演算法工程師怎麼樣

Ⅰ 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。

Ⅱ 演算法工程師的就業前景如何

人工智慧工作最受歡迎。演算法工程師平均招聘工資建議達到25978元。由於人才匱乏，企業競爭激烈，平均加薪超過7%。該市90%以上的人工智慧高薪工作都在天河區.近日，由廣州天河人才港和BOSS直接就業研究院聯合發布的《廣州市天河區2018年1-4月人才趨勢報告》，展示了該地區的主流發展趨勢：IAB已經成為天河區，和天河區創新型企業和大型企業布局或發展的核心主方向，企業以高薪吸引更多的行業優秀人才。「天河區企業渴望以高薪攫取IAB人才，這意味著企業要在這些行業中發揮實力。

Ⅲ 什麼是演算法工程師主要任務是什麼

作為演算法工程師，除了精通計算機編程相關知識，精通使用MATLAB等模擬工具外，還必須了解業務背景。例如，人工智慧演算法工程師、交通演算法工程師、圖像處理演算法工程師等需要熟悉公司的業務。有一定的商務學習能力。

通用互聯網公司的演算法工程師主要涉及以下領域：推薦演算法和同通濾波演算法，音頻處理，圖像處理，深度學習和AI演算法，SLAM，VR，AR領域，傳統演算法等。具體如下：

1、推薦演算法和共通濾波演算法。這些工程師主要是解決電子商務或轉換相關問題的工程師。這些工程師需要掌握的是特徵工程、主成分分析、統計數據、貝葉斯概率、決策樹(GBDT/XGBOOST)、 Logistic回歸、協作過濾等圍繞與變換概率有關的知識系統。
2、語音信號處理(例如環路雜訊抑制)通常用於語音聊天和語音識別的前端檢測。像這些做智能揚聲器的公司現在需要做的或多或少。
3、圖像處理，尤其是基於OpenCV的圖像處理演算法，一般產品做美容，濾鏡或其他特別喜歡招募此人的人，在過去的一兩年中有被深度學習替代的趨勢。 Google發布了arccore，因此許多小型公司也可以生產一些非常好的應用程序。
4、 SLAM，專注於機器人定位和導航，例如無人駕駛汽車，掃地機器人。
5、 VR和AR領域，包括視頻跟蹤，SLAM，光線跟蹤，幾何投影等，實際上是一個綜合領域。
優秀的人往往也有一個強大的內心，無論別人如何看待自己，都堅信自己是優秀的，並願意為了進步不斷努力。我認為作為一個演算法工程師也是需要不斷學習，不斷給自己充電，讓自己變得更優秀。以上是小編為大家編寫的演算法工程師的相關知識，希望對大家有幫助!

Ⅳ 演算法工程師對生活的影響

可以被演算法優化的生活場景：

1、時間管理大師

最近幾年，「時間管理大師」一詞逐漸走入大家的視野中，一開始只是用作調侃，但放在認真生活的語境之下，提升時間管理效率其實是許多職場人的必修課。世界著名的「艾維·利時間管理法」教會上百萬人如何利用「優先順序」管理自己的時間：

（1）寫下你明天要做的6 件最重要的事。

（2）用數字標明每件事的重要性次序。

（3） 明天早上第一件事是做第一項，直至完成或達到要求。

（4）然後再開始完成第二項、第三項……

（5）每天都要這樣做，養成習慣。

我們在生活中常常看不清楚的優先順序問題，比如工作和生活的平衡，該去同學聚會還是在家裡看書，都是沒有想清楚要按什麼來排，什麼對你最重要。每天的時間對於每個人都一樣多，用排序思維來管理時間可以讓你的每一天更高效。

2、解除焦慮，安心躺平

你如果感到焦慮，可以試試下面的三步法。第一步，坐下來把你想到的所有的事情寫下來，然後分類成「我能影響」和「我不能影響」的兩類。僅僅這樣的分類，就能讓你看清楚自己是否花了太多的時間在擔心不能影響的事。第二步，對「我能影響」的那些事，你可以積極主動地去改變，比如改變自己對他人的態度。第三步，對「我不能影響」的那些事，你可以問自己：「我自己能做些什麼？」比如你擔心經濟下滑，你是否可以儲蓄更多？把自己擔心卻不能影響的事，變成自己可以執行的行動，可以減少沒有意義的焦慮。

3、像演算法工程師一樣思考

以上的生活場景，是否讓你意識到「計算思維」的重要性？現在你大概知道了，為什麼「演算法工程師」們的思維模式有價值，值得每個普通人去學習。女性計算機科學家諸葛越博士在她的新書《未來演算法》中，詳細解釋了普通人為什麼要訓練計算思維，以及如何訓練計算思維的辦法。

Ⅳ 為什麼演算法工程師的薪酬那麼高

演算法工程師是一個非常高端的職位，是非常緊缺的專業工程師，兼具前途和錢途。

演算法工程師薪酬高的原因：
1、稀缺：互聯網的快速發展，大數據、人工智慧的興起，使得演算法崗位變多了，但是能勝任的人又寥寥無幾。
2、培養成本很高：演算法工程師的培養，需要很高的成本。在上大學的時候就要受到名師指導，進入公司後也要跟前輩學習。
3、能力非常強：如果想成為一名演算法工程師，不僅需要過硬的編程能力，還需要扎實的數學基礎和英文水平。
演算法工程師所需的知識絕對不僅僅只有計算機方面的知識，需要的是綜合能力得到全面培養。所以演算法工程師薪酬高是有原因的，當然前景也是非常好，如果想從事這個行業，還是非常值得。

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Ⅵ 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。

Ⅶ 演算法工程師大致是做什麼的

根據行業的PPT或者業務中的某些痛點來提出技術方案 -> 然後開始收集數據，不僅要問遍組內，還要去其他組收集各種各樣的需求 -> 根據之前的技術方案來進行數據的預處理 -> 撰寫特徵工程 -> 訓練模型 -> 調參 -> 調參 -> 重新收集數據 -> 數據的預處理 -> 收集更多數據 -> 調參 -> 調參 -> 調參 ->…->放棄。
業務理解

就做機器學習的經驗來看，通常來說在做業務之前，一定要清楚的弄明白項目的業務需求是什麼，弄清楚這個問題是什麼比一開始就寫代碼重要得多。意思就是在回答問題之前，一定要把問題的內容弄清楚。有的時候，雖然看上去是一個很大的需求，但是實際操作起來的時候使用一些簡單的辦法也能夠達到項目指標。有的時候，雖然看上去很簡單，但是實際操作起來並不是一件容易的事情。從之前做理論數學的經驗來看，通常數學裡面的一些問題是是非題，不能夠添加條件的。在PDE 等方程領域，定理的條件越多，表示定理越不值錢。不過在工作中，這些條條框框會相對減少很多，只要能夠達成項目目標，無論是添加樣本，添加特徵，添加伺服器數量其實都是可以的，並且要把機器學習模型和業務指標有機結合才能夠達到最終的項目指標。
數據清洗和特徵工程
而在機器學習演算法工程師的日常生活中，除了上面的小段子之外，其實最重要的是樣本層和特徵層的處理工作。在學術界，都是使用開源的數據，別人都已經完全標記好了，學術圈的人通常來說只需要在這些數據的基礎上提出更好的模型，更創新的演算法即可。但是在工業界就完全不一樣了，不要說有人幫你標記數據了，有的時候連數據在哪裡都不知道，數據的質量如何也不知道，因此更多的時候是進行數據的處理和清洗工作。之前做一個項目的時候，准確率和召回率始終上不去，但是等把樣本裡面的臟數據清理掉之後，模型的效果瞬間提升了一個檔次。在臟數據面前，再好的模型都是沒有用的，在訓練模型之前，一定要先看一下數據層的問題。
在人工智慧這個領域，無論是 CV，NLP，還是機器學習，裡面的技術迭代都是非常快的，而且是需要相對專業的人才能夠從事這些領域。在這種情況下，機器學習從業者的持續學習就顯得尤其重要，幾年前的技術在新的業務場景下就未必適合，可能需要使用其他的模型或者框架才能夠更好地解決問題。所以，除了完成日常的搬磚工作之外，建議每天抽一點時間來閱讀論文，保持對業界技術的跟進和迭代。不過這個行業感覺魚龍混雜，有的時候論文或者PPT裡面的技術框架其實沒有辦法復現，能夠精準地判斷哪些方案好，哪些方案差絕對是演算法工程師必備的關鍵能力之一。
 

Ⅷ 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。