⑴ 怎樣成為演算法工程師
成為演算法工程師的要求：
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；
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。
目前國內從事演算法研究的工程師不少，但是高級演算法工程師卻很少，是一個非常緊缺的專業工程師。演算法工程師根據研究領域來分主要有音頻/視頻演算法處理、圖像技術方面的二維信息演算法處理和通信物理層、雷達信號處理、生物醫學信號處理等領域的一維信息演算法處理。
在計算機音視頻和圖形圖形圖像技術等二維信息演算法處理方面目前比較先進的視頻處理演算法：機器視覺成為此類演算法研究的核心；另外還有2D轉3D演算法(2D-to-3D conversion)，去隔行演算法(de-interlacing)，運動估計運動補償演算法(Motion estimation/Motion Compensation)，去噪演算法(Noise Rection)，縮放演算法(scaling)，銳化處理演算法(Sharpness)，超解析度演算法(Super Resolution),手勢識別(gesture recognition),人臉識別(face recognition)。
在通信物理層等一維信息領域目前常用的演算法：無線領域的RRM、RTT，傳送領域的調制解調、信道均衡、信號檢測、網路優化、信號分解等。
另外數據挖掘、互聯網搜索演算法也成為當今的熱門方向。
演算法工程師逐漸往人工智慧方向發展。
⑵ 計算工程師包括哪些專業
你前面說··師，明顯是指職業，後面又說什麼專業，應該對的前面是系
不知到你說的是什麼
計算機工程師一般的課程就是計算機科學與技術其中又有軟體的和硬體的
⑶ 演算法工程師和軟體工程師的區別在哪裡，他們工作
如果一個人解決問題的工具都來自NLP和ML的一些經典演算法，業界最新發表的論文，
那麼肯定算是演算法工程師。
如果一個人解決問題的工具來自項目遺留的龐大的code base，N種系統架構方案，各
種的可選第三方庫，自己寫的各種Demo中的經驗，各種解決代碼復雜性的經驗論和方法論，
以及各種可更換的存儲介質(比如硬碟-》內存/SSD等)，各種從單核到多核和向量處理器，
那麼他通常是軟體工程師或系統架構師。
⑷ 演算法工程師應該具備哪些工程能力
作者 | 木東居士
來源 | Data_Engineering
最近看了 Milter 的《演算法工程師究竟需要哪些工程能力》這篇文章，有所感想，因此也寫一篇關於演算法工程師的技術能力的問題，和大家分享一下居士關於演算法工程師的技術能力的觀點。
對於一名優秀的演算法工程師，他（她）要具備的不僅僅是出色的技術能力，也要有很深的業務理解能力和對外溝通能力，總之，要求可以很高！
但是，從職責能力的劃分上來講，演算法工程師首先是一名工程師，因此本文主要從工程能力要求上進行一些探討。
開始之前先放一份思維導圖，這將是這篇文章要分享的核心內容：
工程能力概覽
演算法工程師，從名字上我們就能看出，一名演算法工程師首先應該具備演算法能力和工程能力，我們可以認為這是基礎的技術能力。由於現在開源技術的普及，Sklearn、Tensorflow 和 Spark ML 基本已經成為大部分演算法工程師標配的工具庫了，因此，熟練的調包能力也是決定了一名演算法工程師能否快速實現需求。
其次，在真實的生產環境中，演算法的落地會遇到各種各樣的業務場景和數據環境，這也要求演算法工程師需要具備Pipeline 構建能力，將整個生產環境中的數據流和模型打通。同時，在生產環境中，會出現各種「疑難雜症」等待你去解釋，比如說為什麼實驗效果特別差？為什麼模型效果不穩定？這就要要求演算法工程師需要具備一定的數據分析能力。
很多時候，你會發現，你用在數據分析和Pipeline構建上的精力可能占據了你8成以上的工作內容。
當你具備了上面的能力時，你已經可以稱自己是一名演算法工程師了。此時，你可以去對著數據分析小得瑟一下：「你看，我能構建整個模型的Pipeline，你卻只能拿到別人提供的數據後調調包吧。「或者，你也可以去找開發得瑟：」你看，我懂了很多演算法哦，你就只會寫代碼吧。「
得瑟完之後，我們還是回歸正題，演算法工程師只具備這樣能力是否已經夠了？答案當然是不夠的。由於不同公司的團隊成熟度不同，工具化和流程的成熟度都不同，這就會對演算法工程師有不同的要求，比如說模型發布能力和報表開發能力，當然也會有一些其它能力，雖然可能不是特別重要，但是當這些工作沒人幫你做的時候，演算法工程師可能依然要承擔起這些工作內容，比如說灰度測試的能力、負載均衡的能力等等。
將上面的內容整理後，就是這樣一份思維導圖了（一張圖多看幾篇更能加深印象，因此我再貼出來一遍）
工程能力詳解
一、基礎能力
演算法能力
演算法能力就不多說了，演算法工程師的基本能力要求，不懂演算法對於一名演算法工程師來講是不太合理的。這里居士把統計學的內容也放進來了。
編程能力
編程能力主要分為兩部分：
Python、C++、Java這類編程語言，這三種也是演算法工程師需要了解的主流編程語言，一般掌握其一就夠，看不同公司。 Sql就是很通用的能力了，Sql也是一門編程語言，而是是數據處理最常用的語言！ 很好用。 大數據場景下，要了解Hive Sql。調包能力
大家雖然會調侃調包俠，但是說實話，能調包調的很溜的人，也是不多的，比如說現在讓你自己用tensorflow構建一個復雜網路，不能google，你能寫出來嗎？能記清楚用法嗎？
Sklearn Tensorflow Spark ML二、核心能力
Pipeline 構建能力
Pipeline構建能力，這里想表達的更多的是整個數據流的構建能力，數據從日誌->特徵->模型訓練->反饋，這一個鏈條能否完成的能力，這裡面會有很多難題需要克服。比如說：
實時和離線模型一致性問題？ 離線和實時特徵一致性問題？ 實時特徵構建的問題？ 數據延遲的問題？很多時候，模型發布之類的工作是可以由其他同學支持完成，但是數據流這種問題更多的是需要演算法工程師來解決的。
數據分析能力
這里的數據分析能力不是指商業分析或者業務分析，更多的是指特徵分析、演算法效果分析和各種異常問題定位分析的能力。
很多時候，兩個演算法工程師能力水平的強弱從數據分析能力上也能窺得一二。
三、輔助技術能力
輔助的技術能力是指，你會不會的影響不會特別大，但是也都是有用的能力，特別是不同公司的發展情況不同，很可能會出現一個演算法工程師既要做數據接入、又要做數據清洗、還要做演算法平台
也要搞前端、還要負責模型上線、系統運維。
這里就不再細講了。
思考一
聊一下對技術能力、工程能力和數據分析的思考。
居士個人的理解，技術能力更多的是偏向於一個一個的技術點，而工程能力更多就是在一個團隊中將項目做好的能力。很多演算法出身的工程能力不行，那麼他做的單純的一個模型是無法應用到實際生產中的，而工程就是指把理論落地實際生產的過程。那麼工程包含了什麼？它包括了系統架構設計和模塊設計、數據流搭建和平台搭建、調包或演算法開發、分布式、上線以及各種落地的代碼開發。報表和監控，其實本質也是做數據流，邊緣性的可能要做些後台和前端的開發。
然後數據分析能力是什麼？數據分析（不是純粹的數據分析）除了分析方法論和套路外，是一個很綜合性、相對偏軟一點的能力，比如說你通過分析發現了我們的系統有哪些可以優化的點，通過分析發現了問題的原因是什麼，這些都是分析能力。
思考二
針對前面的內容，和 Cathy 討論後，對整個思路做了新的梳理，大家直接看圖就好，居士也認為這樣描述可能更為合理。
思考三
這里再補充一個模型復現的能力，比如你看了一篇論文，發現這個模型可能很適合自己的業務場景，那麼你是否能力將論文裡面的模型快速用公司現有的平台和工具來復現？
居士認為，這一個是一個非常重要的能力，但是沒有想好具體該怎樣劃分。
⑸ 關於演算法工程師的職責
1、負責項目工程建設的總體控制、質量、進
Engineer
度、工程造價控制和技術管理等建設管理工作。
2、負責根據項目的總體管理目標編制項目建設的總體實施計劃、年度和分月度的實施計劃；下達項目的建設實施計劃，並對實施中的項目計劃進行統計分析和計劃調整等綜合管理。
3、組織項目辦、監理單位和施工單位全面分析工程的特點與實際情況，分析確定工程的技術難點和控制要點，制定相應的針對性措施和重點控制流程；並督查監理單位和施工單位制定相應的監理和施工的監控計劃，落實人員和條件，實施於工程的監理和施工，使建設管理目標明確，層級之間形成有效監控的體系。
4、負責對施工合同履行的監督和動態管理。定期或不定期組織相關科室人員深入施工現場，督查施工單位三大負責人、專業工程師與主要機械設備的到位和工作情況；檢查施工單位在前期准備、工程質量、進度、安全生產、現場管理等方面履行合同的情況，監控各項管理指令閉合；監控質量保證體系保持良好的動態運行；監督施工單位嚴格按照設計圖紙、批準的施工組織設計、技術規范進行施工；對照下達的實施計劃對施工進度進行監控，並針對具體問題分析原因和採取措施；監督施工單位在安全生產、現場管理方面的措施和管理是否到位；同時，對施工單位合同違約和施工管理人員的違規進行記錄與處理，對發現的監理單位違約與監理人員的違規行為進行處理，並交辦有關科室進行記錄和跟蹤落實。
5、負責項目建設中的技術管理工作。主持設計、監理、施工單位進行設計圖紙會審、技術交底、設計完善和優化等；負責審查施工組織計劃，組織對重要工藝進行審查和驗證；主持設計變更方案的論證；負責新技術、工藝和材料應用；組織實施技術攻關，解決施工中的重大技術問題；協助總監理工程師審查監理實施細則等。
6、負責新技術利用和項目的配套工程科研工作。
7、監督集中招標采購的大宗施工設備材料的質量和供應工作；協調工程技術方面合同各方及項目對外各方的工作關系。
8、負責工程變更和項目造價控制的管理工作，負責配合項目審計工作。
9、負責組織辦理項目中間計量支付、交工支付及竣工結算。
10、負責組織項目交工驗收及項目交工總結報告、執行總結報告的編寫；並簽發合同段工程交工證書。
11、負責項目缺陷責任期的工程缺陷修復管理。
12、負責組織編制項目竣工文件，做好項目的竣工驗收的相關工作。
13、對主任負責，分管工程建設管理科；並對現場管理辦公室工程管理方面的工作進行監督和業務管理。
14、負責工程建設有關資料的收集和歸類建檔工作，負責審核工程建設統計資料，主持編寫工程總體進展情況匯報，報送項目建設管理規定的信息和統計資料。
15、負責項目辦各部門並會同監理單位對施工單位的合同履約情況（綜合質量、進度、造價、安全、文明施工等）進行全方位考評及信譽度評價，並提出相應經濟和信譽度獎罰的意見，報請項目辦主任審定。
16、協助主任參與重大事項的決策；負責組織完成主任交辦的其他工作。
17、配合副主任和總監理工程師做好其它工作。
⑹ 演算法工程師是個什麼崗位
演算法工程師是企業內部負責演算法這一塊的工程師，包括演算法設計，演算法優化
⑺ 演算法工程師是做什麼的
演算法工程師是一個非常高端的職位；是非常緊缺的專業工程師，兼具前途和錢途！
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；
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。
目前國內從事演算法研究的工程師不少，但是高級演算法工程師卻很少，是一個非常緊缺的專業工程師。演算法工程師根據研究領域來分主要有音頻/視頻演算法處理、圖像技術方面的二維信息演算法處理和通信物理層、雷達信號處理、生物醫學信號處理等領域的一維信息演算法處理。
在計算機音視頻和圖形圖形圖像技術等二維信息演算法處理方面目前比較先進的視頻處理演算法：機器視覺成為此類演算法研究的核心；另外還有2D轉3D演算法(2D-to-3D conversion)，去隔行演算法(de-interlacing)，運動估計運動補償演算法(Motion estimation/Motion Compensation)，去噪演算法(Noise Rection)，縮放演算法(scaling)，銳化處理演算法(Sharpness)，超解析度演算法(Super Resolution),手勢識別(gesture recognition),人臉識別(face recognition)。
在通信物理層等一維信息領域目前常用的演算法：無線領域的RRM、RTT，傳送領域的調制解調、信道均衡、信號檢測、網路優化、信號分解等。
另外數據挖掘、互聯網搜索演算法也成為當今的熱門方向。
演算法工程師逐漸往人工智慧方向發展。
⑻ 演算法工程師一般是學什麼出身求解答
演算法工程師一般都是學的數據挖掘和機器學習，而且對專業要求比較高，對能力也有一定的限制。
⑼ 為什麼演算法工程師的薪酬那麼高
演算法工程師有的人在一開始就可以拿到百萬年薪，是不是非常羨慕呢，那麼為什麼演算法工程師的薪酬那麼高?最主要的還是因為非常稀缺了，下面就隨我看看薪酬那麼高的原因吧。
1、稀缺
互聯網的快速發展，大數據、人工智慧的興起，使得演算法崗位變多了，但是能勝任的人又寥寥無幾。
2、培養成本很高
演算法工程師的培養，需要很高的成本。在上大學的時候就要受到名師指導，進入公司後也要跟前輩學習。
3、能力非常強
如果想成為一名演算法工程師，不僅需要過硬的編程能力，還需要扎實的數學基礎和英文水平。
4、比程序員層次更高
我們知道程序員的工資就比較高，但是演算法工程師所需的知識絕對不僅僅只有計算機方面的知識，需要的是綜合能力得到全面培養。
所以演算法工程師薪酬高是有原因的，當然前景也是非常好的，如果你想從事這個行業，還是非常值得的，但是你也要經得起考驗，如果你數學很差，不建議你學習。
⑽ 演算法工程師 就業前景
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。