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演算法工程師什麼專業

發布時間:2023-02-08 03:03:02

Ⅰ 什麼專業畢業可以當運籌優化演算法工程師

運籌學專業畢業可以當運籌優化演算法工程師。運籌學專業,是現代管理學的一門重要專業基礎課。它是20世紀30年代初發展起來的一門新興學科,其主要目的是在決策時為管理人員提供科學依據,實現有效管理,負責生產物流線路、排產數據的建模、優化和提升;基於數據和真實需求,對業務問題進行定義、分析、方案制定及相關演算法實施;利用數據挖掘、運籌與機器學習相關演算法,對生產物流相關各環節涉及的實際業務需求進行分析建模並持續優化相關模型;靈活結合運籌學/機器學習及其他智能演算法,為核心業務問題提供智能化解決方案。

Ⅱ 演算法工程師什麼專業

⑴ 菜鳥問個問題,演算法工程師一般是學什麼出身的

其實有些演算法是在數學的基礎上,但是光弄數學是沒有的,那隻是紙上談兵而已,真正地還得將其在計算機中運用的更多才行

⑵ 演算法工程師學什麼專業

學雲計算屬於電子商務專業。

⑶ 演算法工程師、研發工程師、軟體工程師都是什麼

演算法工程師是利用演算法來處理事物的人,根據研究領域,主要包括軟體開發和軟體開發方面的知識和知識,它主要包括對軟體開發的知識/視頻專業進行加工的工程師,軟體開發的工程師和軟體開發的工程師需要有豐富的經驗。

研發工程師是從事某一行業的專業人員,系統地研究和開發一些不存在的東西,並且有一定的經驗,或者改進已經存在的東西以達到最廣泛的工作目標的程序員,它需要強烈的好奇心,喜歡新的東西,有趣的學習。

軟體工程師是從事軟體專業的人的專業能力的認證,它表明他具有從事工程開發的系列的相關工程師的集體資格。

(3)演算法工程師什麼專業擴展閱讀:

演算法工程師根據研究領域來分主要有音頻/視頻演算法處理、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。

研發工程師創新意識:

思路開闊,能從市場、用戶和生產工藝角度考慮產品開發。唯技術至上的人,思路狹隘,即使聰明過人,只能扮演一個處理具體問題的小角色。企業的唯一目標是賺錢,能賺錢就是好產品,不能賺錢就等於零。

對於軟體工程師,不太重視學歷,但並不是對學歷沒有要求,重點關注項目的經驗和學習知識的能力,能否利用軟體工程專業知識來解決問題,根據崗位不同,對軟體工程師的要求也有所不同。

⑷ 演算法工程師要學什麼

所謂演算法工程師,首先需要是一名工程師,那麼就要掌握所有開發工程師都需要掌握的一些能力。有些新手對於這一點存在一些誤解,認為所謂演算法工程師就只需要思考和設計演算法,不用在乎這些演算法如何實現,而且會有人幫你來實現你想出來的演算法方案。這種思想是錯誤的,在大多數企業的大多數職位中,演算法工程師需要負責從演算法設計到演算法實現再到演算法上線這一個全流程的工作。所以作為一個演算法工程師,首先要會編程,你的編程語言一定要熟練掌握。當你熟練掌握編程語言以後,還要認真研究機器學習理論以及概率與數理統計方面的知識。慢慢進階到架構設計以後,你才向演算法工程師邁出了堅實的一步。

⑸ 演算法工程師一般是學什麼出身的

ACMer

⑹ 演算法工程師應該學哪些

一、演算法工程師簡介
(通常是月薪15k以上,年薪18萬以上,只是一個概數,具體薪資可以到招聘網站如拉鉤,獵聘網上看看)
演算法工程師目前是一個高端也是相對緊缺的職位;
演算法工程師包括
音/視頻演算法工程師(通常統稱為語音/視頻/圖形開發工程師)、圖像處理演算法工程師、計算機視覺演算法工程師、通信基帶演算法工程師、信號演算法工程師、射頻/通信演算法工程師、自然語言演算法工程師、數據挖掘演算法工程師、搜索演算法工程師、控制演算法工程師(雲台演算法工程師,飛控演算法工程師,機器人控制演算法)、導航演算法工程師(
@之介
感謝補充)、其他【其他一切需要復雜演算法的行業】
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,熟練使用模擬工具MATLAB等,必須會一門編程語言。
演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-rece/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、演算法工程師大致分類與技術要求
(一)圖像演算法/計算機視覺工程師類
包括
圖像演算法工程師,圖像處理工程師,音/視頻處理演算法工程師,計算機視覺工程師
要求
l
專業:計算機、數學、統計學相關專業;
l
技術領域:機器學習,模式識別
l
技術要求:
(1) 精通DirectX HLSL和OpenGL GLSL等shader語言,熟悉常見圖像處理演算法GPU實現及優化;
(2) 語言:精通C/C++;
(3) 工具:Matlab數學軟體,CUDA運算平台,VTK圖像圖形開源軟體【醫學領域:ITK,醫學圖像處理軟體包】
(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) 熟悉基於GPU的演算法設計與優化和並行優化經驗者優先;
(7) 【音/視頻領域】熟悉H.264等視頻編解碼標准和FFMPEG,熟悉rtmp等流媒體傳輸協議,熟悉視頻和音頻解碼演算法,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) 人工智慧
相關術語:
(1) OCR:OCR (Optical Character Recognition,光學字元識別)是指電子設備(例如掃描儀或數碼相機)檢查紙上列印的字元,通過檢測暗、亮的模式確定其形狀,然後用字元識別方法將形狀翻譯成計算機文字的過程
(2) Matlab:商業數學軟體;
(3) CUDA: (Compute Unified Device Architecture),是顯卡廠商NVIDIA推出的運算平台(由ISA和GPU構成)。 CUDA™是一種由NVIDIA推出的通用並行計算架構,該架構使GPU能夠解決復雜的計算問題
(4) OpenCL: OpenCL是一個為異構平台編寫程序的框架,此異構平台可由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)卷積神經網路(Convolutional Neural Neork)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,所有人均可以使用並改進代碼演算法。
(二)機器學習工程師
包括
機器學習工程師
要求
l
專業:計算機、數學、統計學相關專業;
l
技術領域:人工智慧,機器學習
l
技術要求:
(1) 熟悉Hadoop/Hive以及Map-Rece計算模式,熟悉Spark、Shark等尤佳;
(2) 大數據挖掘;
(3) 高性能、高並發的機器學習、數據挖掘方法及架構的研發;
應用領域:
(1)人工智慧,比如各類模擬、擬人應用,如機器人
(2)醫療用於各類擬合預測
(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-Rece:MapRece是一種編程模型,用於大規模數據集(大於1TB)的並行運算。概念"Map(映射)"和"Rece(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
l
專業:計算機相關專業;
l
技術領域:文本資料庫
l
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 相關演算法;
(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) 人工智慧,分布式處理Hadoop;
(5) 數據結構和演算法;
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:人工智慧的自然語言處理,NLP (Natural Language Processing) 是人工智慧(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/信號演算法工程師類
包括
3G/4G無線通信演算法工程師, 通信基帶演算法工程師,DSP開發工程師(數字信號處理),射頻通信工程師,信號演算法工程師
要求
l
專業:計算機、通信相關專業;
l
技術領域:2G、3G、4G,BlueTooth(藍牙),WLAN,無線移動通信, 網路通信基帶信號處理
l
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准協議,熟悉常用的無線測試設備;
(2) 信號處理技術,通信演算法;
(3) 熟悉同步、均衡、信道解碼等演算法的基本原理;
(4) 【射頻部分】熟悉射頻前端晶元,扎實的射頻微波理論和測試經驗,熟練使用射頻電路模擬工具(如ADS或MW或Ansoft);熟練使用cadence、altium designer PCB電路設計軟體;
(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【用於快速傳輸視頻圖像,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佔用.基帶傳輸不需要數據機,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、計算機網路通信中被廣泛採用。如從計算機到監視器、列印機等外設的信號就是基帶傳輸的。大多數的區域網使用基帶傳輸,如乙太網、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。每秒變化小於1000次的交流電稱為低頻電流,大於10000次的稱為高頻電流,而射頻就是這樣一種高頻電流。高頻(大於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,也指數字信號處理晶元
(五)數據挖掘演算法工程師類
包括
推薦演算法工程師,數據挖掘演算法工程師
要求
l
專業:計算機、通信、應用數學、金融數學、模式識別、人工智慧;
l
技術領域:機器學習,數據挖掘
l
技術要求:
(1) 熟悉常用機器學習和數據挖掘演算法,包括但不限於決策樹、Kmeans、SVM、線性回歸、邏輯回歸以及神經網路等演算法;
(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台有實踐經驗【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
l
加分項:數據挖掘建模大賽;
應用領域
(1) 個性化推薦
(2) 廣告投放
(3) 大數據分析
相關術語
Map-Rece:MapRece是一種編程模型,用於大規模數據集(大於1TB)的並行運算。概念"Map(映射)"和"Rece(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。
(六)搜索演算法工程師
要求
l
技術領域:自然語言
l
技術要求:
(1) 數據結構,海量數據處理、高性能計算、大規模分布式系統開發
(2) hadoop、lucene
(3) 精通Lucene/Solr/Elastic Search等技術,並有二次開發經驗
(4) 精通Lucene/Solr/Elastic Search等技術,並有二次開發經驗;
(5) 精通倒排索引、全文檢索、分詞、排序等相關技術;
(6) 熟悉Java,熟悉Spring、MyBatis、Netty等主流框架;
(7) 優秀的資料庫設計和優化能力,精通MySQL資料庫應用 ;
(8) 了解推薦引擎和數據挖掘和機器學習的理論知識,有大型搜索應用的開發經驗者優先。
(七)控制演算法工程師類
包括了雲台控制演算法,飛控控制演算法,機器人控制演算法
要求
l
專業:計算機,電子信息工程,航天航空,自動化
l
技術要求:
(1) 精通自動控制原理(如PID)、現代控制理論,精通組合導航原理,姿態融合演算法,電機驅動,電機驅動
(2) 卡爾曼濾波,熟悉狀態空間分析法對控制系統進行數學模型建模、分析調試;
l
加分項:有電子設計大賽,機器人比賽,robocon等比賽經驗,有硬體設計的基礎;
應用領域
(1)醫療/工業機械設備
(2)工業機器人
(3)機器人
(4)無人機飛控、雲台控制等

(八)導航演算法工程師
要求
l 專業:計算機,電子信息工程,航天航空,自動化
l 技術要求(以公司職位JD為例)
公司一(1)精通慣性導航、激光導航、雷達導航等工作原理;
(2)精通組合導航演算法設計、精通卡爾曼濾波演算法、精通路徑規劃演算法;
(3)具備導航方案設計和實現的工程經驗;
(4)熟悉C/C++語言、熟悉至少一種嵌入式系統開發、熟悉Matlab工具;
公司二(1)熟悉基於視覺信息的SLAM、定位、導航演算法,有1年以上相關的科研或項目經歷;
(2)熟悉慣性導航演算法,熟悉IMU與視覺信息的融合;
應用領域
無人機、機器人等。

⑺ 想成為一名人工智慧演算法工程師,大學讀什麼專業

就業前景還是蠻大的!!!這是未來的潮流

⑻ 想做演算法工程師考研考哪個專業

模式識別一類!

⑼ 想成為一名人工智慧演算法工程師,大學讀什麼專業

首先,從研究生的就業情況來看,近兩年演算法工程師的崗位需求量較前些年有了明顯的下滑,目前大數據崗位的研發型人才需求量要相對大一些。所以,如果當前要想選擇從事演算法崗位,在選擇空間上往往並不會很大,這一點應該做好心理准備。

在IT行業內多個領域都需要演算法工程師,目前演算法崗位多集中在大數據和人工智慧相關領域,由於目前大數據正處在落地應用的初期,而人工智慧行業也普遍存在落地難的問題,所以演算法崗位的需求量受到了較大的影響。
從目前行業的發展趨勢來看,演算法崗位短期內出現爆發式人才需求的可能性並不大,一方面科技企業對於演算法人才的儲備相對比較充足(前些年招聘較多),另一方面演算法研究也需要一個沉澱的過程。
從人才培養的角度來看,演算法工程師往往都需要具備研究生學歷,計算機專業、數學專業和統計學專業比較容易從事演算法崗位(要看具體的研究方向),也有一部分經濟學專業、物理專業、自動化專業的畢業生會從事演算法崗位。
計算機相關專業從事演算法崗位是比較常見的,其中以大數據方向、人工智慧相關方向的畢業生從事演算法崗位居多,實際上也有一部分計算機專業的本科生會選擇演算法崗位,這與自身的知識結構有較為密切的關系。
早期有不少數學相關專業的畢業生會從事演算法崗位,但是目前數學專業的畢業生從事演算法崗位的要求有了較為明顯的提升,重點在於演算法實現能力的要求(編程能力),這也導致一部分數學專業畢業生無法直接從事演算法崗位。
目前,人工智慧的研究和實踐如火如荼,但是應該擺正心態,做好打持久戰的准備,短時期內很難將該領域的技術研究透徹,並完全推廣應用。一句話,此路任重而道遠,但卻是人類社會科技發展的必經階段。

⑽ 演算法工程師一般是學什麼出身求解答

演算法工程師一般都是學的數據挖掘和機器學習,而且對專業要求比較高,對能力也有一定的限制。

Ⅲ 演算法工程師是學什麼專業出身的

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。

(3)演算法工程師什麼專業擴展閱讀

研究方向

視頻演算法工程師、圖像處理演算法工程師、音頻演算法工程師、通信基帶演算法工程師、信號演算法工程師。

目前國內外狀況

國內從事演算法研究的工程師不少,但是高級演算法工程師卻很少,是一個非常緊缺的專業工程師。演算法工程師根據研究領域來分主要有音頻/視頻演算法處理、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。

Ⅳ 要成為演算法工程師有哪些要求呢

演算法的本質是為事物建立的數學模型。為事物建立模型需要大腦具備相應的思維模式,如果只是掌握一些數學知識和計算機知識,最終可能也就是個熟練工,而不能成為在各個領域馳騁的建模大師。所以必須讓自己在邏輯學方面過關,尤其是中國人從事建模工作,更應該重視學習邏輯學。因為我們相對於西方民族的人,在邏輯思維方面先天就是弱勢群體。那麼要成為演算法工程師有哪些要求呢?

1.專業要求:計算機、電子、通信、數學等相關專業;
2.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;
3.語言要求:英語要求是熟練,基本上能閱讀國外專業書刊;
4.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。
5.演算法工程師一般都是學的數據挖掘和機器學習,而且對專業要求比較高,對能力也有一定的限制。 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。
最基本的,你要學習計算機編程語言,數學,英語等等。演算法是解決某個特定問題而產生的指令集合,在一定的時間,得到想要的結果。演算法工程師算是個高端專業,方向一般有圖形圖像,音頻等。像類似於車牌識別就是圖形圖像演算法解決的。一般情況下,演算法先抽象為數學函數,再由計算機編程語言來實現演算法。其次,很多研究方向的文獻多為英文讀物,英語一定要能夠看明白文獻。最後祝你早日成為演算法工程師

Ⅳ 想成為一名人工智慧演算法工程師,大學讀什麼專業

演算法工程師與人工智慧息息相關,目前人工智慧方向已經成為國家的戰略方向,在2016年第三屆世界互聯網大會上,各分會的主題幾乎都以人工智慧相關。

因此演算法工程師目前是一個高端也是相對緊缺的職位。演算法工程師包括音/視頻/圖像處理演算法工程師、計算機視覺演算法工程師、通信基帶演算法工程師、信號演算法工程師、自然語言演算法工程師、數據挖掘演算法工程師、搜索演算法工程師、控制演算法工程師(雲台演算法工程師,飛控演算法工程師,機器人控制演算法)、導航演算法工程師等多種細分領域。
想成為一名演算法工程師,大學學習如下專業都是和演算法工程師相關的,例如信息與計算科學、數據科學與大數據、計算機類相關、數學與應用數學和人工智慧等等,以上這些專業不少是做演算法的。
計算機相關專業從事演算法崗位是比較常見的,其中以大數據方向、人工智慧相關方向的畢業生從事演算法崗位居多,實際上也有一部分計算機專業的本科生會選擇演算法崗位,這與自身的知識結構有較為密切的關系。
早期有不少數學相關專業的畢業生會從事演算法崗位,但是目前數學專業的畢業生從事演算法崗位的要求有了較為明顯的提升,重點在於演算法實現能力的要求(編程能力),什麼類型的人適合學習和從事這個專業呢?首先就是熱愛開發崗位工作,不管學習什麼專業,數學只是基礎,編程只是入門,還要精通各個領域的知識和需求。

Ⅵ 想做演算法工程師,大學應該學什麼專業

演算法工程師一般都是學的數據挖掘和機器學習,而且對專業要求比較高,對能力也有一定的限制。
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

Ⅶ 成為演算法工程師需要學習哪些課程

演算法工程師要求很高的數學水平和邏輯思維。需要學習高數,線性代數,離散數學,數據結構和計算機等課程。

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。

國內外狀況

國內從事演算法研究的工程師不少,但是高級演算法工程師卻很少,是一個非常緊缺的專業工程師。

演算法工程師根據研究領域來分主要有音頻/視頻演算法處理、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。

Ⅷ 演算法工程師學什麼專業 演算法工程師應該學什麼專業

1、演算法工程師要求很高的數學水平和邏輯思維。需要學習高數,線性代數,離散數學,數據結構和計算機等課程。

2、專業要求:計算機、電子、通信、數學等相關專業。

3、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。

4、語言要求:英語要求是熟練,基本上能閱讀國外專業書刊。

5、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。

Ⅸ 演算法工程師需要學什麼演算法工程師要學哪些東西

演算法工程師需要學:數理統計、線性代數、數字圖像處理、機器語言、C語言、數據結構和演算法、開發工具應用、企業網安全高級技術、企業網綜合管理、網路設備與網路技術、程序設計、資料庫基礎、軟體系統分析與設計、需求分析與建模、數字系統與邏輯設計、通行原理等。

演算法工程師根據研究領域來分主要有音頻、視頻演算法處理、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。

Ⅹ 想成為一名人工智慧演算法工程師,大學讀什麼專業

首先,從研究生的就業情況來看,近兩年演算法工程師的崗位需求量較前些年有了明顯的下滑,目前大數據崗位的研發型人才需求量要相對大一些。所以,如果當前要想選擇從事演算法崗位,在選擇空間上往往並不會很大,這一點應該做好心理准備。

在IT行業內多個領域都需要演算法工程師,目前演算法崗位多集中在大數據和人工智慧相關領域,由於目前大數據正處在落地應用的初期,而人工智慧行業也普遍存在落地難的問題,所以演算法崗位的需求量受到了較大的影響。
從目前行業的發展趨勢來看,演算法崗位短期內出現爆發式人才需求的可能性並不大,一方面科技企業對於演算法人才的儲備相對比較充足(前些年招聘較多),另一方面演算法研究也需要一個沉澱的過程。
從人才培養的角度來看,演算法工程師往往都需要具備研究生學歷,計算機專業、數學專業和統計學專業比較容易從事演算法崗位(要看具體的研究方向),也有一部分經濟學專業、物理專業、自動化專業的畢業生會從事演算法崗位。
計算機相關專業從事演算法崗位是比較常見的,其中以大數據方向、人工智慧相關方向的畢業生從事演算法崗位居多,實際上也有一部分計算機專業的本科生會選擇演算法崗位,這與自身的知識結構有較為密切的關系。
早期有不少數學相關專業的畢業生會從事演算法崗位,但是目前數學專業的畢業生從事演算法崗位的要求有了較為明顯的提升,重點在於演算法實現能力的要求(編程能力),這也導致一部分數學專業畢業生無法直接從事演算法崗位。
目前,人工智慧的研究和實踐如火如荼,但是應該擺正心態,做好打持久戰的准備,短時期內很難將該領域的技術研究透徹,並完全推廣應用。一句話,此路任重而道遠,但卻是人類社會科技發展的必經階段。

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