算法工程师报名时间

报名时间：全国计算机等级考试报名时间通常在每年的十二月底至一月初和六月底至七月初。具体时间按各考点报名时间安排。考试时间：全国计算机等级考试目前共设置四个等级。每年共考试两次，上半年考一、二、三级，下半年考一、二、四级。每年上半年四月的第一个星期天上午进行笔试，下午开始进行上机考试，由于受实际条件的限制，上机考试由各考点具体安排，按次序各考生依次参加考试，共进行五天。每年下半年九月份的第二个星期天上午进行笔试，下午开始进行上机考试，考试方法和四月份类似。考试时长的安排是：笔试一级为90分钟，二、三级为120分钟，四级180分钟。上机考试一级45分钟，其余均为60分钟。

人工智能工程师证书需要在官方网站上进行考试的预约报名，我们需要到指定的网站一些填写自己的相关资料，之后通过审核才可以有具体的考试方式。

人工智能工程师是指从事与人工智能相关算法、深度学习等多种技术的分析、研究、开发，并对人工智能系统进行设计、优化、运维、管理和应用的工程技术人员。

工作要求：

1、数学基础。

2、编程基础。

3、机器学习基础。

4、专业领域知识基础。

5、具体行业的深度认知。

任何应用场景都有自己独特的数据结构，而一个能够落地的Al应用自然离不开对于业务本身的深入理解。

工作内容：

1、分析、研究人工智能算法、深度学习等技术并加以应用。

2、研究、开发、应用人工智能指令、算法。

3、规划、设计、开发基于人工智能算法的芯片。

4、研发、应用、优化语言识别、语义识别、图像识别、生物特征识别等人工智能技术。

5、设计、集成、管理、部署人工智能软硬件系统。

6、设计、开发人工智能系统解决方案。

人工智能工程师待遇：

在231份样本数据中，30万以下年薪24份，30-60万年薪88份，60-100万25份，100万+31份，面议类的63份，局限在于很多年薪数百万的岗位不会被猎头发布出来。多个研究机构近期发布的报告显示，中国大量资金正流向人工智能，尤其是与其他行业的应用结合，中国企业在这一层面的融资额已逼近美国。

与此同时，中国企业还在人才争夺方面投入重金“补足”，并在应用层面与美国不相上下后，开始向核心技术领域进发。从2010年到2017年5月，中国AI领域共发生2218起投资事件，涉及投资金额达亿元人民币。

2017年政府工作报告首次提出，要加快人工智能等技术的研发和转化，这也意味着发展AI已经上升至国家战略高度。在未来，中国建设“智慧型经济”和“智慧社会”的目标有望推动国内生产总值（GDP）的增长。所以，童鞋们，快加入到人工智能工程师的学习中来啊。

1.专业要求：计算机、电子、通信、数学等相关专业;

2.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;3.语言要求：英语要求是熟练，基本上能阅读国外专业书刊;4.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。5.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。 算法工程师是一个非常高端的职位; 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。

最基本的，你要学习计算机编程语言，数学，英语等等。算法是解决某个特定问题而产生的指令集合，在一定的时间，得到想要的结果。算法工程师算是个高端专业，方向一般有图形图像，音频等。

像类似于车牌识别就是图形图像算法解决的。一般情况下，算法先抽象为数学函数，再由计算机编程语言来实现算法。其次，很多研究方向的文献多为英文读物，英语一定要能够看明白文献。

需要以下技能：1、熟练掌握C/C++和python语言编程，熟悉linux开发环境，有扎实的数据结构和算法设计功底；2、熟悉推荐业务常用理论和算法，在多个领域（如排序模型，召回模型，用户画像，深度学习等）有三年以上实际工作经验；3、有优秀的逻辑思维能力和数据分析能力，善于分析和解决问题；良好的沟通能力与团队协作能力；4、有推荐系统，广告系统，搜索引擎等开发经验；熟练掌握机器学习、深度学习的基础理论和方法，并在自然语言处理任务中有实际应用经验者优先；5、熟练使用一种或几种深度学习框架（如tensorflow、caffe、mxnet、pytorch等），或者熟悉spark、hadoop分布式计算编程者优先。硬技能：1. 数学：包括概率论与数理统计、矩阵论、随机过程。2. 计算机基础：包括操作系统、组成原理、数据结构。3. 算法能力：包括对领域内主流模型进行优缺点对比、在设定的场景中选择合适的方案等。想要了解更多关于算法工程师的问题可以咨询一下CDA认证机构，CDA是大数据和人工智能时代面向国际范围全行业的数据分析专业人才职业简称。全球CDA持证者秉承着先进商业数据分析的新理念，遵循着《CDA职业道德和行为准则》新规范，发挥着自身数据专业能力，推动科技创新进步，助力经济持续发展。