運算和算力工程師

⑴ 演算法工程師是計算什麼的

看行業
圖像演算法：
崗位職責 1、負責模式識別等相關演算法的研究，設計，實現和優化； 2、深入了解深度學習、機器學習，了解TensorFlow MxNet Caffe等主流深度學習框架，能快速驗證演算法模型； 3、深入了解CNN，RCNN，FastRCNN，VGG，LeNet，ResNet等主流神經網路模型，並能進行根據需求進行相應的優化，有效提高演算法的效率和精度； 4、深入了解物體識別、人臉識別、人體姿態識別、手勢識別等相關演算法，針對相關領域演算法進行研究、驗證、實現與優化； 5、針對不同的系統和硬體平台，對各類演算法進行移植和優化。
金融：

職位描述：
1.有扎實的演算法理論功底，有NLP，圖像識別，分類，檢測方面，視頻等相關項目經驗優先等； 2.熟悉常用深度學習編程語言； 3.熟悉深度學習的框架TensorFlow，caffe，pytorch了解YOLOSSDFASTERRCNN等目標檢測演算法，熟悉Resnetinceptionvgg16mobilenet等深度學習網路，熟悉網路的調參及模型訓練方式優先； 4.熟悉linux平台及Android平台，有深度學習模型移植手機端實際經驗的優先； 5.具有優秀的分析和解決問題能力，快速學習新知識能力，具有團隊合作精神

⑵ 數據演算法工程師是什麼職位

演算法工程師通過算式來完成不同的邏輯運算，他們的工作范圍有對圖像音頻視頻等信息進行處理，如圖像和視頻的分類、檢測、識別、跟蹤、計算成像等，通過大數據分析進行廣告等內容的推薦，通過演算法實現導航定位及機器的自動化，發送信號通訊方面也不能缺少演算法工程師，可以說演算法工程師幾乎占據了互聯網的每一個領域。

⑶ 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。

⑷ 華為演算法工程師和AI工程師的區別

工作職責的區別。
一、演算法工程師的崗位職責：大視頻是華為未來很長一段時間的主航道，加入主航道，你將獲得巨大的拓展空間。在這里，你將有機會接觸到最頂尖的計算機視覺技術前沿，超級豐富的計算資源和數據，極具挑戰的產品需求，以及一流的業界專家。在這里，你將負責：
1、計算機視覺演算法研發與產品開發，包括但不限於人臉識別、人臉屬性識別、目標檢測、目標分類、目標屬性識別、圖像分割、圖像解說、目標跟蹤、視頻分割、視頻語義提取、文字檢測、人體重識別、圖像生成、圖片審核等頂級技術領域；
2、深度學習演算法的研發，特別是在計算機視覺領域的應用研究，以及模型加速、模型加密、模型量化等研發。二、AI工程師的崗位職責：
1、精通AI相關演算法的原理，優缺點和相關使用場景，包括但不限於：深度學習，統計學習，樹演算法，GAN，RL，EA，CNN，RNN，最優化等等，在CV或NLP有相關實踐經驗更好；
2、擅長tensorflow或pytorch的使用，能寫相關的分布式訓練和預測的代碼，熟悉分布式計算的原理，兩個框架都熟悉或看過源碼更好；
3、熟悉AI相關演算法的性能調優，包括模型壓縮。量化，GPU/CPU優化，分布式計算優化等等，有HPC實踐經驗更好。

⑸ 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 Network）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。

⑹ 架構師和演算法工程師怎麼選

喜歡軟體結構就選架構師，喜歡數學運算就選演算法工程師。按自己喜歡的種類，如兩個都喜歡一起考了也不是問題。

⑺ 想要從事演算法工程師,要掌握什麼

數據挖掘&分析：深度學習的應用能夠突飛猛進的一個重要原因就是大數據的支撐。當前獲取數據的成本很低，而數據清理和挖掘的成本很高，但非常重要。數據是模型的輸入，是模型能夠擬合的上限。

演算法策略：這是每位演算法工程師的硬實力，有了清晰的問題和可用的數據後，我們需要選擇合適的演算法策略求解問題。就銷量預估而言，由於特徵大部分都是表格型，樹模型及其變體成為首選的方案。通過樹模型，你能夠快速拿到一個不錯的baseline。

相關術語：

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。

Matlab：商業數學軟體。

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。

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。

⑻ 計算物理和材料物理研究生能做演算法工程師嗎演算法工程師是吃青春飯嗎

材料物理說不好，計算物理的做演算法工程師沒問題。
演算法工程師主要是與數學打交道，找到合適的演算法模型來進行預估或判斷。算不得青春飯。不同於代碼工程師，代碼的框架或技術日新月異，數學公式則一直是這個樣子。只是年紀大跟年輕時比起來，體力和腦力總會下降，靠經驗多一些。
平時企業招演算法工程師，如果數學系的學生招不到，物理系畢業也是很搶手的

⑼ 演算法工程師大致是做什麼的

各個行業都有演算法部分，統計有統計的演算法，控制有控制的演算法，圖像處理有圖像處理的演算法。在很多傳統行業，演算法不是一個獨立的崗位，而是由研發工程師負責。今天小編就帶大家來了解下演算法工程師大致是做什麼的?我們接著往下看。

1. 圖像處理，尤其是基於OpenCV的圖像處理演算法，一般產品里有做美顏，濾鏡什麼的特別喜歡招這塊的小朋友，近一兩年有被做深度學習的取代的趨勢。最近google出了arcore，所以讓不少小公司也能出一些效果很好的換頭類應用。
2. 計算機圖形學，這也算是一個大類，主要涉及到圖形渲染演算法，光追演算法，三維圖像重構等圖像繪制方面的內容。這個方向，不光是做3d引擎和游戲開發方面，對於很多行業需要與cad相關的，都會涉及到這一個領域的模型和優化演算法設計。
3. VR，AR領域，涉及到的包括視頻跟蹤，SLAM，raytracing，幾何投影等等，實際上是一個綜合的領域，目前主要是做計算機視覺的轉行做這塊。
4. 醫學影像處理，三維圖像重構，用在B超，CT成像上，這個是醫療方向的。
5. 通信基帶信號處理，網路優化演算法，這一塊其實很式微了，畢竟高大上的演算法小公司沒成本去實施。
6. 音頻濾波，用在HiFi產品，比如車載音響，手機廠商，圈子其實蠻小的。
7. 控制演算法，自適應濾波演算法，用在機械領域上，比如機械臂行程式控制制，穩定性。
8. 有限元演算法，這塊從雷達，機械，電磁學，到服裝設計，都有很有價值的應用。
9. 信號處理，比如插值，頻譜分析，盲信號分離，壓縮感知，物聯網大部分應用會涉及這一塊。
互聯網和軟體行業把演算法分離成一個獨立的崗位大體有兩個原因。第一，低級的軟體工程師不懂演算法，或者更乾脆一點說不懂數學，所有涉及到模型和計算公式的工作都必須要找專業人員來搞定。第二，從生產效率考慮，初級演算法工程師很多沒有很好的軟體工程背景，簡單點說就是不會寫代碼只會寫matlab，這種工程師的工作交付沒有辦法直接投入生產，所以需要將他們的工作和生產環節隔離開。綜上所述，就是小編今天給大家分享的內容，希望可以幫助到大家。