算法工程师需要学习什么

描述

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(

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-reduce/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-Reduce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-Reduce:MapReduce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“Reduce(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-Reduce:MapReduce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“Reduce(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。

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