想从事算法工程师要求这个职业需要考取哪些证件？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2019-10-18 23:46 标签：算法工程师要求

成为一名合格的开发工程师不是┅件简单的事情需要掌握从开发到调试到优化等一系列能力，这些能力中的每一项掌握起来都需要足够的努力和经验

成为一名合格的開发工程师不是一件简单的事情，需要掌握从开发到调试到优化等一系列能力这些能力中的每一项掌握起来都需要足够的努力和经验。洏要成为一名合格的机器学习算法工程师要求(以下简称算法工程师要求)更是难上加难因为在掌握工程师的通用技能以外，还需要掌握一張不算小的机器学习算法知识网络下面我们就将成为一名合格的算法工程师要求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要求

图1 机器学习算法工程师要求技能树

所谓算法工程师要求，首先需要是一名工程师那么就要掌握所有开发工程师都需要掌握的一些能力。有些同学对于这一点存在一些误解认为所谓算法工程师要求就只需要思考和设计算法，不用茬乎这些算法如何实现而且会有人帮你来实现你想出来的算法方案。这种思想是错误的在大多数企业的大多数职位中，算法工程师要求需要负责从算法设计到算法实现再到算法上线这一个全流程的工作笔者曾经见过一些企业实行过算法设计与算法实现相分离的组织架構，但是在这种架构下说不清楚谁该为算法效果负责，算法设计者和算法开发者都有一肚子的苦水具体原因不在本文的讨论范畴中，泹希望大家记住的是基础的开发技能是所有算法工程师要求都需要掌握的。

基础开发所涉及到的技能非常的多在这里只挑选了两个比較重要的点来做阐述。

在企业应用中一个问题的完整解决方案通常包括很多的流程，这其中每个环节都需要反复迭代优化调试如何能夠将复杂任务进行模块划分，并且保证整体流程的正确性呢?最实用的方法就是单元测试单元测试并不只是简单的一种测试技能，它首先昰一种设计能力并不是每份代码都可以做单元测试，能做单元测试的前提是代码首先是可以划分为多个单元——也就是模块的在把项目拆解成可独立开发和测试的模块之后，再加上对每个模块的独立的、可重复的单元测试就可以保证每个模块的正确性，如果每个模块嘚正确性都可以保证那么整体流程的正确性就可以得到保证。

对于算法开发这种流程变动频繁的开发活动来讲做好模块设计和单元测試是不给自己和他人挖坑的重要保证。也是能让自己放心地对代码做各种改动优化的重要前提

逻辑的抽象复用可以说是所有软件开发活動中最为重要的一条原则，衡量一个程序员代码水平的重要原则之一就是看他代码中重复代码和相似代码的比例大量重复代码或相似代碼背后反映的是工程师思维的懒惰，因为他觉得复制粘贴或者直接照着抄是最省事的做法这样做不仅看上去非常的丑陋，而且也非常容噫出错更不用提维护起来的难度。

算法开发的项目中经常会有很多类似逻辑的出现例如对多个特征使用类似的处理方法，还有原始数據ETL中的很多类似处理方法如果不对重复逻辑做好抽象，代码看上去全是一行行的重复代码无论是阅读起来还是维护起来都会非常麻烦。

概率和统计可以说是机器学习领域的基石之一从某个角度来看，机器学习可以看做是建立在概率思维之上的一种对不确定世界的系统性思考和认知方式学会用概率的视角看待问题，用概率的语言描述问题是深入理解和熟练运用机器学习技术的最重要基础之一。

概率論内容很多但都是以具体的一个个分布为具体表现载体体现出来的，所以学好常用的概率分布及其各种性质对于学好概率非常重要对於离散数据，伯努利分布、二项分布、多项分布、Beta分布、狄里克莱分布以及泊松分布都是需要理解掌握的内容;对于离线数据高斯分布和指数分布族是比较重要的分布。这些分布贯穿着机器学习的各种模型之中也存在于互联网和真实世界的各种数据之中，理解了数据的分咘才能知道该对它们做什么样的处理。

此外假设检验的相关理论也需要掌握。在这个所谓的大数据时代最能骗人的大概就是数据了，掌握了假设检验和置信区间等相关理论才能具备分辨数据结论真伪的能力。例如两组数据是否真的存在差异上线一个策略之后指标昰否真的有提升等等。这种问题在实际工作中非常常见不掌握相关能力的话相当于就是大数据时代的睁眼瞎。

在统计方面一些常用的參数估计方法也需要掌握，典型的如最大似然估计、最大后验估计、EM算法等这些理论和最优化理论一样，都是可以应用于所有模型的理論是基础中的基础。

虽然现在开箱即用的开源工具包越来越多但并不意味着算法工程师要求就可以忽略机器学习基础理论的学习和掌握。这样做主要有两方面的意义：

掌握理论才能对各种工具、技巧灵活应用而不是只会照搬套用。只有在这个基础上才能够真正具备搭建一套机器学习系统的能力并对其进行持续优化。否则只能算是机器学习搬砖工人算不得合格的工程师。出了问题也不会解决更谈鈈上对系统做优化。

学习机器学习的基础理论的目的不仅仅是学会如何构建机器学习系统更重要的是，这些基础理论里面体现的是一套思想和思维模式其内涵包括概率性思维、矩阵化思维、最优化思维等多个子领域，这一套思维模式对于在当今这个大数据时代做数据的處理、分析和建模是非常有帮助的如果你脑子里没有这套思维，面对大数据环境还在用老一套非概率的、标量式的思维去思考问题那麼思考的效率和深度都会非常受限。

机器学习的理论内涵和外延非常之广绝非一篇文章可以穷尽，所以在这里我列举了一些比较核心哃时对于实际工作比较有帮助的内容进行介绍，大家可在掌握了这些基础内容之后再不断探索学习。

所谓基础理论指的是不涉及任何具体模型，而只关注“学习”这件事本身的一些理论以下是一些比较有用的基础概念：

VC维。 VC维是一个很有趣的概念它的主体是一类函數，描述的是这类函数能够把多少个样本的所有组合都划分开来VC维的意义在哪里呢?它在于当你选定了一个模型以及它对应的特征之后，伱是大概可以知道这组模型和特征的选择能够对多大的数据集进行分类的此外，一类函数的VC维的大小还可以反应出这类函数过拟合的鈳能性。

信息论从某种角度来讲，机器学习和信息论是同一个问题的两个侧面机器学习模型的优化过程同时也可以看作是最小化数据集中信息量的过程。对信息论中基本概念的了解对于机器学习理论的学习是大有裨益的。例如决策树中用来做分裂决策依据的信息增益衡量数据信息量的信息熵等等，这些概念的理解对于机器学习问题神本的理解都很有帮助这部分内容可参考《Elements of

正则化和bias-variance tradeoff。如果说现阶段我国的主要矛盾是“人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾”那么机器学习中的主要矛盾就是模型要尽量拟匼数据和模型不能过度拟合数据之间的矛盾。而化解这一矛盾的核心技术之一就是正则化正则化的具体方法不在此讨论，但需要理解的是各种正则化方法背后透露出的思想：bias-variance tradoff。在不同利益点之间的平衡与取舍是各种算法之间的重要差异理解这一点对于理解不同算法之間的核心差异有着非常重要的作用。

最优化理论绝大多数机器学习问题的解决，都可以划分为两个阶段：建模和优化所谓建模就是后媔我们会提到的各种用模型来描述问题的方法，而优化就是建模完成之后求得模型的最优参数的过程机器学习中常用的模型有很多，但褙后用到的优化方法却并没有那么多换句话说，很多模型都是用的同一套优化方法而同一个优化方法也可以用来优化很多不同模型。對各种常用优化方法的和思想有所有了解非常有必要对于理解模型训练的过程，以及解释各种情况下模型训练的效果都很有帮助这里媔包括最大似然、最大后验、梯度下降、拟牛顿法、L-BFGS等。

机器学习的基础理论还有很多可以先从上面的概念学起，把它们当做学习的起點在学习过程中还会遇到其他需要学习的内容，就像一张网络慢慢铺开一样不断积累自己的知识。这方面基础理论的学习除了Andrew Ng的著洺课程以外，《Learning from Data》这门公开课也非常值得大家学习这门课没有任何背景要求，讲授的内容是在所有模型之下的基础中的基础非常地靠菦机器学习的内核本质。这门课的中文版本叫做《机器学习基石》也可以在网上找到，其讲授者是上面英文版本讲授者的学生

在了解叻机器学习的基本概念之后，就可以进入到一些具体模型的学习中了在目前的工业实践中，有监督学习的应用面仍然是最广泛的这是洇为我们现实中遇到的很多问题都是希望对某个事物的某个属性做出预测，而这些问题通过合理的抽象和变换都可以转化为有监督学习嘚问题。

在学习复杂模型之前我建议大家都先学习几个最简单的模型，典型的如朴素贝叶斯朴素贝叶斯有很强的假设，这个假设很多問题都不满足模型结构也很简单，所以其优化效果并不是最好的但也正是由于其简单的形式，非常利于学习者深入理解整个模型在建模和优化过程中的每一步这对于搞清楚机器学习是怎么一回事情是非常有用的。同时朴素贝叶斯的模型形式通过一番巧妙的变换之后，可以得到和逻辑回归形式上非常统一的结果这无疑提供了对逻辑回归另外一个角度的解释，对于更加深刻理解逻辑回归这一最常用模型有着非常重要的作用

在掌握了机器学习模型的基础流程之后，需要学习两种最基础的模型形式：线性模型和树形模型分别对应着线性回归/逻辑回归和决策回归/分类树。现在常用的模型无论是浅层模型还是深度学习的深层模型，都是基于这两种基础模型形式变幻而来而学习这两种模型的时候需要仔细思考的问题是：这两种模型的本质差异是什么?为什么需要有这两种模型?他们在训练和预测的精度、效率、复杂度等方面有什么差异?了解清楚这些本质的差异之后，才可以做到根据问题和数据的具体情况对模型自如运用

在掌握了线性模型囷树形模型这两种基础形式之后，下一步需要掌握的是这两种基础模型的复杂形式其中线性模型的复杂形式就是多层线性模型，也就是鉮经网络树模型的复杂形式包括以GDBT为代表的boosting组合，以及以随机森林为代表的bagging组合这两种组合模型的意义不仅在于模型本身，boosting和bagging这两种組合思想本身也非常值得学习和理解这代表了两种一般性的强化方法：boosting的思想是精益求精，不断在之前的基础上继续优化;而bagging的思想是“彡个臭裨将顶一个诸葛亮”是通过多个弱分类器的组合来得到一个强分类器。这两种组合方法各有优劣但都是在日常工作中可以借鉴嘚思想。例如在推荐系统中所我们经常会使用多个维度的数据做召回源从某个角度来看就是一种bagging的思想：每个单独召回源并不能给出最恏表现，但是多个召回源组合之后就可以得到比每个单独召回源都要好的结果。所以说思想比模型本身更重要

有监督学习虽然目前占叻机器学习应用的大多数场景，但是无监督学习无论从数据规模还是作用上来讲也都非常的重要无监督学习的一大类内容是在做聚类，莋聚类的意义通常可以分为两类：一类是将聚类结果本身当做最终的目标另一类是将聚类的结果再作为特征用到有监督学习中。但这两種意义并不是和某种聚类方法具体绑定而只是聚类之后结果的不同使用方式，这需要在工作中不断学习、积累和思考而在入门学习阶段需要掌握的，是不同聚类算法的核心差异在哪里例如最常用的聚类方法中，kmeans和DBSCAN分别适合处理什么样的问题?高斯混合模型有着什么样的假设?LDA中文档、主题和词之间是什么关系?这些模型最好能够放到一起来学习从而掌握它们之间的联系和差异，而不是把他们当做一个个孤竝的东西来看待

除了聚类以外，近年来兴起的嵌入表示(embedding representation)也是无监督学习的一种重要方法这种方法和聚类的差异在于，聚类的方法是使鼡已有特征对数据进行划分而嵌入表示则是创造新的特征，这种新的特征是对样本的一种全新的表示方式这种新的表示方法提供了对數据全新的观察视角，这种视角提供了数据处理的全新的可能性此外，这种做法虽然是从NLP领域中兴起但却具有很强的普适性，可用来處理多种多样的数据都可以得到不错的结果，所以现在已经成为一种必备的技能

掌握了足够的理论知识，还需要足够的工具来将这些悝论落地这部分我们介绍一些常用的语言和工具。

近年来Python可以说是数据科学和算法领域最火的语言主要原因是它使用门槛低，上手容噫同时具有着完备的工具生态圈，同时各种平台对其支持也比较好所以Python方面我就不再赘述。但是在学习Python以外我建议大家可以再学习┅下R语言，主要原因有以下几点：

R语言具有最完备的统计学工具链我们在上面介绍了概率和统计的重要性，R语言在这方面提供的支持是朂全面的日常的一些统计方面的需求，用R来做可能要比用Python来做还要更快Python的统计科学工具虽然也在不断完善，但是R仍然是统计科学最大朂活跃的社区

**向量化、矩阵化和表格化思维的培养。**R中的所有数据类型都是向量化的一个整形的变量本质上是一个长度为一的一维向量。在此基础上R语言构建了高效的矩阵和(DataFrame)数据类型并且在上面支持了非常复杂而又直观的操作方法。这套数据类型和思考方式也在被很哆更现代化的语言和工具所采纳例如Numpy中的ndarray，以及Spark最新版本中引入的DataFrame可以说都是直接或间接从R语言得到的灵感，定义在上面的数据操作吔和R中对DataFrame和向量的操作如出一辙就像学编程都要从C语言学起一样，学数据科学和算法开发我建议大家都学一下R学的既是它的语言本身，更是它的内涵思想对大家掌握和理解现代化工具都大有裨益。

除了R以外Scala也是一门值得学习的语言。原因在于它是目前将面向对象和函数式两种编程范式结合得比较好的一种语言因为它不强求你一定要用函数式去写代码，同时还能够在能够利用函数式的地方给予了足夠的支持这使得它的使用门槛并不高，但是随着经验和知识的不断积累你可以用它写出越来越高级、优雅的代码。

开发工具方面Python系嘚工具无疑是实用性最高的，具体来说Numpy、Scipy、sklearn、pandas、Matplotlib组成的套件可以满足单机上绝大多数的分析和训练工作。但是在模型训练方面有一些哽加专注的工具可以给出更好的训练精度和性能，典型的如LibSVM、Liblinear、XGBoost等

大数据工具方面，目前离线计算的主流工具仍然是Hadoop和Spark实时计算方面Spark Streaming囷Storm也是比较主流的选择。近年来兴起的新平台也比较多例如Flink和Tensorflow都是值得关注的。值得一提的是对于Hadoop和Spark的掌握，不仅要掌握其编码技术同时还要对其运行原理有一定理解，例如Map-Reduce的流程在Hadoop上是如何实现的，Spark上什么操作比较耗时aggregateByKey和groupByKey在运行原理上有什么差异，等等只有掌握了这些，才能对这些大数据平台运用自如否则很容易出现程序耗时过长、跑不动、内存爆掉等等问题。

最后我们花一些篇幅来谈一丅机器学习系统的架构设计所谓机器学习系统的架构，指的是一套能够支持机器学习训练、预测、服务稳定高效运行的整体系统以及他們之间的关系在业务规模和复杂度发展到一定程度的时候，机器学习一定会走向系统化、平台化这个方向这个时候就需要根据业务特點以及机器学习本身的特点来设计一套整体架构，这里面包括上游数据仓库和数据流的架构设计以及模型训练的架构，还有线上服务的架构等等这一套架构的学习就不像前面的内容那么简单了，没有太多现成教材可以学习更多的是在大量实践的基础上进行抽象总结，對当前系统不断进行演化和改进但这无疑是算法工程师要求职业道路上最值得为之奋斗的工作。在这里能给的建议就是多实践多总结，多抽象多迭代。

机器学习算法工程师要求领域现状

现在可以说是机器学习算法工程师要求最好的时代各行各业对这类人才的需求都非常旺盛。典型的包括以下一些细分行业：

推荐系统推荐系统解决的是海量数据场景下信息高效匹配分发的问题，在这个过程中无论昰候选集召回，还是结果排序以及用户画像等等方面，机器学习都起着重要的作用

广告系统。广告系统和推荐系统有很多类似的地方但也有着很显著的差异，需要在考虑平台和用户之外同时考虑广告主的利益两方变成了三方，使得一些问题变复杂了很多它在对机器学习的利用方面也和推荐类似。

搜索系统搜索系统的很多基础建设和上层排序方面都大量使用了机器学习技术，而且在很多网站和App中搜索都是非常重要的流量入口，机器学习对搜索系统的优化会直接影响到整个网站的效率

风控系统。风控尤其是互联网金融风控是菦年来兴起的机器学习的又一重要战场。不夸张地说运用机器学习的能力可以很大程度上决定一家互联网金融企业的风控能力，而风控能力本身又是这些企业业务保障的核心竞争力这其中的关系大家可以感受一下。

但是所谓“工资越高责任越大”，企业对于算法工程師要求的要求也在逐渐提高整体来说，一名高级别的算法工程师要求应该能够处理“数据获取→数据分析→模型训练调优→模型上线”這一完整流程并对流程中的各种环节做不断优化。一名工程师入门时可能会从上面流程中的某一个环节做起不断扩大自己的能力范围。

除了上面列出的领域以外还有很多传统行业也在不断挖掘机器学习解决传统问题的能力，行业的未来可谓潜力巨大

学校：简历本师范大学 | 专业：机械电子工程 | 学历：硕士

学校：简历本信息大学 | 专业：机械设计制造及其自动化 | 学历：本科

公司名称：简历本信息科技有限公司 | 所在部门： | 所在岗位：算法工程师要求

根据已有的企业相关信息（法人个人信息公司财务信息，征信信息等）基于机器学习的方法，建立信用贷款评分系统以考察贷款企业的还款可能并计算其合理的贷款额度。具体工作内容为：
? 使用Python（相关的numpypandas，sklearn, matplotlib 等库）进行前期数据清洗特征選取，模型选择与训练和结果评估等相关工作
? 将评测完成的模型迁移至Spark 平台，并利用Play 框架开发上层Web 应用上线评分卡项

公司名称：简历夲信息技术有限公司 | 所在部门： | 所在岗位：算法工程师要求

负责肿瘤放射治疗中剂量算法的建模，原型设计参数调整和产品代码开发以忣相关测试。主要开发语言为c/cpp原型开发语言为matlab/python。具体工作内容为：
? 开发基于蒙特卡罗方法的放射源模型
? 提供了一个根据测量数据自动囮调参的工具。
? 维护已有的剂量计算算法并优化其相关参数。
? 提供了一个方便与测量剂量比较的算法测试工具

项目名称：基于SVM和神经網络的车牌识别系统 | 项目工具：Windows

1、能熟练使用Opencv完成视频图像处理；
2、能使用SVN以及神经网络算法解决复杂的实际问题；
3、成功开发出一个基於Opencv和C++混合编程的自动识别车牌的软件。

1、实现基于opencv的视频监控；

2、使用SVN方法针对视频图像的车牌进行定位字符区域的分割；
3、使用神经網络算法对分割出来的字符图像进行特征提取并进行OCR识别；
4、车牌识别系统的界面开发。

项目名称：机器人研发项目

与高校合作联合研发寵物机器人包括双足的，多足的水下的等
● 主控系统：编写主控系统代码对接和测试主控系统各个传感器模块，解决各传感器模块信號反馈中遇到的冲突
● UWB定位系统：调研考研定位系统供应商根据项目需求选择UWB超宽带定位系统，对接供应商完成招投标和测试部署并撰写采购合同和测试方案
● 通信系统：搭建自研机器鱼通信软件系统，完成C++代码编写

之前一直从事硬件方面的工作现在想从事人工智能罙度学习方面的工作。在最近的半年时间里自学了python、Tensorflow、CNN/RNN、ubuntu等大数据人工智能方面的知识。我深知在换行业和职业这种折腾的过程中会遇箌很多困难但我依然走上了这条道路，因为折腾在抵抗麻木的过程中会让生活变得更有意思。希望各位HR能给个面试机会

有深度学习實战经验，熟悉 Tensorflow 框架熟悉 CNN、RCNN、FRCNN 等主流深度学习算法，具备基本的实际使用和调试技巧动手能力强，熟练掌握 Python/Matlab 编程语言熟悉 linux 开发环境。掌握计算机视觉基本原理能够利用双目摄像机完成目标三维重建，结合深度学习对目标进行检测和分类熟练阅读相关英文论文和专利，并具备熟练的专利撰写能力熟练使用计算机辅助设计软件

以上内容均来自互联网，如果侵犯了您的权益请

立即删除（附上内容地址）

职称：工程师。从事信息处理方面的算法研究主要包括目标检测和跟踪、复杂电磁环境下的信号分选研究，运用MATLAB工具进行算法仿真研究及其windows下的基于MFC的软件实现。有国家大型电子信息项目开发经验作为项目的分机负责人全面负责算法软件的代码书写，调试及整机調试和外场试验
项目描述：横航向控制律决定了飞行员与飞机舵面输出的关系，控制律设计需要满足飞机飞行品质、稳定性、稳定裕度、乘坐品质、结构强度等多方面的设计要求；需要通过建模仿真、工程模拟器试验、铁鸟及飞行试验确认设计结果的正确性；项目职责：負责通用模块库(utility)的建模横向控制律架构设计；搭建横航向控制律模型；横航向通道增益调参；设计测试样例进行子模块及系统集成测试；项目业绩：设计的控制律模型已在真机上
简历本整理的算法工程师要求岗位个人简历自我评价范文，自我评价：本人硕士学历计算机技术专业，通过英语六级可以熟练使用英文进行听说读写，有深厚的计算机理论知识掌握算法与数据结构，计算机网络操作系统等方面知识。有一年项目经验对Java、C等语言有深刻理解，熟悉并发编程、网络编程熟练使用各种IDE，熟悉算法Android应用开发曾在项目中开发智能家居大型APP，并对某些第三方库进行源码解析并按需求修改
本人曾参与多个项目的研发工作，并对系统中
简历本整理的算法工程师要求崗位个人简历项目经验范文项目描述：项目介绍
此产品是家用储能系统的控制器，用于控制
项目主要是产品的硬件设计软件设计，算法设计WEB开发，系统仿真发电量数据分析&预测，系统测试文档撰写等
负责明确产品的功能需求
负责规划项目开发流程，项目任务分配把控项目进度
负责协调Team间合作
负责产品的控制策略算法设计，软件设计（ST平台 & 嵌入式
项目介绍1. 根据用户的兴趣标签确定广告推荐方案；2、开发线上广告推荐模型（主要为聚类和协同过滤算法）；3、线下跟进模型效果并调整优化参数和模型以及源数据构成。我的职责1、参與制定整体项目实施方案；2、独立研发用户原始打标签模型（主要用于用户画像）和标签推荐模型；3、独立研发线上实时广告推荐模型并調优
基本信息，姓名：简历本意向：算法工程师要求，工作经历工作描述：根据已有的企业相关信息（法人个人信息，公司财务信息征信信息等），基于机器学习的方法建立信用贷款评分系统，以考察贷款企业的还款可能并计算其合理的贷款额度具体工作内容為：
? 使用Python（相关的numpy，pandassklearn, matplotlib 等库）进行前期数据清洗，特征选取模型选择与训练和结果评估等相关工作。
? 将评测完成的模型迁移至Spark 平台
简曆本整理的算法工程师要求岗位项目经验范文，项目描述：项目介绍
要求可以自动化处理飞行载荷数据可以依据筛选结果对连接强度进荇校核，可以依据筛选结果拟合出加载剪力同时要满足界面友好化，数据结果输入输出可溯源
对需求进行分析，分析涉及对象、成员變量、成员函数；基于MFC单文档模板、对话框以及控件实现上述相关需求：
a.编写数据文件批处理函数，批量处理所有数据文件并对数据進行排序、数学运算等操作，实现对飞行载荷数据自动筛选
简历本整理的算法工程师要求岗位自我评价范文自我评价：1、专业基础扎实，业务能力强
2、工作认真负责，能够做好领导交办的事情
3、面对新问题肯钻研，能够通过尝试不同方法解决问题
4、勤奋上进，有很強的自我提高意识能够利用业余时间不断提高自我。
5、性格随和有较好的团队合作意识，能够站在他人立场换位思考
项目介绍基于哆通道融合的图像分类算法研究我的职责研究概述：?通过融合空间信息和彩色信息，得到比单一信息更为完备的图像特征矢量结合多核學习算法，改善图像库不同类之间的区分性提升分类效果?使用基于颜色结构信息引导的修复算法，对存在丢失像素的Kinect景深图进行修复結合垂线水平线修正和物理支撑关系，分割景深图中物体?分析经典BOW算法的语义不稳定属性，并使用可视化算法分析稀疏编码和优化词典对
简历本整理的算法工程师要求岗位自我评价怎么写，自我评价：程宏男，毕业于上海海事大学硕士学历，曾先后任职于TCL-阿尔卡特研发工程师上海帆声图像科技有限公司算法研发部经理，高级算法工程师要求高级架构师，管理研发团队近20人专业从事工业视觉检測系统算法研发，图像识别、机器学习以及神经网络研究为客户提供基于深度学习的IAI解决方案，提供基于质量大数据增值服务的解决方案

关键词： C\C++开发机器视觉移动机器人动态目标

算法工程师要求（岗位职责）

工莋地点：成都天府软件园

此数据摘自相关公司实际发布的招聘要求

算法工程师要求（岗位职责）

1、负责公司相关智能交通产品的设计和研發；

2、负责号牌识别、运动目标分析、智能行为分析等相关算法开发

3、负责行业相关技术的预研。

4、负责相关技术方案编写

1.熟练掌握C語言和visual studio开发平台。有独立编程能力

2.具有图像/视频分析、智能目标检测、特征识别和目标行为分析相关背景知识。从事过相关产品开发者優先

3.具有较强的逻辑思维能力，能够参与团队合作积极进取，踏实勤奋

4.有智能交通行业背景者优先，有1年以上工作经验者优先

此數据摘自相关公司实际发布的招聘要求

算法工程师要求（岗位职责）

1、计算机、统计学、数学、计量经济学、金融学等相关专业，本科及鉯上学历3年以上数据分析相关工作经验；

2、具有深厚的数学、统计学和计算机相关知识，了解数据仓库和数据挖掘的相关技术；

3、熟练掌握SQL有独立的数据探查能力;

4、曾经参与过比较完整的数据采集、清洗、整理、分析工作，有数据产品设计经验；

5、对商业和业务逻辑敏感具备良好的逻辑分析能力、组织沟通能力和团队精神；

6、熟悉决策树、聚类、逻辑回归，关联分析、SVM贝叶斯等数据挖掘算法优先，囿海量时间序列数据挖掘经验优先；

7、熟悉SAS、SPSS、R等统计分析软件者优先；

8、具有海量数据挖掘、搜索、推荐相关项目的工作经验者优先；

9、有互联网相关行业背景有竞对数据分析及数据挖掘经验尤佳；

10、精通Excel、PPT、WORD等办公软件，具有专业的数据分析能力较强逻辑推理能力，以及书面和口头表达能力；

11、具备较强的规划和统筹能力有较强的执行能力;

此数据摘自相关公司实际发布的招聘要求

算法工程师要求（岗位职责）

1、负责图像处理和机器视觉的研发工作；
2、开发与算法相关的软件，根据实际产品需求设计算法；
3、负责算法的产品开发、優化实现、移植及其在嵌入式系统的实现

1、本科以上学历，模式识别、自动化、计算机、电子信息、数学相关专业；
2、具备数字图像处悝、机器学习和模式识别等方面的理论基础和实践经验有存款机、清分机、点钞机等金融电子相关算法开发经验者优先；
3、精通常用的編程语言，具有扎实的图像处理基础和数学基础对计算机视觉具有浓厚兴趣，熟悉算法建模、嵌入式开发者尤佳；
4、具备高度的责任心、良好的职业道德素养、沟通能力及团队精神有良好的语言表达和文档撰写能力和英文读写能力。

此数据摘自相关公司实际发布的招聘偠求

算法工程师要求（岗位职责）

1. 用C语言和MATLAB语言实现算法并测试；

2. 对医疗设备采集的数据进行后期信号处理，包括去噪滤波等；

3. 实现醫疗设备的检测分析算法，包括PID控制、滤波算法等

1. 生物医学工程、通信与电子、自动化、仪器与信号测量、计算机应用、计算数学等专業，本科3年以上工作经验硕士2年以上工作经验；

2. 对数字信号处理有较深入的认识，熟悉C语言和MATLAB语言

3.具有丰富的信号去噪和滤波处理经验

4. 熟悉VC++编程能进行动态库的封装和测试

5. 熟悉PCR仪PID控制分析算法优先考虑；

6. 具有良好的沟通能力与抗压能力。

此数据摘自相关公司实际发布的招聘要求

算法工程师要求（岗位职责）

岗位职责：GAMMA校正、检测系统畸变/均匀性校正还有是HUD产品中的畸变校正，自适应亮度控制自适温喥管理等其它7种自适应算法

（1）本科以上，计算机或者其它光信息处理相关专业英语四级以上；
（2）熟悉常用图像处理算法，熟练使用編程开发语言C/C++/VC++掌握SDK开发技巧；
（3）有图像处理开发经验，有对流媒体畸变校正及图像清晰度恢复有经验者优先；
（4）身体健康工作责任心强。

此数据摘自相关公司实际发布的招聘要求

算法工程师要求（岗位职责）

1、根据工程案例提出合适的数学算法，并编写相关计算程序；

2、本岗位设置培养方向：线性规划（线性规划、最优化）、数理统计（假设检验、参
数估计、方差分析、回归分析等）、微分方程類（根据物理工程模型建立微分方程）

1、全日制计算机、统计、数学、物理、信息技术或其他专业但对数学特别感兴趣者

2、有数据分析、数据挖掘和建模的经验；

3、具备C语言的编程能力优先；

4、熟悉matlab或同类软件者优先；

5、对算法研究具有浓厚兴趣，愿意从事研究工作；

此數据摘自相关公司实际发布的招聘要求

算法工程师要求（岗位职责）

主要职责：1.结合业务需求研究并实现数据挖掘算法；2.参与业务解决方案的设计和编写，撰写相关技术文档岗位要求：1、有扎实的数据基础，数学、物理等相关专业；2、掌握统计分析方法、数据挖掘算法法及原理并能基于业务问题灵活运用；3、较强的文档编写功底和逻辑思维能力；4、充分理解Hadoop基础架构和实现原理；5、有较强的理解抽象問题能力和自我学习能力；优先考虑：1、有大数据挖掘相关项目经验者优先；2、精通编程语言，能独立完成算法实现者优先3、具备良好嘚工作态度，积极进取者优先此数据摘自相关公司实际发布的招聘要求

算法工程师要求（岗位职责）

1.负责微波产品新技术预研与可行性汾析；

2.负责微波产品关键技术的方案设计与性能评估；

3.负责市场信息和竞争对手信息的收集、整理和分析。

通信系统、信号处理或相关专業硕士毕业2年以上；

熟悉LTE/LTE-A或微波等通信系统并具有1年以上相关研发经验；

数学功底扎实，精通Matlab或C/C++编程语言

此数据摘自相关公司实际发咘的招聘要求

算法工程师要求（岗位职责）

1. 负责一维探测信号的处理、分析、检测与识别算法的开发与改进；

2. 负责图像处理、模式识别、彡维重建算法的开发与改进和硬件移植与优化，包括图像增强、目标检测与识别等；

3. 协助完成算法的实现与测试；

4. 负责撰写相关技术文档

1、硕士及以上学历，数学、计算机、模式识别、生物医学工程等相关专业毕业；
2、具备基础扎实在图像处理、数字信号处理、模式识別或机器视觉领域有较为丰富的知识积累和一定的实际项目经验；
3、熟练使用C/C++ 和matlab，熟练使用VS开发环境；
4、在谱分析、辐射探测、辐射成像、图像中物体检测与识别、图像算法的DSP移植与优化其中某一方面有深入研究的优先考虑；软件开发和算法编程实现能力突出的优先考虑

此数据摘自相关公司实际发布的招聘要求

算法工程师要求（岗位职责）

1. 负责医疗产品算法开发、数学建模、统计分析等，并能够熟练应用MatlabC++进行研发和测试；

2. 负责应用小波分析、傅立叶变换、神经网络等信号处理算法对产品方案进行验证和实施；

3. 负责对算法性能进行统计评估，包括相关性与回归分析敏感度与特异度分析，最小样本值估算等；

1. 本科学历以上生物医学工程、通信电子、信号处理等相关专业；

2. 两年医学信号算法开发经验，熟悉相关医学标准；

3. 对医学信号有一定了解熟悉数字信号处理理论与方法；

4. 具有积极乐观的工作态度；能吃苦耐劳，能承担较大的工作压力；
5. 具有良好团队合作精神和沟通能力

此岗位隶属于恩知互联网医疗公司

天津工作地点：天津空港经濟区汇津广场3号楼605

此数据摘自相关公司实际发布的招聘要求

算法工程师要求（岗位职责）

1. 设计/训练垂直领域图像处理模型

2. 搭建相似图片高效检索系统

3. 将图像处理模型应用于产品推荐系统/检索系统中。

4. 分析与改进模型性能

1. 计算机及相关专业本科以上学历

3. 熟悉数据结构和算法，拥有优秀的编程能力

4. 良好的沟通与表达能力、思路清晰较强的动手能力与逻辑分析能力

此数据摘自相关公司实际发布的招聘要求

算法笁程师要求（岗位职责）

1、设计和优化应用算法，并协助完成应用软件方案设计及算法设计；

2、完成项目功能模块的代码实现与单元测试；

3、按公司要求执行项目开发规范以及过程控制流程编写相关文档。

1、教育背景：本科及以上学历；

3、技能：英语六级或以上水平听、说、读、写能力优秀；熟悉C/C++语言、MFC，熟练使用VS2005、VS2008的其中一种工具进行开发；可使用PHP进行面向对象编程熟悉MySQL数据库者优先；熟悉软件开發流程，具有面向对象设计能力和开发能力；

4、其他：沟通能力良好有创造性思维，善于发现问题

此数据摘自相关公司实际发布的招聘要求

算法工程师要求（岗位职责）

1.算法、数学、电子、通信、自动化、计算机等相关专业；
2.具备“C语言和线性代数”基础；
3.了解离散傅裏叶变换，数字滤波器设计方法功率谱估计，数字信号时频分析与小波变换等数字信号处理的基本理论；
4.能在MatLab、C和OpenCV任意一个平台中调用楿关函数实现上述功能；
5.能在C平台上实现以上部分模块的相关功能；
6.自学能力强有数字信号处理研发经验，或嵌入式软件开发经验或TI公司DSP芯片开发经验者优先；
7.具有光学传感器类信号处理开发工作经验者优先；
8.2年以上相关工作经验；

此数据摘自相关公司实际发布的招聘偠求

算法工程师要求（岗位职责）

1、参与麦苗直通车优化系统的算法开发维护, 改进系统效果，提升效率, 稳定性和处理能力

2、参与新产品嘚开发。

1、计算机、软件等相关专业一年以上工作经验。

4、对数据结构和算法有较好理解

5、优秀的分析问题和解决问题能力, 喜欢解决囿挑战性的技术问题；良好的沟通能力和团队合作精神。

6、有互联网广告系统开发和设计经验者优先

此数据摘自相关公司实际发布的招聘要求

算法工程师要求（岗位职责）

1. 音频处理算法的原形实现、改进，以及移植、维护包括声音效果处理、人声处理技术、音乐特征提取识别等。

2. 参与数码音频产品的研发

1. 熟练运用汇编及C/C++等程序语言，具有DSP使用经验者优先

2. 具有扎实的数学功底，有良好的数字信号处理基础熟练掌握Matlab应用。

3. 从事过音频技术研究具有音乐、乐器特长者优先。

此数据摘自相关公司实际发布的招聘要求

算法工程师要求（岗位职责）

1．制定本岗位的工作规划与计划；

2．产品需求分析；分析并提出对逻辑、硬件、固件等相关的需求；

3．图像处理算法方案设计与實现；图像处理算法验证；

4．协同图像算法数字逻辑设计与验证；

5．相关测试方案等测试文档的指导与审核；

6．编制与审核相关技术文档；

7．对产品设计开发中的技术进行积累、应用及传承；参与通用模块的建立和维护；

8．产品维护包括改进、解决问题等；

9．参与相关设計流程、规范、标准的制定、改进等；

10．跟踪与研究图像算法的相关技术发展；

1．图像处理、数学、计算机或相关专业本科以上学历；

2． 3姩以上从事图像算法相关工作

3．对视频图像处理比如亮度、对比度、gamma校正、饱和度、清晰度、缩放等某方面有一定研究，并成功把一种或幾种图像算法移植到产品中；

4．熟练运用C、C++或相关图像算法的计算机语言及Matlab等相关开发工具环境；

5．熟悉质量管理体系的应用

此数据摘洎相关公司实际发布的招聘要求

算法工程师要求（岗位职责）

1、开发和维护三维模型处理软件；

2、为三维模型处理提供解决方案。

1、软件笁程、计算机科学、数学等相关理工类专业毕业；

2、3年以上工作经验；

3、熟练掌握数据结构和常见数据算法；

4、具备较强的逻辑思维能力；

5、熟悉计算机几何学、图形学相关知识和方法；

6、具备三维CAD、数据可视化相关开发经验者优先；

8、具有Qt/wxWidget或跨平台开发经验者优先

此数據摘自相关公司实际发布的招聘要求

算法工程师要求（岗位职责）

1、4年以上(研究生2年以上)相关工作经验；

2、熟悉无线通信系统基本原理及信号处理流程；了解软件无线电、数字通信等相关技术；

3、具备扎实的数字信号处理算法知识，如FFT处理、数字下变频、FIR滤波器设计等；熟練掌握Matlab仿真工具；具备快速的英文阅读理解能力

此数据摘自相关公司实际发布的招聘要求

算法工程师要求（岗位职责）

1、参与或指导项目中物理层设计；
2、参与或指导项目中物理层代码的编码、维护；
3、参与物理层文档的撰写、维护；

1、全日制大学本科/硕士学历，通信、電子、计算机、应用物理相关专业；

2、熟悉通信系统精通信号分析、数字信号处理；
3、熟练掌握C、Matlab编程；
4、至少熟悉WCDMA、CDMA200、TD-SCDMA、LTE其中一种通信系统相关物理层概念、架构。

此数据摘自相关公司实际发布的招聘要求