机器学习算法工程师技能树介绍

Ⅰ 想做一名算法工程师需要学什么

1、业务认知&问题定位
首先要清楚你所要解决的问题是什么，是否需要复杂的算法求解。问题的定义来源于你对业务的认知和理解。我们经常陷入一种误区，觉得自己是一名算法工程师，遇到任务问题都想要用复杂的算法去求解。正所谓一顿操作猛如虎，得来的效果却很一般。因此，做事之前一定要在理解业务的基础上，把问题定位清楚，用合适的方法求解。
2、数据挖掘&分析
深度学习的应用能够突飞猛进的一个重要原因就是大数据的支撑。当前获取数据的成本很低，而数据清理和挖掘的成本很高，但非常重要。数据是模型的输入，是模型能够拟合的上限。在入模之前，你需要花一定的精力用于数据工作，这是必要也是值得的。因此，掌握数据能力也是一名算法工程师的必经之路。
3、算法策略
这是每位算法工程师的硬实力，有了清晰的问题和可用的数据后，我们需要选择合适的算法策略求解问题。就销量预估而言，由于特征大部分都是表格型，树模型及其变体成为首选的方案。通过树模型，你能够快速拿到一个不错的baseline。但千万不要停滞不前，你需要调研更多的先进的方案进行优化，即使此时能够拿到的受益不多，但请坚持专研的精神(近期时序模型中，热度很高的informer值得尝试)。此外，“人工智能，有多少人工就有多少智能”这句话在实际应用领域体现得淋漓尽致。策略也属于算法的一部分，人工策略有时候能够带来很大的受益，也能够找到更适合的算法优化方向。例如，我们在优化首猜的货品池时，考虑到首猜目前的推荐算法已经非常优秀了，但消费者的成交来源主要是搜索，我们通过人工分析选择了做增量货品供给的方式，拿到了不错的业务效果。基于此，我们也找到了更合适的选品算法优化方向。
4、离线实验和线上AB实验
实验是验证理论的最佳手段，也是最具有说服力的。我们需要找到几个合适的指标进行优化，并且要保证离线效。

Ⅱ 如何成为一名合格的算法工程师

BAT企业的算法工程师是这样工作的：问题抽象、数据采集和处理、特征工程、建模训练调优、模型评估、上线部署。（具体操作可以看阿里算法专家chris老师的算法工作流视频算法工作流是怎样的？）而一个算法工程师真正值钱的地方在于问题抽象和上线部署这两个。

Ⅲ 算法工程师工作期间需要掌握什么知识学到哪些核心技术

算法工程师的主要核心技术基于数学，并辅以语言。要全面掌握的知识包括高级数学，复变函数，线性代数的离散数学，数据结构以及数据挖掘所需的概率论和数学统计知识。不要太受约束去平时阅读教科书并多练习，并培养良好的思维能力。只有那些有想法的人才能拥有技术的未来。尝试实现您遇到的任何算法，无论算法的优劣总是有其自身的特征。此外，您必须具有一定的英语水平（至少6级），因为该领域的大多数官方材料都是外语。

计算机及相关专业本科以上学历，在互联网搜索，推荐，流量或相关领域有2年以上工作经验。熟悉机器学习/自然语言处理/数据挖掘/深度学习中至少一项的原理和算法，并且能够熟练地建模和解决业务问题。精通linux平台下的C / C ++ / java语言开发，精通使用gcc / gdb等开发工具，并精通python / Linux Shell / SQL等脚本开发。熟悉hadoop / hbase / storm等分布式计算技术，并熟悉其运行机制和体系结构。具有出色的分析和解决问题的能力，思路清晰，并对工作挑战充满热情。具有强烈的工作责任感和团队合作精神，并能够交流和更好地学习。

Ⅳ ai工程师 需要 哪些 技能

AI工程师需要的技能：

技能一：监督学习中需要彻底掌握三个最基础的模型，包括线性回归（Linear Regression）、对数几率回归（Logistic Regression）和决策树（Decision Trees）。

技能二：了解这些模型的数学含义，能够理解这些模型的假设和解法。写实际的代码或者伪代码来描述这些模型的算法，真正达到对这些算法的掌握。“K 均值算法”有必要认真学习，做到真正的、彻底的理解。

技能三：理解假设检验容易被 AI 工程师遗忘的内容。要熟悉假设检验的基本设定和背后的假设，清楚这些假设在什么情况下可以使用，如果假设被违背了的话，又需要做哪些工作去弥补。

技能四：具备最基本的编程能力，对数据结构和基础算法有一定的掌握。对于搭建一个人工智能系统（比如搜索系统、人脸识别系统、图像检索系统、推荐系统等）有最基本的认识。

机器学习算法能够真正应用到现实的产品中去，必须要依靠一个完整的系统链路，这里面有数据链路的设计、整体系统的架构、甚至前后端的衔接等多方面的知识。

(4)机器学习算法工程师技能树介绍扩展阅读：

AI工程师会做： 设计，着手对信息的分析；擅长一些特定开发领域，例如网络，操作系统，数据库或应用程序； 帮助维护组织的计算机网络和系统；在软件系统的设计，安装，测试和维护中起到关键作用。

成为一种专门的程序员，可以与Web开发人员和软件工程师合作，来把Java或其他编程语言集成到业务应用程序，软件和网站中；研究软件应用程序领域，准备软件要求和规格说明文件；为了能做到这些。

Ⅳ 算法工程师应该学哪些

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）
算法工程师目前是一个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（
@之介
感谢补充）、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-rece/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-Rece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-Rece：MapRece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"Rece（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：
（2） 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
Map-Rece：MapRece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"Rece（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。

Ⅵ 机器学习算法工程师必备技能

【导读】成为合格的机器学习算法工程师并非易事。您需要掌握从开发到调试再到优化的一系列功能。这些功能中的每一个都需要足够的精力和经验来掌握。成为合格的机器学习算法工程师(以下简称算法工程师)更加困难，因为除了掌握工程师的一般技能外，您还需要掌握机器学习算法的知识网络。下面我们就将成为一名合格的算法工程师所需的技能进行拆分，一起来看一下究竟需要掌握哪些技能才能算是一名合格的算法工程师。

Ⅶ 机器学习算法一栏

如何研究学习一个机器学习算法
1. 还记得我刚来算法组的时候，我不懂TFIDF是什么，更不要说什么SVD,LDA了听都没听过，不懂user-based和item-based的区别，甚至连贝叶斯公式都写不全。在最初的一段时间，我看别人的代码，半懂不懂地听组会分享，然后实现一个又一个现在看来很幼稚的算法，感觉进步是飞速的。接过来一个算法需求，我就去网上找篇paper，然后把算法给实现了就丢给产品线用。
这个时候，同事A对我讲，“算法工程师不是懂一些数学，会写些算法就行了，算法工程师最重要的技能，在于如何定义问题，然后接下来才是如何解决这个问题。”从那以后，当面临一个需求时，我更愿意分析这个需求的关键点在哪，然后从大脑里搜索已有的东西能不能解决这个问题，比如FM的算法缺乏多样性，那么我想一下我看过的解决多样性的paper都有什么？能不能用在这个上面。如果不能，我再对应去搜问题的关键字，而不是算法的关键字。

2. 转眼间一年过去了，虽说看过的paper不够多，但是可以应付大部分的需求了。但是我开始迷茫起来，我觉得自己在实现一个又一个的算法trick，知道一个算法可以用，我就去网上down一个对应的算法包，然后把数据丢进去。没了那么我的出路到底在哪？我的核心竞争力在哪？在于知道这么个东西，然后变成跑准备数据的么？
这个时候，同事B给我讲了到底博士是如何完成一个毕业设计的，几百篇论文作为基础。那是不是把几百篇论文全都和我以前一样一字不差的看完？PHD为什么很容易进入到一个他之前所未知的领域，在于在研究领域所积累的一套方法论。言归正传：
当接触到一个新的算法时要怎么去入手？用SVM举例吧：
第一，去找SVM的Survey，每一个成熟的算法分支必定有着survey这样的汇总性paper，通过这个paper，我们大致可以了解这个算法为什么出现，最基本的算法原型是什么样的，接下来后人对他做了什么样的改进，他到底还有什么问题。
第二，弄懂这个算法的来龙去脉，为什么出现，出现是因为改进了前面算法所不能做的什么事情？例如我们为什么不用基本的线性分类器？和用传统的分类算法找到一个超平面区别在于哪？
第三，知道了来龙去脉，我们还要知道这个算法的缺点在哪？不能适用于什么？我们怎么知道？这个就涉及到如何来快速地过一遍一篇paper。
第四，Abstract是最重要的，他告诉了我们这篇paper发的目的是什么？他想解决什么问题？然后是Future Work，之所以有着FutureWork是因为这个算法还有一些问题没有解决，这个就告诉了我们当前算法还有什么缺点？
第五，递归再去看这个缺点是否有其他的研究者已经解决掉了。

那么我们为什么看paper，为什么实现某算法，我归结为两点：
1. 学习目的，扩展思路，如果处于这种目的，理解paper的精髓是最重要的。
2. 解决实际问题。那么应该丢弃的观点是我最初那样拿过来一篇paper也没理解透彻也不知道能不能解决问题，也不知道到底是不是可行，就先实现了再说。劳民伤财~

3. 我自认为自己还算努力，看了很多书，看了很多算法，但是其实有时候说起来，比如用PCA还是SVD，他们到底有什么区别，我们如何选择，我其实还是不明白。
这时，同事C对我说，理解一个算法，最重要的是要理解这个算法的世界观，这个算法背后的哲学基础是什么？只有理解了这个，才算理解一个算法。
用Boosting来举例，他背后的世界观是PAC原则。那么Boosting为什么不能引入一个强分类器，因为这个做个类比就相当于Boosting原本是美国的民主政治，一旦引入了一个强势的领导，就一下子变成了当年毛爷爷时候的政治了。Boosting的世界观就崩塌掉了。至于说Boosting最终是如何调整数据集的权重，这些就都属于了细节的层面。

最后，补充一个同事D，无意间的话让我发觉自己要变得更优秀才行：
同事D在搜Resys，有一个快照上面写着：本科生Resys十佳论文。同事扭头对我说，靠，现在本科生都可以发Resys paper了。让我意识到了自己其实在原本上差距有多大，我要付出更大的努力才能弥补这些也许别人觉得无法跨越的鸿沟。

Ⅷ 从小白到机器学习算法工程师，我做了哪些准备

机器学习方面的面试主要分成三个部分： 1. 算法和理论基础 2. 工程实现能力与编码水平 3. 业务理解和思考深度 1. 理论方面，我推荐最经典的一本书《统计学习方法》，这书可能不是最全的，但是讲得最精髓，薄薄一本，适合面试前突击准备。 我认为一些要点是： 统计学习的核心步骤：模型、策略、算法，你应当对logistic、SVM、决策树、KNN及各种聚类方法有深刻的理解。能够随手写出这些算法的核心递归步的伪代码以及他们优化的函数表达式和对偶问题形式。 非统计学习我不太懂，做过复杂网络，但是这个比较深，面试可能很难考到。 数学知识方面，你应当深刻理解矩阵的各种变换，尤其是特征值相关的知识。 算法方面：你应当深刻理解常用的优化方法：梯度下降、牛顿法、各种随机搜索算法（基因、蚁群等等），深刻理解的意思是你要知道梯度下降是用平面来逼近局部，牛顿法是用曲面逼近局部等等。 2. 工程实现能力与编码水平 机器学习从工程实现一般来讲都是某种数据结构上的搜索问题。 你应当深刻理解在1中列出的各种算法对应应该采用的数据结构和对应的搜索方法。比如KNN对应的KD树、如何给图结构设计数据结构？如何将算法map-red化等等。 一般来说要么你会写C，而且会用MPI，要么你懂Hadoop，工程上基本都是在这两个平台实现。实在不济你也学个python吧。 3. 非常令人失望地告诉你尽管机器学习主要会考察1和2 但是实际工作中，算法的先进性对真正业务结果的影响，大概不到30%。当然算法必须要足够快，离线算法最好能在4小时内完成，实时算法我没搞过，要求大概更高。 机器学习大多数场景是搜索、广告、垃圾过滤、安全、推荐系统等等。对业务有深刻的理解对你做出来的系统的结果影响超过70%。这里你没做过实际的项目，是完全不可能有任何体会的，我做过一个推荐系统，没有什么算法上的高大上的改进，主要是业务逻辑的创新，直接就提高了很明显的一个CTR（具体数目不太方便透露，总之很明显就是了）。如果你做过实际的项目，一定要主动说出来，主动让面试官知道，这才是最大最大的加分项目。 最后举个例子，阿里内部机器学习挑战赛，无数碾压答主10000倍的大神参赛。最后冠军没有用任何高大上的算法而是基于对数据和业务的深刻理解和极其细致的特征调优利用非常基本的一个算法夺冠。所以啥都不如真正的实操撸几个生产项目啊。

Ⅸ GPU算法工程师是做什么的

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）算法工程师目前是一个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（@之介感谢补充）、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-rece/MPI3 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-Rece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-Rece：MapRece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"Rece（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：（2） 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Map-Rece：MapRece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"Rece（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。

Ⅹ 想要成为算法工程师都要学哪些技能

需要以下技能：

1、熟练掌握C/C++和python语言编程，熟悉linux开发环境，有扎实的数据结构和算法设计功底；

2、熟悉推荐业务常用理论和算法，在多个领域（如排序模型，召回模型，用户画像，深度学习等）有三年以上实际工作经验；

3、有优秀的逻辑思维能力和数据分析能力，善于分析和解决问题；良好的沟通能力与团队协作能力；

4、有推荐系统，广告系统，搜索引擎等开发经验；熟练掌握机器学习、深度学习的基础理论和方法，并在自然语言处理任务中有实际应用经验者优先；

5、熟练使用一种或几种深度学习框架（如tensorflow、caffe、mxnet、pytorch等），或者熟悉spark、hadoop分布式计算编程者优先。

硬技能：

1. 数学：包括概率论与数理统计、矩阵论、随机过程。

2. 计算机基础：包括操作系统、组成原理、数据结构。

3. 算法能力：包括对领域内主流模型进行优缺点对比、在设定的场景中选择合适的方案等。

想要了解更多关于算法工程师的问题可以咨询一下CDA认证机构，CDA是大数据和人工智能时代面向国际范围全行业的数据分析专业人才职业简称。全球CDA持证者秉承着先进商业数据分析的新理念，遵循着《CDA职业道德和行为准则》新规范，发挥着自身数据专业能力，推动科技创新进步，助力经济持续发展。