⑴ 怎样成为算法工程师
成为算法工程师的要求：
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；
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。
目前国内从事算法研究的工程师不少，但是高级算法工程师却很少，是一个非常紧缺的专业工程师。算法工程师根据研究领域来分主要有音频/视频算法处理、图像技术方面的二维信息算法处理和通信物理层、雷达信号处理、生物医学信号处理等领域的一维信息算法处理。
在计算机音视频和图形图形图像技术等二维信息算法处理方面目前比较先进的视频处理算法：机器视觉成为此类算法研究的核心；另外还有2D转3D算法(2D-to-3D conversion)，去隔行算法(de-interlacing)，运动估计运动补偿算法(Motion estimation/Motion Compensation)，去噪算法(Noise Rection)，缩放算法(scaling)，锐化处理算法(Sharpness)，超分辨率算法(Super Resolution),手势识别(gesture recognition),人脸识别(face recognition)。
在通信物理层等一维信息领域目前常用的算法：无线领域的RRM、RTT，传送领域的调制解调、信道均衡、信号检测、网络优化、信号分解等。
另外数据挖掘、互联网搜索算法也成为当今的热门方向。
算法工程师逐渐往人工智能方向发展。
⑵ 计算工程师包括哪些专业
你前面说··师，明显是指职业，后面又说什么专业，应该对的前面是系
不知到你说的是什么
计算机工程师一般的课程就是计算机科学与技术其中又有软件的和硬件的
⑶ 算法工程师和软件工程师的区别在哪里，他们工作
如果一个人解决问题的工具都来自NLP和ML的一些经典算法，业界最新发表的论文，
那么肯定算是算法工程师。
如果一个人解决问题的工具来自项目遗留的庞大的code base，N种系统架构方案，各
种的可选第三方库，自己写的各种Demo中的经验，各种解决代码复杂性的经验论和方法论，
以及各种可更换的存储介质(比如硬盘-》内存/SSD等)，各种从单核到多核和向量处理器，
那么他通常是软件工程师或系统架构师。
⑷ 算法工程师应该具备哪些工程能力
作者 | 木东居士
来源 | Data_Engineering
最近看了 Milter 的《算法工程师究竟需要哪些工程能力》这篇文章，有所感想，因此也写一篇关于算法工程师的技术能力的问题，和大家分享一下居士关于算法工程师的技术能力的观点。
对于一名优秀的算法工程师，他（她）要具备的不仅仅是出色的技术能力，也要有很深的业务理解能力和对外沟通能力，总之，要求可以很高！
但是，从职责能力的划分上来讲，算法工程师首先是一名工程师，因此本文主要从工程能力要求上进行一些探讨。
开始之前先放一份思维导图，这将是这篇文章要分享的核心内容：
工程能力概览
算法工程师，从名字上我们就能看出，一名算法工程师首先应该具备算法能力和工程能力，我们可以认为这是基础的技术能力。由于现在开源技术的普及，Sklearn、Tensorflow 和 Spark ML 基本已经成为大部分算法工程师标配的工具库了，因此，熟练的调包能力也是决定了一名算法工程师能否快速实现需求。
其次，在真实的生产环境中，算法的落地会遇到各种各样的业务场景和数据环境，这也要求算法工程师需要具备Pipeline 构建能力，将整个生产环境中的数据流和模型打通。同时，在生产环境中，会出现各种“疑难杂症”等待你去解释，比如说为什么实验效果特别差？为什么模型效果不稳定？这就要要求算法工程师需要具备一定的数据分析能力。
很多时候，你会发现，你用在数据分析和Pipeline构建上的精力可能占据了你8成以上的工作内容。
当你具备了上面的能力时，你已经可以称自己是一名算法工程师了。此时，你可以去对着数据分析小得瑟一下：“你看，我能构建整个模型的Pipeline，你却只能拿到别人提供的数据后调调包吧。“或者，你也可以去找开发得瑟：”你看，我懂了很多算法哦，你就只会写代码吧。“
得瑟完之后，我们还是回归正题，算法工程师只具备这样能力是否已经够了？答案当然是不够的。由于不同公司的团队成熟度不同，工具化和流程的成熟度都不同，这就会对算法工程师有不同的要求，比如说模型发布能力和报表开发能力，当然也会有一些其它能力，虽然可能不是特别重要，但是当这些工作没人帮你做的时候，算法工程师可能依然要承担起这些工作内容，比如说灰度测试的能力、负载均衡的能力等等。
将上面的内容整理后，就是这样一份思维导图了（一张图多看几篇更能加深印象，因此我再贴出来一遍）
工程能力详解
一、基础能力
算法能力
算法能力就不多说了，算法工程师的基本能力要求，不懂算法对于一名算法工程师来讲是不太合理的。这里居士把统计学的内容也放进来了。
编程能力
编程能力主要分为两部分：
Python、C++、Java这类编程语言，这三种也是算法工程师需要了解的主流编程语言，一般掌握其一就够，看不同公司。 Sql就是很通用的能力了，Sql也是一门编程语言，而是是数据处理最常用的语言！ 很好用。 大数据场景下，要了解Hive Sql。调包能力
大家虽然会调侃调包侠，但是说实话，能调包调的很溜的人，也是不多的，比如说现在让你自己用tensorflow构建一个复杂网络，不能google，你能写出来吗？能记清楚用法吗？
Sklearn Tensorflow Spark ML二、核心能力
Pipeline 构建能力
Pipeline构建能力，这里想表达的更多的是整个数据流的构建能力，数据从日志->特征->模型训练->反馈，这一个链条能否完成的能力，这里面会有很多难题需要克服。比如说：
实时和离线模型一致性问题？ 离线和实时特征一致性问题？ 实时特征构建的问题？ 数据延迟的问题？很多时候，模型发布之类的工作是可以由其他同学支持完成，但是数据流这种问题更多的是需要算法工程师来解决的。
数据分析能力
这里的数据分析能力不是指商业分析或者业务分析，更多的是指特征分析、算法效果分析和各种异常问题定位分析的能力。
很多时候，两个算法工程师能力水平的强弱从数据分析能力上也能窥得一二。
三、辅助技术能力
辅助的技术能力是指，你会不会的影响不会特别大，但是也都是有用的能力，特别是不同公司的发展情况不同，很可能会出现一个算法工程师既要做数据接入、又要做数据清洗、还要做算法平台
也要搞前端、还要负责模型上线、系统运维。
这里就不再细讲了。
思考一
聊一下对技术能力、工程能力和数据分析的思考。
居士个人的理解，技术能力更多的是偏向于一个一个的技术点，而工程能力更多就是在一个团队中将项目做好的能力。很多算法出身的工程能力不行，那么他做的单纯的一个模型是无法应用到实际生产中的，而工程就是指把理论落地实际生产的过程。那么工程包含了什么？它包括了系统架构设计和模块设计、数据流搭建和平台搭建、调包或算法开发、分布式、上线以及各种落地的代码开发。报表和监控，其实本质也是做数据流，边缘性的可能要做些后台和前端的开发。
然后数据分析能力是什么？数据分析（不是纯粹的数据分析）除了分析方法论和套路外，是一个很综合性、相对偏软一点的能力，比如说你通过分析发现了我们的系统有哪些可以优化的点，通过分析发现了问题的原因是什么，这些都是分析能力。
思考二
针对前面的内容，和 Cathy 讨论后，对整个思路做了新的梳理，大家直接看图就好，居士也认为这样描述可能更为合理。
思考三
这里再补充一个模型复现的能力，比如你看了一篇论文，发现这个模型可能很适合自己的业务场景，那么你是否能力将论文里面的模型快速用公司现有的平台和工具来复现？
居士认为，这一个是一个非常重要的能力，但是没有想好具体该怎样划分。
⑸ 关于算法工程师的职责
1、负责项目工程建设的总体控制、质量、进
Engineer
度、工程造价控制和技术管理等建设管理工作。
2、负责根据项目的总体管理目标编制项目建设的总体实施计划、年度和分月度的实施计划；下达项目的建设实施计划，并对实施中的项目计划进行统计分析和计划调整等综合管理。
3、组织项目办、监理单位和施工单位全面分析工程的特点与实际情况，分析确定工程的技术难点和控制要点，制定相应的针对性措施和重点控制流程；并督查监理单位和施工单位制定相应的监理和施工的监控计划，落实人员和条件，实施于工程的监理和施工，使建设管理目标明确，层级之间形成有效监控的体系。
4、负责对施工合同履行的监督和动态管理。定期或不定期组织相关科室人员深入施工现场，督查施工单位三大负责人、专业工程师与主要机械设备的到位和工作情况；检查施工单位在前期准备、工程质量、进度、安全生产、现场管理等方面履行合同的情况，监控各项管理指令闭合；监控质量保证体系保持良好的动态运行；监督施工单位严格按照设计图纸、批准的施工组织设计、技术规范进行施工；对照下达的实施计划对施工进度进行监控，并针对具体问题分析原因和采取措施；监督施工单位在安全生产、现场管理方面的措施和管理是否到位；同时，对施工单位合同违约和施工管理人员的违规进行记录与处理，对发现的监理单位违约与监理人员的违规行为进行处理，并交办有关科室进行记录和跟踪落实。
5、负责项目建设中的技术管理工作。主持设计、监理、施工单位进行设计图纸会审、技术交底、设计完善和优化等；负责审查施工组织计划，组织对重要工艺进行审查和验证；主持设计变更方案的论证；负责新技术、工艺和材料应用；组织实施技术攻关，解决施工中的重大技术问题；协助总监理工程师审查监理实施细则等。
6、负责新技术利用和项目的配套工程科研工作。
7、监督集中招标采购的大宗施工设备材料的质量和供应工作；协调工程技术方面合同各方及项目对外各方的工作关系。
8、负责工程变更和项目造价控制的管理工作，负责配合项目审计工作。
9、负责组织办理项目中间计量支付、交工支付及竣工结算。
10、负责组织项目交工验收及项目交工总结报告、执行总结报告的编写；并签发合同段工程交工证书。
11、负责项目缺陷责任期的工程缺陷修复管理。
12、负责组织编制项目竣工文件，做好项目的竣工验收的相关工作。
13、对主任负责，分管工程建设管理科；并对现场管理办公室工程管理方面的工作进行监督和业务管理。
14、负责工程建设有关资料的收集和归类建档工作，负责审核工程建设统计资料，主持编写工程总体进展情况汇报，报送项目建设管理规定的信息和统计资料。
15、负责项目办各部门并会同监理单位对施工单位的合同履约情况（综合质量、进度、造价、安全、文明施工等）进行全方位考评及信誉度评价，并提出相应经济和信誉度奖罚的意见，报请项目办主任审定。
16、协助主任参与重大事项的决策；负责组织完成主任交办的其他工作。
17、配合副主任和总监理工程师做好其它工作。
⑹ 算法工程师是个什么岗位
算法工程师是企业内部负责算法这一块的工程师，包括算法设计，算法优化
⑺ 算法工程师是做什么的
算法工程师是一个非常高端的职位；是非常紧缺的专业工程师，兼具前途和钱途！
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；
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。
目前国内从事算法研究的工程师不少，但是高级算法工程师却很少，是一个非常紧缺的专业工程师。算法工程师根据研究领域来分主要有音频/视频算法处理、图像技术方面的二维信息算法处理和通信物理层、雷达信号处理、生物医学信号处理等领域的一维信息算法处理。
在计算机音视频和图形图形图像技术等二维信息算法处理方面目前比较先进的视频处理算法：机器视觉成为此类算法研究的核心；另外还有2D转3D算法(2D-to-3D conversion)，去隔行算法(de-interlacing)，运动估计运动补偿算法(Motion estimation/Motion Compensation)，去噪算法(Noise Rection)，缩放算法(scaling)，锐化处理算法(Sharpness)，超分辨率算法(Super Resolution),手势识别(gesture recognition),人脸识别(face recognition)。
在通信物理层等一维信息领域目前常用的算法：无线领域的RRM、RTT，传送领域的调制解调、信道均衡、信号检测、网络优化、信号分解等。
另外数据挖掘、互联网搜索算法也成为当今的热门方向。
算法工程师逐渐往人工智能方向发展。
⑻ 算法工程师一般是学什么出身求解答
算法工程师一般都是学的数据挖掘和机器学习，而且对专业要求比较高，对能力也有一定的限制。
⑼ 为什么算法工程师的薪酬那么高
算法工程师有的人在一开始就可以拿到百万年薪，是不是非常羡慕呢，那么为什么算法工程师的薪酬那么高?最主要的还是因为非常稀缺了，下面就随我看看薪酬那么高的原因吧。
1、稀缺
互联网的快速发展，大数据、人工智能的兴起，使得算法岗位变多了，但是能胜任的人又寥寥无几。
2、培养成本很高
算法工程师的培养，需要很高的成本。在上大学的时候就要受到名师指导，进入公司后也要跟前辈学习。
3、能力非常强
如果想成为一名算法工程师，不仅需要过硬的编程能力，还需要扎实的数学基础和英文水平。
4、比程序员层次更高
我们知道程序员的工资就比较高，但是算法工程师所需的知识绝对不仅仅只有计算机方面的知识，需要的是综合能力得到全面培养。
所以算法工程师薪酬高是有原因的，当然前景也是非常好的，如果你想从事这个行业，还是非常值得的，但是你也要经得起考验，如果你数学很差，不建议你学习。
⑽ 算法工程师 就业前景
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（
@之介
感谢补充）、其他【其他一切需要复杂算法的行业】
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-rece/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-Rece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-Rece：MapRece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"Rece（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-Rece：MapRece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"Rece（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。