研发工程师考试算法

解释如下：

1、算法工程师就是利用算法处理事物的人，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，且逐渐往人工智能方向发展。

2、研发工程师是指从事某种行业，对某种不存在的事物进行系统的研究和开发并具有一定经验的专业工作者，或者对已经存在的事物进行改进以达到优化目的的专业工作者。要求具备强烈的好奇心，喜欢新生事物，以钻研为乐趣。

3、软件工程师是从事软件职业的人员的一种职业能力的认证，通过它说明具备了工程师的资格。软件工程师是从事软件开发相关工作的人员的统称。它是一个广义的概念，包括软件设计人员、软件架构人员、软件工程管理人员、程序员等一系列岗位，工作内容都与软件开发生产相关。

扩展资料

1、算法工程师要求：

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；

能力要求：熟练掌握计算机相关知识，熟练使用仿真工具MATLAB等，至少会一门编程语言。

2、研发工程师要求：

教育培训： 电器设计或机械制造专业大专以上学历。

工作经验： 3年以上电器行业工作经验；熟悉模具类产品加工、生产过程；熟练使用CAD、proE、Photoshop 及办公软件。

3、软件工程师要求（.NET方面的开发）：

技能要求：熟悉.net开发体系，熟悉C# ASP .NET；熟悉SQLServer，Oracle数据库开发

工作经验：要求至少3年开发经验，具有企业管理系统项目经验，了解企业ERP及财务管理软件（用友，金蝶）者优先。

能力要求：善于沟通，能独立撰写方案。为人诚实，善于学习，做事认真负责，积极主动，具有敬业精神，有团队精神

参考资料来源百度百科-算法工程师

参考资料来源百度百科-研发工程师

参考资料来源百度百科-软件工程师

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各个行业都有算法部分，统计有统计的算法，控制有控制的算法，图像处理有图像处理的算法。在很多传统行业，算法不是一个独立的岗位，而是由研发工程师负责。今天小编就带大家来了解下算法工程师大致是做什么的?我们接着往下看。1. 图像处理，尤其是基于OpenCV的图像处理算法，一般产品里有做美颜，滤镜什么的特别喜欢招这块的小朋友，近一两年有被做深度学习的取代的趋势。最近google出了arcore，所以让不少小公司也能出一些效果很好的换头类应用。2. 计算机图形学，这也算是一个大类，主要涉及到图形渲染算法，光追算法，三维图像重构等图像绘制方面的内容。这个方向，不光是做3d引擎和游戏开发方面，对于很多行业需要与cad相关的，都会涉及到这一个领域的模型和优化算法设计。3. VR，AR领域，涉及到的包括视频跟踪，SLAM，raytracing，几何投影等等，实际上是一个综合的领域，目前主要是做计算机视觉的转行做这块。4. 医学影像处理，三维图像重构，用在B超，CT成像上，这个是医疗方向的。5. 通信基带信号处理，网络优化算法，这一块其实很式微了，毕竟高大上的算法小公司没成本去实施。6. 音频滤波，用在HiFi产品，比如车载音响，手机厂商，圈子其实蛮小的。7. 控制算法，自适应滤波算法，用在机械领域上，比如机械臂行程控制，稳定性。8. 有限元算法，这块从雷达，机械，电磁学，到服装设计，都有很有价值的应用。9. 信号处理，比如插值，频谱分析，盲信号分离，压缩感知，物联网大部分应用会涉及这一块。互联网和软件行业把算法分离成一个独立的岗位大体有两个原因。第一，低级的软件工程师不懂算法，或者更干脆一点说不懂数学，所有涉及到模型和计算公式的工作都必须要找专业人员来搞定。第二，从生产效率考虑，初级算法工程师很多没有很好的软件工程背景，简单点说就是不会写代码只会写matlab，这种工程师的工作交付没有办法直接投入生产，所以需要将他们的工作和生产环节隔离开。综上所述，就是小编今天给大家分享的内容，希望可以帮助到大家。

01 作为在一家公司中从事算法，数据挖掘，机器学习的小伙伴们，似乎会有一些感觉，我现在做到的东西感觉好土啊，一点也不高大上，明明有那么多吊炸天的算法，为啥我们现在还要用这么土的方法呢？不行我要尝试这些吊炸天的算法，而有的时候却往往是吃力不讨好。02 就个人感觉而言，工业算法工程师其实是要求蛮高的一个岗位，虽然从业七年多了，但是是否已经入门还真的不敢说。因为它涉及的领域太多，经典的已经被反复证明有成熟套路的应用场景就包括了，搜索效果优化，个性化推荐，计算广告，智能风控等等。而每一个场景背后虽然有着比较共同的基础算法理论支持，但真要把某一个领域做好，却真的不是那么容易的事情。 拿推荐的场景举例吧。 常见的推荐手法有几种，那么拿基于标签画像的方法来做个引子。 设计一套标签体系；对待推荐的目标实体，通过运营打标，用户ugc打标，实体本身附属的文本内容，图像内容进行标签抽取；对用户通过浏览、购买、加购物车，评论等行为将实体标签关联到用户身上。这样，当用户有新的行为的时候，就可以通过标签和权重集合作为特征向量，计算消费者和推荐实体的相似度，离线或实时的生成推荐列表了。 这样似乎没有啥问题，其实是有问题的。 如果我们的应用的展示位很丰富，推荐展示位只是其中一小部分，那么问题可能还不会那么明显。但是如果我们的应用是高度依赖算法智能推荐的的话，那就好玩了，因为马太效应，越推越窄，很快一些标签的权重就高的没法看了。 这该怎么办呢？ 可以有一些不同的路子去尝试，可以通过标签扩展（其实效果不容易控制，粒度太粗）；或者引入其它的推荐算法作为推荐源（svd，itmbase，userbase，contentbase等等）。这个时候，就要想办法去合理安排这些算法了。 后面会有越来越多的问题接踵而来：哪些算法适合放在基础层面去负责初试粒度的召回呢，哪些算法适合把各个基础找回算法结果进行精排序呢，用户主动搜索了一个东西我如何快速反馈到其它展示位的推荐结果中呢，我该如何设计日志打点，以方便后续的效果跟踪呢，如何可以更自动化的去测试不同的算法组合，算法参数而不应总是人手动abtest呢，如何能够给运营以合理的干预权限以增加业务逻辑而又不会影响算法本身的效果呢，我如果请求失败了有没有降级方案呢，集群job似乎越跑越慢了是不是要单独申请个queue防止其他人干扰我呢……03 哈哈，想做好效果这些全都是要考虑到的事情啊，靠单纯的一个算法，很难去最好一个场景。我更喜欢称算法工程师为效果优化工程师，因为在企业当中，你第一核心要务不是把某个算法研究的特别透彻，而是要让你的整套效果优化的流程跑顺，在此基础上，用实际业务指标去说话。 回归前面的算法同学们的苦恼，其实算法也是技术的一种，而技术的本质，按科学技术哲学中的理论是：技术是一种解蔽的过程，解蔽嘛，就是实打实的做出实际效果。所以经过大家无数次实际使用并证明行之有效的方法就特别受欢迎，新奇的算法，注定是在回去效果达到一定瓶颈的时候去做突破而用的了。