法工程师信号算法工程师

国内外状况
国内从事算法研究的工程师不少，但是高级算法工程师却很少，是一个非常紧缺的专业工程师。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像技术等二维信息算法处理方面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(gesturerecognition),人脸识别(face recognition)。

在通信物理层等一维信息领域目用的算法：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。

❸ 算法研发工程师的痛苦与迷茫

01

作为在一家公司中从事算法，数据挖掘，机器学习的小伙伴们，似乎会有一些感觉，我现在做到的东西感觉好土啊，一点也不高大上，明明有那么多吊炸天的算法，为啥我们现在还要用这么土的方法呢？不行我要尝试这些吊炸天的算法，而有的时候却往往是吃力不讨好。

02

就个人感觉而言，工业算法工程师其实是要求蛮高的一个岗位，虽然从业七年多了，但是是否已经入门还真的不敢说。因为它涉及的领域太多，经典的已经被反复证明有成熟套路的应用场景就包括了，搜索效果优化，个性化推荐，计算广告，智能风控等等。而每一个场景背后虽然有着比较共同的基础算法理论支持，但真要把某一个领域做好，却真的不是那么容易的事情。

拿推荐的场景举例吧。

常见的推荐手法有几种，那么拿基于标签画像的方法来做个引子。

设计一套标签体系；对待推荐的目标实体，通过运营打标，用户ugc打标，实体本身附属的文本内容，图像内容进行标签抽取；对用户通过浏览、购买、加购物车，评论等行为将实体标签关联到用户身上。这样，当用户有新的行为的时候，就可以通过标签和权重集合作为特征向量，计算消费者和推荐实体的相似度，离线或实时的生成推荐列表了。

这样似乎没有啥问题，其实是有问题的。

如果我们的应用的展示位很丰富，推荐展示位只是其中一小部分，那么问题可能还不会那么明显。但是如果我们的应用是高度依赖算法智能推荐的的话，那就好玩了，因为马太效应，越推越窄，很快一些标签的权重就高的没法看了。

这该怎么办呢？

可以有一些不同的路子去尝试，可以通过标签扩展（其实效果不容易控制，粒度太粗）；或者引入其它的推荐算法作为推荐源（svd，itmbase，userbase，contentbase等等）。这个时候，就要想办法去合理安排这些算法了。

后面会有越来越多的问题接踵而来：哪些算法适合放在基础层面去负责初试粒度的召回呢，哪些算法适合把各个基础找回算法结果进行精排序呢，用户主动搜索了一个东西我如何快速反馈到其它展示位的推荐结果中呢，我该如何设计日志打点，以方便后续的效果跟踪呢，如何可以更自动化的去测试不同的算法组合，算法参数而不应总是人手动abtest呢，如何能够给运营以合理的干预权限以增加业务逻辑而又不会影响算法本身的效果呢，我如果请求失败了有没有降级方案呢，集群job似乎越跑越慢了是不是要单独申请个queue防止其他人干扰我呢……

03

哈哈，想做好效果这些全都是要考虑到的事情啊，靠单纯的一个算法，很难去最好一个场景。我更喜欢称算法工程师为效果优化工程师，因为在企业当中，你第一核心要务不是把某个算法研究的特别透彻，而是要让你的整套效果优化的流程跑顺，在此基础上，用实际业务指标去说话。

回归前面的算法同学们的苦恼，其实算法也是技术的一种，而技术的本质，按科学技术哲学中的理论是：技术是一种解蔽的过程，解蔽嘛，就是实打实的做出实际效果。所以经过大家无数次实际使用并证明行之有效的方法就特别受欢迎，新奇的算法，注定是在回去效果达到一定瓶颈的时候去做突破而用的了。

❹ 算法工程师、研发工程师、软件工程师都是什么

解释如下：

1、算法工程师就是利用算法处理事物的人，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，且逐渐往人工智能方向发展。

2、研发工程师是指从事某种行业，对某种不存在的事物进行系统的研究和开发并具有一定经验的专业工作者，或者对已经存在的事物进行改进以达到优化目的的专业工作者。要求具备强烈的好奇心，喜欢新生事物，以钻研为乐趣。

3、软件工程师是从事软件职业的人员的一种职业能力的认证，通过它说明具备了工程师的资格。软件工程师是从事软件开发相关工作的人员的统称。它是一个广义的概念，包括软件设计人员、软件架构人员、软件工程管理人员、程序员等一系列岗位，工作内容都与软件开发生产相关。

(4)算法开发工程师扩展阅读

1、算法工程师要求：

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；

能力要求：熟练掌握计算机相关知识，熟练使用仿真工具MATLAB等，至少会一门编程语言。

2、研发工程师要求：

教育培训： 电器设计或机械制造专业大专以上学历。

工作经验： 3年以上电器行业工作经验；熟悉模具类产品加工、生产过程；熟练使用CAD、proE、Photoshop 及办公软件。

3、软件工程师要求（.NET方面的开发）：

技能要求：熟悉.net开发体系，熟悉C#ASP.NET；熟悉SQLServer，Oracle数据库开发

工作经验：要求至少3年开发经验，具有企业管理系统项目经验，了解企业ERP及财务管理软件（用友，金蝶）者优先。

能力要求：善于沟通，能独立撰写方案。为人诚实，善于学习，做事认真负责，积极主动，具有敬业精神，有团队精神

❺ 想要成为算法工程师都要学哪些技能

需要以下技能：

1、熟练掌握C/C++和python语言编程，熟悉linux开发环境，有扎实的数据结构和算法设计功底；

2、熟悉推荐业务常用理论和算法，在多个领域（如排序模型，召回模型，用户画像，深度学习等）有三年以上实际工作经验；

3、有优秀的逻辑思维能力和数据分析能力，善于分析和解决问题；良好的沟通能力与团队协作能力；

4、有推荐系统，广告系统，搜索引擎等开发经验；熟练掌握机器学习、深度学习的基础理论和方法，并在自然语言处理任务中有实际应用经验者优先；

5、熟练使用一种或几种深度学习框架（如tensorflow、caffe、mxnet、pytorch等），或者熟悉spark、hadoop分布式计算编程者优先。

硬技能：

1. 数学：包括概率论与数理统计、矩阵论、随机过程。

2. 计算机基础：包括操作系统、组成原理、数据结构。

3. 算法能力：包括对领域内主流模型进行优缺点对比、在设定的场景中选择合适的方案等。

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❻ 算法工程师要学什么

所谓算法工程师，首先需要是一名工程师，那么就要掌握所有开发工程师都需要掌握的一些能力。有些新手对于这一点存在一些误解，认为所谓算法工程师就只需要思考和设计算法，不用在乎这些算法如何实现，而且会有人帮你来实现你想出来的算法方案。这种思想是错误的，在大多数企业的大多数职位中，算法工程师需要负责从算法设计到算法实现再到算法上线这一个全流程的工作。所以作为一个算法工程师，首先要会编程，你的编程语言一定要熟练掌握。当你熟练掌握编程语言以后，还要认真研究机器学习理论以及概率与数理统计方面的知识。慢慢进阶到架构设计以后，你才向算法工程师迈出了坚实的一步。

❼ 图像算法工程师岗位的主要职责

图像算法工程师岗位的主要职责

一、确定岗位的职责

1.根据工作任务的需要确立工作岗位名称及其数量;

2.根据岗位工种确定岗位职务范围;

3.根据工种性质确定岗位使用的设备、工具、工作质量和效率;

4.明确岗位环境和确定岗位任职资格;

5.确定各个岗位之间的相互关系;

6.根据岗位的性质明确实现岗位的目标的责任。

二、图像算法工程师岗位的主要职责十篇

图像算法工程师负责特定业务场景下的机器视觉算法设计、编程、测试、优化等实现工作。下面是我为大家带来的图像算法工程师岗位的主要职责十篇，希望大家能够喜欢!

图像算法工程师岗位的主要职责1

职责：

1、对公司4K/8K摄像机成像图像处理器所涉及的算法进行研究开发工作。

2、根据FPGA电路工程师的需求进行算法变形、分解调整，使之能够顺利进行FPGA的移植。

3、对图像处理和前沿方向进行预研， 总结 、整理图像处理类的技术资料。

4、总结、撰写图像质量类算法的技术资料，并形成技术专利。

岗位要求：

1、硕士及以上学历，图像处理、应用数学、计算机、信号与信息处理、模式识别类专业背景，有2年以上产品研发工作 经验 ;

2、掌握图像处理编程技术及软件工程化知识;

3、熟练掌握C/C++，熟悉VC++/MATLAB/opencv等;熟练使用图像分析工具;

4、数学功底好，能熟练使用数值分析，信号处理，概率统计等知识。

图像算法工程师岗位的主要职责2

职责：

1、负责完成视觉/工业相机软件模块的设计、开发;

2、负责目标检测/相机畸变矫正/图像分类/定位/测距等算法模块的优化及实现;

3、负责视觉硬件系统集成，测试;

应聘要求：

1、计算机、自动化、图像处理、 模式识别、 机器视觉等相关专业, 本科及以上学历;

2、熟练掌握C/C++(MFC)编程，熟悉python，熟悉常用图像处理库(Opencv、Halcon等)，熟悉linux 操作系统 ;

3、熟悉caffe，tensorflow，pytorch其中任何一种深度学习框架者优先;

4、具有图像分割、实例分割、目标检测等项目经验者优先;

5、能与团队其他人进行高效、友好沟通、工作积极性、主动性、责任心强;

6、有机器人视觉、机器人图像处理开发经验者优先;

图像算法工程师岗位的主要职责3

职责：

1、 结合产品特性对算法进行实现和优化

2、 算法代码应用的调试和测试

3、 负责相关研发文档的整理、编写

基本要求：

1、 对图像有较深刻的理解，熟悉基本的图像算法和模式识别理论。

2、 熟悉应用计算机视觉算法开发常用工具，VC，Matlab, Opencv等 (必需)。

3、工作认真负责，严谨细致，有良好的创新意识和团队精神。

4、 较强的论文检索，英文专业文献阅读能力。

5、有工业缺陷检测经验项目者优先。

6、 计算机,模式识别,图像处理,应用数学等相关专业本科及以上学历，或相关专业的硕士在读研究生可提供全职实习岗位。

图像算法工程师岗位的主要职责4

职责

1、负责视频编解码开发，负责算法优化

2、负责图像识别数学建模及算法开发、优化

3、负责基于OPENVC的二次开发，完成公司PC客户端产品开发及调试

4、解决视频类产品使用中存在的问题

5、根据市场需要，进行产品的现场工程测试保障和产品培训

任职资格

1、硕士学历，模式识别、计算机、图像处理、信号处理，1年以上工作经验

2、有视频编解码经验，了解视频编码原理，熟悉H.264、HEVC标准，有算法优化或指令优化相关经验

3、掌握图像处理、模式识别及计算机视觉技术等基本理论

4、熟练掌握C/C++开发语言，熟悉OPENVC、MATLAB或者类似图形库

5、具有行为分析或视频摘要检索算法开发经验者优先

6、具有视频建模或视频识别算法开发经验者优先

图像算法工程师岗位的主要职责5

职责：

1. 负责公司相关图像处理算法的研究与实现;

2. 负责相关图像处理操作的编写与调试;

3. 配合软件开发工程师完成相关项目的调试工作;

4. 负责算法的工程实现和算法优化研究。

任职要求：

1. 图像处理、模式识别等相关专业，本科及以上学历，2年以上相关工作经验 ;

2.熟练使用OpenCV等视觉软件库开发;

3.精通C++，熟悉并行计算与算法优化加速及数据结构算法者优先;

4. 熟悉图像处理各种基本算法，能够进行图像匹配、定位、分割、边缘提取等基本操作;

5. 对机器学习有一定了解，能熟练应用小波分析、神经网络等知识设计算法，了解分类、聚类等处理算法;

6. 具有扎实的数学基础，在图像处理、模式识别或机器视觉领域有较丰富项目经验.

图像算法工程师岗位的主要职责6

职责：

图像内容识别、图像纹理优化方面的算法基础研发;

三维模型内容识别、三维模型优化方面的算法研发;

遥感影像处理、内容理解方面的算法研发;

以上1,2,3方面的内容可选择某一项或者多项;

可作为培养人员参与公司研发资深专家或博士团队算法研发;

配合研发算法在公司产品化方面的工作。

任职要求：

计算机视觉、摄影测量、图像处理、计算机图形学等相关专业，具有扎实的理论知识，硕士及以上学历;

有良好的 C/C++ 程序开发基础和良好的数学功底;

熟悉Matlab或Python;

有一定深度学习的算法基础，熟悉深度学习框架者优先;

对图像处理算法研究与开发有浓厚的兴趣;

有良好的英文基础，能够阅读相关领域的英文论文;

善于学习，有强烈的责任心和进取心;具有良好的团队合作精神和沟通、理解能力;并具有良好的职业素养，有一定的抗压能力。

图像算法工程师岗位的主要职责7

职责：

1. 负责图像处理相关算法的研发，包括算法设计，调试，优化，算法移植实现等;

2. 负责图像处理算法的预研、验证和实现;

3. 撰写相关图像处理算法的技术文档。

任职资格：

1. 本科及以上学历，图像处理、模式识别、机器视觉及应用数学等相关专业;

2 具备C++编程和项目经验，熟练掌握图像处理的有关知识，如图像拼接、图像配准、图像分割、目标识别、机器学习等;

3. 熟练OpenCV、Matlab或者其他图像处理库及图像识别相关算法;

4. 具备良好的代码书写规范和文档编写能力;

5. 熟练的英文文献阅读能力;

6. 具备深度神经网络和常用的模型，如CNN、RNN等项目实际使用经验者优先;

7. 具备1年摄像头调试经验的优先录取;具有算法的实际产品化经验者优先，尤其具备“人脸识别、人数统计、ADAS、疲劳驾驶”相关算法的优先录用;

8. 工作责任心强，具有良好的沟通能力，协作能力和团队精神。

图像算法工程师岗位的主要职责8

职责：

1.从事与相机应用相关的图像算法研发，跟踪相关领域的技术发展趋势;

2.根据项目需求和实现平台的软硬件特点，完成算法的设计、验证、优化，协助完成算法的硬件(主要是FPGA)实现;

3.根据产品应用和使用环境提炼算法需求，提升产品易用性;

4.负责产品的维护工作。

任职要求：

1.3年以上工作经验，图像处理、机器视觉相关行业;

2.熟悉CMOS/CCD图像传感器原理，掌握各种图像处理算法，如3A、白平衡、图像降噪、色彩校正、3D重建等;

3.有良好的数学基础，有杂事的编程功底，精通matlab/C;

4.具备优秀的分析解决问题的能力，对算研究有强烈的兴趣，具有创新和学历能力;

5.独立设计完成相机内算法pipeline的优先考虑。

图像算法工程师岗位的主要职责9

职责：

1、负责产品应用中涉及的图像识别、聚类、分类、特征抽取、检测分割、OCR识别等技术;

2、配合开发将算法移植到不同的平台，并基于不同的平台进行优化从而满足平台的性能需求;

3、模式识别、深度学习算法研发，配合开发人员完成相关机器视觉算法的改进和优化。

任职要求：

1、本科或以上学历，2年以上相关工作经验;

2、精通计算机视觉、统计学习、深度学习等相关技术，至少精通一种开源框架Tensorflow、Caffe、Caffe2、MxNet、Theano、Torch

3、实际参与过深度学习、图像处理、模式识别技术的开发项目并实现过相关算法;

4、至少精通一种语言Python/C/C++，并进行算法及系统开发;

5、熟悉机器学习理论并有相关项目经验者优先，模式识别与人工智能等相关专业者优先;

6、具有极强的执行力，高度的责任感、良好的学习能力、有效的沟通能力，开放的心态，热爱技术，有责任心。

图像算法工程师岗位的主要职责10

职责：

1. 与项目经理配合，完成项目前期咨询工作;

2. 完成图像处理算法的设计，图像处理程序的开发、分析和测试工作;

3. 撰写程序设计文档和软件产品使用 说明书 文档;

4. 负责开展团队技术创新研究与技术管理，解决关键技术难题;

5. 与开发人员及客户沟通配合，制定并执行项目开发计划，保证项目进度。

任职要求：

1. 本科及以上学历，计算机及相关专业本科三年以上工作经验;

2. 优秀的编程能力python/C++;

3. 有较强的图像处理知识背景，熟悉或精通数字图像处理理论、人工智能理论、图像搜索;

4. 熟悉深度学习框架如tensorflow/pytorch，或者熟悉Hadoop、Spark分布式平台和计算优先;

5. 较强的文献阅读和理解能力，良好的 逻辑思维 、沟通表达能力，良好的技术视野和深度，对前沿技术的实际应用有浓厚兴趣。

图像算法工程师岗位的主要职责相关 文章 ：

★ 算法工程师岗位的基本职责

★ 算法工程师岗位职责简洁版

★ 算法工程师岗位的主要职责文本

★ 算法工程师的基本职责概述

★ 算法工程师的岗位职责

★ 算法工程师的具体职责说明文

★ 算法工程师的主要职责

★ 视觉算法工程师岗位的基本职责

★ 视觉算法工程师的工作职责

★ 算法工程师岗位的职责表述

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❽ 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

❾ 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。

❿ 算法工程师需要学什么算法工程师要学哪些东西

算法工程师需要学：数理统计、线性代数、数字图像处理、机器语言、C语言、数据结构和算法、开发工具应用、企业网安全高级技术、企业网综合管理、网络设备与网络技术、程序设计、数据库基础、软件系统分析与设计、需求分析与建模、数字系统与逻辑设计、通行原理等。

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。