图像算法工程师长沙招聘

A. 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。

B. 图像算法工程师，工作半年对未来很迷茫，该如何调节

一个人在面临新的环境，原有状态发生改变，需要做出选择的时候，容易产生迷茫。比如高考结束后填报志愿、新生入学、毕业进入社会就业选择、工作几年后不知道如何调整未来的方向出现职场迷茫等等，你说的职场迷茫正是后面这种情况。迷茫是暂时的，同时也是正常的。每个人在成长过程中都会或多或少感觉迷茫。要摆脱这种境况,建议你根据自己的能力、岗位的要求、技术的发展趋势、市场未来的需求，为自己设置一个目标，也就是规划.然后定一些阶段目标,只要自己跳一跳就能实现的那种.等实现后,再定下一个努力就能实现的目标,这样一步一步就达到最终目标了.目标切忌过大，要可望又可及,那样不至于使自己迷茫和气馁,如此你便可以能够有成就感，不再迷茫。

C. 各位前辈好：现在面临就业，一个offer是光电行业的图像算法工程师；一个是机器视觉研发工程师；

光电行业的图像算法工程师和机器视觉研发工程师应该都是类似工作的，都是做图像处理的。
目前视觉行业还是比较火的，现在的行业做，然后细分到具体行业做

D. 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。

E. 图像算法工程师就业难度如何

目前来讲就业应该还可以，同部门算法薪资也会比软件工程师要高一点点。

F. 长沙有哪些知名的科技公司/互联网大厂开启了2022校招/秋招

长沙企业有华为、快乐阳光、万兴科技、58集团、兴盛优选、御家汇、安克创新、草花互动、拓维、CSDN、映客、深信服等，另外世 界500强三一重工、中 国500强中联重科等都在长沙。
推荐创意软件A股上市企业万兴科技。万兴科技在9月1日开启了2022届全
开放了200+岗位，重点加大对数字创意软件领域产品、研发、设计、营 销、职能五大类职位青年才俊的挖掘培养。毕业生选择入职长沙，不仅可与深圳同级同薪，且有机会享免息贷款“普惠安居计划”。万兴科技还提供有竞争力的薪酬与福利，比如产研岗位平均年薪17W+，优异者不设上限。9月17日，万兴科技还启动了2021秋季社招，开放岗位涵盖架构师、音视频开发工程师、C++开发工程师、算法开发工程师、AI算法工程师、产品经理、数据产品经理、数据分析师、UI设计师、资深交互设计师、高级创意拓展经理、高级用户体验设计师、海外内容运营等，部分岗位最高年薪可达百万，优异者薪资不设上限。 “万兴科技官网-人才招聘-校园招聘”投递简历。

G. 做了半年图像算法工程师感觉很迷茫怎么办

已经不太适合了
这种工作比较累，而且做这种要经常参与加班和分工制作，大多都是那些20出头的年轻人在做这些，一个团队中，如果你因为特殊情况而不能经常来加班，也确实不怎么好
还是建议一些文职，或者是自己能控制时间的岗位会比较好
个人意见，仅作参考

H. 从0基础学习5年图像视觉算法工程师每天学习4小时，学习5年后工资能多钱

视觉工程师的工资很高如果你能够胜任工作高工资有5000元

I. 图像算法工程师去哪个企业比较好

两者其实差别都不算很大，从专业本身来说，模式识别研发就比如汽车的车牌，你怎么去识别，图像算法主要研究目的就是比如车牌你怎么让他更清楚地被你采集后得到有用的信息，还原图片的原来面目等。都是算法类的研究，当然算法也是离不开程序的

J. 图像算法工程师待遇高吗

的确算得上是一个入算法坑的黄金时间，曾经的条条大路通 CS 变成了条条大路通 AI，不管你曾经读的是物理还是生物，化学还是数学，只要你会 Python，会统计学基础，那时的我都会推荐你们来试一试加入算法这个坑，我也抱着体验的心态开了几次知乎 Live 都讲了一些关于算法入门相关的课，按那时候来讲，只要你“思路正常，逻辑清晰，吃苦耐劳，肯学习”，在算法这个坑里摸滚带爬四五年到现在，你要是在大厂，基本上都能拿到这个数，放一张最近的图可供参考。

图片引用至 @曾加 ，可以参考这位大佬的最新文章：

曾加：最新！互联网大厂各职级薪资对应关系图（2020年初）
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zhuanlan.hu.com
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以我熟悉的阿里为例，文中所说的二三十人团队，那基本上就一个P8主管，下面再拆成2-3个小组，每个小组有一个P7/8带队，带着一群P5-P7干活。这就基本构成了阿里的一个最小组织单元，每年的绩效和奖金大体上都是由这位P8主管决定的，所以我们一般尊称为老板……

扯远了，其实我想表达一点，如果现在再有人来问我，学了 Python 之后怎么样加入算法坑比较好，我的建议是不加入。

我们常说的算法，本质上是统计，而统计是基于大数据的。目前能真正拥有大数据基建的企业其实并不多，能通过算法产出新价值的就更少，所以看起来搞 AI 的风风火火，其实大部分都是投资人含泪投的钱，背后能赚钱的少之又少，即便是在大厂也不例外。

所以一个目前仍不赚钱的行业，冲着心中伟大的理想和抱负，会像招开发那样花重金吸纳大批人才吗？答案明显为否，其实只需要花重金留住顶尖的算法人才即可，调包调参的 AI 选手无论何时都可以招得到，而目前大部分通过自学、培训机构出来的 AI 人才，就是这样的 tool boy。

巧的是，曾经我也是这样的 AI 选手，但谁叫我运气好，混得好不如混得早，现在转去数据分析那可就是降维打击了（手动狗头

最后再概括一下，今年是 2020 年，如果想从事算法和数据行业，建议先读一个相关专业的硕士，比如数据挖掘、图像识别等，且学校不能太非主流，不然可能简历面都过不了。