演算法工程師危機感

❶ 2020年，人工智慧演算法工程師就業競爭壓力多大

從當前人工智慧領域的發展情況來看，2020年演算法工程師的崗位競爭壓力是比較大的，主要原因集中在三個方面。

其一是當前演算法工程師的整體人才需求增量正在趨緩，這一點在2019年的研究生秋招時就有比較明顯的體現，不少打算從事演算法崗位的研究生最終選擇了開發崗位。
其二是人工智慧領域的創業熱點正在從技術創新向應用創新轉移，隨著大型人工智慧平台的陸續開放，這一趨勢會越發明顯。所以大量技術研發能力較差的中小技術團隊將轉向應用領域，這導致演算法工程師的就業渠道正在集中到大型科技公司，所以競爭也會更加激烈。
其三是目前有大量的研究生希望從事演算法工程師崗位，這也導致了演算法工程師崗位的競爭越來越激烈。實際上，當前計算機視覺、自然語言處理這兩個領域的研究生還是存在一定就業壓力的，因為前些年這兩個領域熱度很高，人才招聘量也非常大，所以不少研究生都選擇了這兩個方向，但是由於人工智慧產品在落地應用的過程中遇到了一定的障礙，所以也在一定程度上影響了人才需求。
雖然演算法工程師的就業競爭壓力比較大，但是從產業互聯網發展的大背景來看，演算法工程師整體的就業前景還是比較好的，尤其在產業結構升級的推動下，大量的傳統行業企業都需要進行智能化改造，而這個過程也必然會釋放出更多的演算法崗位。
最後，對於當前要計劃從事演算法工程師崗位的人來說，一定要重視編程實踐能力的提升，這對於提升就業競爭力有明顯的幫助。

❷ 做演算法工程師是什麼樣的工作體驗

演算法工程師是一個非常高端的職位；
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；
必須掌握計算機相關知識，熟練使用模擬工具MATLAB等，必須會一門編程語言。
簡介：
演算法工程師根據研究領域來分主要有音頻/演算法處理、圖像技術方面的二維信息演算法處理和通信物理層、雷達信號處理、生物醫學信號處理等領域的一維信息演算法處理。
在計算機音和圖形圖形圖像技術等二維信息演算法處理方面目前比較先進的處理演算法：機器視覺成為此類演算法研究的核心；另外還有2D轉3D演算法(2D-to-3D conversion)，去隔行演算法(de-interlacing)，運動估計運動補償演算法(Motion estimation/Motion Compensation)，去噪演算法(Noise Rection)，縮放演算法(scaling)，銳化處理演算法(Sharpness)，超解析度演算法(Super Resolution),手勢識別(gesture recognition),人臉識別(face recognition)。
在通信物理層等一維信息領域目前常用的演算法：無線領域的RRM、RTT，傳送領域的調制解調、信道均衡、信號檢測、網路優化、信號分解等。
另外數據挖掘、互聯網搜索演算法也成為當今的熱門方向。
演算法工程師逐漸往人工智慧方向發展。

❸ 做了半年圖像演算法工程師感覺很迷茫怎麼辦

已經不太適合了
這種工作比較累，而且做這種要經常參與加班和分工製作，大多都是那些20出頭的年輕人在做這些，一個團隊中，如果你因為特殊情況而不能經常來加班，也確實不怎麼好
還是建議一些文職，或者是自己能控制時間的崗位會比較好
個人意見，僅作參考

❹ 你覺得演算法工程師的就業前景如何

隨著大數據和人工智慧領域的不斷深入發展，自然語言處理、機器學習等方向成為求職的大熱門，演算法工程師也自然而然成為目前最炙手可熱的崗位。雖然演算法工程師一直被頻頻提及，但是許多人對這個崗位的了解還知之甚少。那麼演算法工程師究竟是做什麼的？發展前景怎麼樣呢？

由於演算法工程師對於知識結構的要求比較豐富，同時演算法工程師崗位主要以研發為主，需要從業者具備一定的創新能力，所以要想從事演算法工程師崗位往往需要讀一下研究生，目前不少大型科技企業對於演算法工程師的相關崗位也有一定的學歷要求。

❺ 演算法工程師也會遇到35歲這道坎么

一、無論從事開發崗，還是在演算法領域，知識的更替速度快，不持續學習跟進前沿技術，就會被淘汰。二、在互聯網公司，偏離實際工程和業務的純演算法崗，很難給企業帶來實際效益，也會面臨淘汰。三、演算法工程師本質上也是工程師，不要因為你是演算法而有所謂的優越感，數學模型技能只是一方面，沒有扎實的工程能力，也走不遠。尤其是AI近幾年的火爆，演算法的門檻也變低，造成越來越多的人湧入演算法崗。等到AI退潮之後，你扎實的基礎工程能力和業務能力才是生存下來的必要條件吧。

❻ 求問，python與人工智慧，python與大數據，計算機基礎及office這三門課有什麼區別

計算機基礎及office，屬於任何大學生都需要上的基礎課，跟另外兩門不在一個比較范圍內
《python與人工智慧》和《python與大數據》 都是用Python來做事，方向不同而已。
目前兩個領域都是熱門，大數據是人工智慧的基礎，但大數據很多是體力活，所以對軟工來說合適一點。
人工智慧是比較拼數學的，天賦不夠不建議去玩，不如大數據實在。

❼ 圖像演算法工程師，工作半年對未來很迷茫，該如何調節

一個人在面臨新的環境，原有狀態發生改變，需要做出選擇的時候，容易產生迷茫。比如高考結束後填報志願、新生入學、畢業進入社會就業選擇、工作幾年後不知道如何調整未來的方向出現職場迷茫等等，你說的職場迷茫正是後面這種情況。迷茫是暫時的，同時也是正常的。每個人在成長過程中都會或多或少感覺迷茫。要擺脫這種境況,建議你根據自己的能力、崗位的要求、技術的發展趨勢、市場未來的需求，為自己設置一個目標，也就是規劃.然後定一些階段目標,只要自己跳一跳就能實現的那種.等實現後,再定下一個努力就能實現的目標,這樣一步一步就達到最終目標了.目標切忌過大，要可望又可及,那樣不至於使自己迷茫和氣餒,如此你便可以能夠有成就感，不再迷茫。

❽ 演算法工程師35歲後會被淘汰嗎

不一定。

對比25歲剛入職更會加班更能吃苦關鍵是薪資更加便宜的小年輕，35歲的演算法工程師如果只是工齡更長資歷更老，將全方位處於劣勢。

個人覺得，如果35歲了還處在第一階段，也就是只能執行明確的演算法模型，和剛畢業的小年輕比可以說完全沒有競爭力，個人職業生涯的進一步發展會很受限。

如果已經進入第二階段，不可取代性還是很強的，畢竟這個階段的合理演算法技術選型和推動落地能力，是很多剛畢業和工作不久的年輕演算法工程師難以做到的。

如果已經到了第三階段至少已經是業務方向的演算法負責人了，都這種title了，考慮的是怎麼往公司的中上層走了，根本不會擔心年齡這種坎。

35歲對於我個人而言還有幾年的時間，也只有幾年的時間。無論是演算法工程師還是其他崗位，深耕該崗位目前而言可能還是最優的選擇，也可以說是沒得選的選擇。持續不斷的去提升自己在技術、技能、經驗、資源上的累積，努力去提升自己的相對不可替代性。

❾ 演算法工程師也會遇到35歲這道坎么

是的。演算法（Algorithm）是一系列解決問題的清晰指令，也就是說，能夠對一定規范的輸入，在有限時間內獲得所要求的輸出。如果一個演算法有缺陷，或不適合於某個問題，執行這個演算法將不會解決這個問題。

演算法工程師

是一個比較高端的職位；

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；

必須掌握計算機相關知識，熟練使用模擬工具MATLAB等，必須會一門編程語言。