演算法工程師是做什麼的

A. 什麼是演算法工程師主要任務是什麼

作為演算法工程師，除了精通計算機編程相關知識，精通使用MATLAB等模擬工具外，還必須了解業務背景。例如，人工智慧演算法工程師、交通演算法工程師、圖像處理演算法工程師等需要熟悉公司的業務。有一定的商務學習能力。

通用互聯網公司的演算法工程師主要涉及以下領域：推薦演算法和同通濾波演算法，音頻處理，圖像處理，深度學習和AI演算法，SLAM，VR，AR領域，傳統演算法等。具體如下：

1、推薦演算法和共通濾波演算法。這些工程師主要是解決電子商務或轉換相關問題的工程師。這些工程師需要掌握的是特徵工程、主成分分析、統計數據、貝葉斯概率、決策樹(GBDT/XGBOOST)、 Logistic回歸、協作過濾等圍繞與變換概率有關的知識系統。
2、語音信號處理(例如環路雜訊抑制)通常用於語音聊天和語音識別的前端檢測。像這些做智能揚聲器的公司現在需要做的或多或少。
3、圖像處理，尤其是基於OpenCV的圖像處理演算法，一般產品做美容，濾鏡或其他特別喜歡招募此人的人，在過去的一兩年中有被深度學習替代的趨勢。 Google發布了arccore，因此許多小型公司也可以生產一些非常好的應用程序。
4、 SLAM，專注於機器人定位和導航，例如無人駕駛汽車，掃地機器人。
5、 VR和AR領域，包括視頻跟蹤，SLAM，光線跟蹤，幾何投影等，實際上是一個綜合領域。
優秀的人往往也有一個強大的內心，無論別人如何看待自己，都堅信自己是優秀的，並願意為了進步不斷努力。我認為作為一個演算法工程師也是需要不斷學習，不斷給自己充電，讓自己變得更優秀。以上是小編為大家編寫的演算法工程師的相關知識，希望對大家有幫助!

B. 數據演算法工程師主要是做什麼的

只有數據科學家和演算法工程師，數據科學家關注於用演算法研究數據背後的信息，演算法工程師負責將科學家研發的演算法應用到實際生產活動中

演算法工程師就是會一些人工智慧演算法的工程師。工作就是做一些人工智慧演算法相關的任務：根據任務整理數據（如果沒有數據最好可以協助建立獲取數據的流程）跑模型，改進模型部署模型，測試，優化速度等等其實AI行業比較欠缺好的產品經理，演算法工程師在需求設計和溝通上最好也能參合參合，都是有益的。

想了解數據演算法工程師這個職業可以到CDA認證中心去了解一下，CDA認證，致力於打造全球數據人才考核行業標准，推動全球數人才發展。包括開發和整合國際數據科學領域的前沿技術及優質資源； 制定並完善數據科學行業人才標准與職業道德行為准則；編寫和建立專業教材體系與題庫；組織並實施命題審題、人才評定和考試服務；管理會員與提供行業咨詢服務等事務。

C. 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。