點雲演算法工程師

① 現在演算法工程師都有哪些分類

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、
其他【其他一切需要復雜演算法的行業】

② it行業有哪些職位

1.技術+技術（深入階段）

這算是一條純技術路線，具體又可以分3個方向：

技術（2年以上編程經驗）+技術（軟體測試，或系統分析師，或系統架構師）

有軟體開發的工作經驗，再加軟體測試，比剛開始就進入軟體測試行業的人要更具競爭優勢。軟體測試工作經驗越多越好，可以干到退休，不用擔心年齡問題。

如果選擇「系統分析師，系統架構師」，則首先要打好扎實的「理論基礎」（可以通過考證書,比如參加軟考），以保證自己「後勁力十足」，這樣等有了4，5年的工作經驗後，才有可能能沖上這個高端領域。平時工作中要不斷的鍛煉自己的「發散思維」，培養善於發現業務需求的「眼光」。

2.技術+管理 ：比如 項目經理。

像雷軍說的那樣：「程序員象木工一樣，熟能生巧。程序員必須寫足夠代碼量（8萬行以上）的程序，才會有感覺，這是一個苦力活，沒有任何捷徑可走。」項目經理大多是從「優秀」的程序員里挑選出來，想走這條路，平時就要瘋狂的編碼，迅速累積豐富的編程經驗，然後再補充一些管理方面的知識。(本人打算走這條路，呵呵)

3.技術+銷售：比如 技術銷售工程師，技術支持工程師。

這類工作要有一定的技術背景（入門級也可以），具備較好的語言表達，溝通能力。工作比較輕松，月薪待遇主要看個人銷售業績等，個人收入差別可能比較大。

4.當培訓老師

如果你「樂於分享」工作經驗，傳授知識，或者覺得自己年齡比較大，精力不夠充沛，且往上升又比較困難的話，可以選擇去培訓機構當老師，就目前而言，當老師工作輕松，待遇也不錯。

5.創業

程序員創業除了需要有商業頭腦外，更需要具有較高的「膽商」（人有5商，包括智商情商），即有沒有膽量去做別人不敢做的事情（抓住商機）。

③ GPU演算法工程師是做什麼的

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/MPI3 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。

④ 演算法工程師未來的發展方向35歲以後呢

技術能力是技術人員的立身之本。站在演算法的角度，這里的技術能力主要是演算法應用能力，包括閱讀論文、演算法實現、工程化以及相關文檔的撰寫。
技術人員常見的一個認知誤區是技術大於一切，認為只要技術做好了，就應該得到認可或獎勵。事實上，技術在大多數情況下只是商業中的一環，技術做得好不能確保商業上的成功。
以自營電商為例，技術人員做一款功能強大的購物APP不難，但同時必須有商品研發、供應鏈和物流配送才能完成一個極小的商業閉環。此外，要想商品賣得好得有市場和運營團隊一起發力。在這樣的背景下，購物APP只是諸多商業環節中的一個節點，因此僅僅依賴軟體研發技術顯然不足以實現商業上的成功。好的技術團隊必須始終圍繞各商業環節，有能力定位問題，並研發工具有效地解決問題。
作為演算法工程師，在立項和需求評審時，需要有能力評估項目為業務帶來的價值以及演算法在整個項目中的價值，從而避免把精力浪費在「投入產出比」不高的事情上。如何做到這一步呢？除了有扎實的技術，還需要深入了解業務。
需要了解的業務知識包括（但不限於）商業模式、業務流程、業務限制以及與當前業務相關的技術等等。演算法工程師了解業務的另一個好處是洞察需求，解決問題的同時可以發現更多的技術問題，從而推動業務的進步。
技術人員最難跨越的是從技術能力到業務能力的提升。有兩方面原因：一是技術人員主觀上不太願意處理業務問題（扯皮的事情較多）；二是技術人員晉升和跳槽時主要被考察的還是技術，因此業務能力在有些技術人員看來短期的收益不高。
架構能力是一種解決復雜問題的能力，它需要考慮業務的現狀和未來，把復雜問題分解成簡單問題，然後給出解決方案。與軟體架構相比，演算法架構更偏向業務，不僅要對業務進行建模和抽象，還要考慮工程實現，以便技術方案在實際業務中落地。因此，良好的技術能力和業務能力是演算法架構能力的基礎。
演算法相關的技術項目可能涉及到與其它技術工種的配合，例如：產品經理、數據分析、數據開發、前端、後端、測試、運維等。因此，演算法工程師設計的技術方案應該考慮到演算法模塊與其它技術模塊的解耦與協同。
演算法工程師做解決方案時應該從全局出發：一是技術上不僅考慮演算法而且還要考慮工程實現和產品化（切忌手裡有錘子，看什麼都是釘子的想法）；二是從整體業務的角度考慮項目帶來的收益。例如，假設推薦系統的重構可以帶來推薦模塊的轉化率提升。那麼這件事情一定值得做嗎？我們還應該評估這個提升效果對大盤利潤的影響。如果對大盤利潤的提升有限，或許應該把精力投入在更有價值的項目中。

⑤ 演算法工程師是青春飯嗎以後的發展路線是怎樣的

演算法工程師不是青春飯。

在入職的年齡中，演算法工程師的入職年份越多，就有越多的公司要你。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。

提到人工智慧，就不得不提人工智慧領域最炙手可熱的演算法工程師。演算法即一系列解決問題的清晰指令，演算法工程師就是利用演算法處理事物的人。演算法工程師主要根據業務進行細分，常見的有廣告演算法工程師、推薦演算法工程師、圖像演算法工程師等等。

但作為熱門領域和人才供不應求的人工智慧，開出的薪資依舊讓人羨慕眼紅。獵頭Jony表示「人工智慧科班出身的博士，50萬年薪僅僅是起步價，優秀的開到80萬、100萬都不一定能搶到。」

⑥ 請問：做演算法工程師，需要學些什麼什麼入門知識詳細些哈，回答得好可以追加分數，謝了

現在說的演算法工程師應該是能夠熟練使用各種大數據分析框架，能夠進行數據建模，分析提取大數據中包含信息的工程師。

⑦ 雲計算的工作崗位有哪些

主要分為：雲計算管理員、雲計算架構師、雲計算安全經理、雲應用開發人員

1、雲計算管理員

企業開發和部署軟體的方式隨著雲計算的發展而不斷變化。由於這些變化，企業需要更多的雲應用開發人員;他們希望開發人員也承擔通常與架構師，工程師，分析師和技術人員聯系的角色。不過，應聘者還需要有編程方面的教育背景，請務必了解潛在僱主使用哪些語言，你是否已經掌握了這種語言。

(7)點雲演算法工程師擴展閱讀：

崗位所需具備技能：

1、雲計算管理員

所具備的DevOps技能

面試者可能會問應聘人員是否會採用DevOps工具，特別是隨著越來越多的企業追求這個模式。它有利於雲計算管理員獲得DevOps相關工具(如Jenkins和Chef Server)的經驗。如果其有一些企業所需的直接編碼專長，請提及其熟悉的語言，如Java，C / C ++或C#。

2、雲計算安全經理

管理人員必須具備良好的溝通能力，為組織內的員工制定政策，以及對治理和合規性標准(如PCI DSS)的了解。

3、雲應用開發人員

應聘者最好獲得主流雲平台(如Amazon Web Services，Google和Azure)的實際開發經驗。隨著多雲的採用，熟悉各種平台以及它們之間的互操作性將為應聘者帶來好處。

企業僱主需要確保應聘者的技能適合企業，所以他們會詢問開發過程。應聘者使用的管理和開發工具越多，面試人員可以評估應聘者是否能夠轉換到其工具集中。

強調自動化的重要性，特別是在處理DevOps，持續集成和持續交付時。敏捷模型在企業中很受歡迎，因此具有這些模型的經驗以及不同部門和角色之間的合作能力有著很大的好處

⑧ 雲計算工程師為從業者帶來什麼機遇

1、掌握雲計算的運維不同於傳統運維
雲計算的運維已經打破傳統運維的框架和定式，對工程師的技術要求非常高，既要會寫代碼，又要略懂一些演算法，本質上是DevOps。
2、對個人成長以及經驗積累比較有利
可以這么說，雲計算工程師要對整個雲產品有宏觀的把握和認識，包括軟體整體架構、底層技術、性能優化等等，這是最容易成為架構師的途徑之一。
3、雲計算運維人員掌握先機和主動權
「雲」的要求是高可靠、高容錯、高性能、可擴展等，相較於技術創新的巨大資金成本和時間成本，已有技術復制可以說是非常快速，而隨著雲計算技術的成熟，各大雲服務商的核心技術之間並沒有太大差距，所以最終拼的還是人才!

⑨ 演算法工程師35歲後會被淘汰嗎

不一定。

對比25歲剛入職更會加班更能吃苦關鍵是薪資更加便宜的小年輕，35歲的演算法工程師如果只是工齡更長資歷更老，將全方位處於劣勢。

個人覺得，如果35歲了還處在第一階段，也就是只能執行明確的演算法模型，和剛畢業的小年輕比可以說完全沒有競爭力，個人職業生涯的進一步發展會很受限。

如果已經進入第二階段，不可取代性還是很強的，畢竟這個階段的合理演算法技術選型和推動落地能力，是很多剛畢業和工作不久的年輕演算法工程師難以做到的。

如果已經到了第三階段至少已經是業務方向的演算法負責人了，都這種title了，考慮的是怎麼往公司的中上層走了，根本不會擔心年齡這種坎。

35歲對於我個人而言還有幾年的時間，也只有幾年的時間。無論是演算法工程師還是其他崗位，深耕該崗位目前而言可能還是最優的選擇，也可以說是沒得選的選擇。持續不斷的去提升自己在技術、技能、經驗、資源上的累積，努力去提升自己的相對不可替代性。

⑩ 想成為一名人工智慧演算法工程師，大學讀什麼專業

演算法工程師與人工智慧息息相關，目前人工智慧方向已經成為國家的戰略方向，在2016年第三屆世界互聯網大會上，各分會的主題幾乎都以人工智慧相關。

因此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/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、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)、導航演算法工程師等多種細分領域。
想成為一名演算法工程師，大學學習如下專業都是和演算法工程師相關的，例如信息與計算科學、數據科學與大數據、計算機類相關、數學與應用數學和人工智慧等等，以上這些專業不少是做演算法的。
計算機相關專業從事演算法崗位是比較常見的，其中以大數據方向、人工智慧相關方向的畢業生從事演算法崗位居多，實際上也有一部分計算機專業的本科生會選擇演算法崗位，這與自身的知識結構有較為密切的關系。
早期有不少數學相關專業的畢業生會從事演算法崗位，但是目前數學專業的畢業生從事演算法崗位的要求有了較為明顯的提升，重點在於演算法實現能力的要求(編程能力)，什麼類型的人適合學習和從事這個專業呢?首先就是熱愛開發崗位工作，不管學習什麼專業，數學只是基礎，編程只是入門，還要精通各個領域的知識和需求。