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算法工程師目前是一個高端也是相對緊缺的職位；

算法工程師包括

音/視頻算法工程師（通常統稱為語音/視頻/圖形開發工程師）、圖像處理算法工程師、計算機視覺算法工程師、通信基帶算法工程師、信號算法工程師、射頻/通信算法工程師、自然語言算法工程師、數據挖掘算法工程師、搜索算法工程師、控制算法工程師（云臺算法工程師，飛控算法工程師，機器人控制算法）、導航算法工程師（感謝補充）、其他【其他一切需要復雜算法的行業】

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，熟練使用仿真工具MATLAB等，必須會一門編程語言。

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-reduce/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、算法工程師大致分類與技術要求

（一）圖像算法/計算機視覺工程師類

包括

圖像算法工程師，圖像處理工程師，音/視頻處理算法工程師，計算機視覺工程師

要求

專業：計算機、數學、統計學相關專業；

技術領域：機器學習，模式識別

技術要求：

（1）精通DirectX HLSL和OpenGL GLSL等shader語言，熟悉常見圖像處理算法GPU實現及優化；

（2）語言：精通C/C++；

（3）工具：Matlab數學軟件，CUDA運算平臺，VTK圖像圖形開源軟件【醫學領域：ITK，醫學圖像處理軟件包】

（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）熟悉基于GPU的算法設計與優化和并行優化經驗者優先；

（7）【音/視頻領域】熟悉H.264等視頻編解碼標準和FFMPEG，熟悉rtmp等流媒體傳輸協議，熟悉視頻和音頻解碼算法，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）人工智能

相關術語：

（1） OCR：OCR （Optical Charac ter Recognition，光學字符識別）是指電子設備（例如掃描儀或數碼相機）檢查紙上打印的字符，通過檢測暗、亮的模式確定其形狀，然后用字符識別方法將形狀翻譯成計算機文字的過程

（2） Matlab：商業數學軟件；

（3） CUDA：（Compute Unified Device Architecture），是顯卡廠商NVIDIA推出的運算平臺（由ISA和GPU構成）。 CUDA?是一種由NVIDIA推出的通用并行計算架構，該架構使GPU能夠解決復雜的計算問題

（4） OpenCL： OpenCL是一個為異構平臺編寫程序的框架，此異構平臺可由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）卷積神經網絡（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，所有人均可以使用并改進代碼算法。

（二）機器學習工程師

包括

機器學習工程師

要求

專業：計算機、數學、統計學相關專業；

技術領域：人工智能，機器學習

技術要求：

（1）熟悉Hadoop/Hive以及Map-Reduce計算模式，熟悉Spark、Shark等尤佳；

（2）大數據挖掘；

（3）高性能、高并發的機器學習、數據挖掘方法及架構的研發；

應用領域：

（1）人工智能，比如各類仿真、擬人應用，如機器人

（2）醫療用于各類擬合預測

（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-Reduce：MapReduce是一種編程模型，用于大規模數據集（大于1TB）的并行運算。概念“Map（映射）”和“Reduce（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

專業：計算機相關專業；

技術領域：文本數據庫

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）人工智能，分布式處理Hadoop；

（5）數據結構和算法；

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：人工智能的自然語言處理，NLP （Natural Language Processing）是人工智能（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/信號算法工程師類

包括

3G/4G 無線通信算法工程師，通信基帶算法工程師，DSP開發工程師（數字信號處理），射頻通信工程師，信號算法工程師

要求

專業：計算機、通信相關專業；

技術領域：2G、3G、4G，BlueTooth（藍牙），WLAN，無線移動通信，網絡通信基帶信號處理

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準協議，熟悉常用的無線測試設備；

（2）信號處理技術，通信算法；

（3）熟悉同步、均衡、信道譯碼等算法的基本原理；

（4）【射頻部分】熟悉射頻前端芯片，扎實的射頻微波理論和測試經驗，熟練使用射頻電路仿真工具（如ADS或MW或Ansoft）；熟練使用cadence、altium designer PCB 電路設計軟件；

（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【用于快速傳輸視頻圖像，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占用。基帶傳輸不需要調制解調器，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、計算機網絡通信中被廣泛采用。如從計算機到監視器、打印機等外設的信號就是基帶傳輸的。大多數的局域網使用基帶傳輸，如以太網、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。每秒變化小于1000次的交流電稱為低頻電流，大于10000次的稱為高頻電流，而射頻就是這樣一種高頻電流。高頻（大于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，也指數字信號處理芯片

（五）數據挖掘算法工程師類

包括

推薦算法工程師，數據挖掘算法工程師

要求

專業：計算機、通信、應用數學、金融數學、模式識別、人工智能；

技術領域：機器學習，數據挖掘

技術要求：

（1）熟悉常用機器學習和數據挖掘算法，包括但不限于決策樹、Kmeans、SVM、線性回歸、邏輯回歸以及神經網絡等算法；

（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臺有實踐經驗【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