人工智能算法工程师考试

1、每年统考五次，时间为4月、6月、8月、10月和12月。2、具体考试日期、地点、方式，由考生所在地的考试机构或培训机构另行通知。3、考试科目：《人工智能工程师职业能力考试指南》(专业课、必考科目)。《职业素养职业能力考试指南 》(公共课、必考科目)。《英语职业能力考试指南》(公共课、选考科目)。《计算机职业能力考试指南》(公共课、选考科目)。《人工智能工程师职业能力考试指南》考试，一般分为理论和实操两部分;高级师级(一级)认证，还要提供专业理论研究成果或者工作实践成果，经过专家评审。

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。