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)

　　算法工程师是一个非常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

　　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-reduce/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-Reduce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-Reduce：MapReduce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”Reduce(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：

　　(1) 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

　　(1) Map-Reduce：MapReduce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”Reduce(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。