算法工程师的岗位职责(精选21篇)

4、根据客户场景,完成算法设计,实现和调优,推进算法落地;

5、负责计算机视觉、自然语言理解、深度学习算法等领域的研发工作,保持算法在工业界和学术界的领先;

6、追踪技术前沿,及时判断研发过程对产品的影响。

任职要求:

1、硕士或以上学历;

2、有良好编程基础,熟悉python/lua等至少一门脚本语言,熟悉c/c++编程;

3、熟悉机器学习基本理论,熟悉分类、回归、降维、ensemble等;

4、熟悉深度学习基本理论,熟悉利用DNN/CNN/RNN进行特征学习;

5、熟悉caffe,CNTK,tensorflow,mxnet等至少一个深度学习框架;

6、熟悉scikit-learn等机器学习库。

1、使用matlab分析信号(ADC采集的模拟信号),并依据信号特性与实际需求编写对应的数据处理算法

2、个人可以或者可以协助将matlab算法移植到FPGA平台

3、善于规范化的开发与测试

4、具有良好的数学能力和良好的软件编程习惯

5、掌握数字信号处理、基本电路原理、DSP原理或者开发、FPGA原理或者开发

3、工作积极主动、认真细致、具有良好的团队合作精神

1.光通信领域测试曲线,事件点提取,检测和识别

2.工作主要涉及小波分析、非平稳噪声处理、奇异点及信号特征分析等;

3.需要良好的时域,频域和数字信号处理基础;

4.需要较好的软、硬件沟通协调能力;

1.男女不限,22-35岁,物理、数学、自动控制等专业本科或以上学历,一年以上算法工作经验;

2.精通C代码设计,精通matlab、simulink等仿真工具应用;

3.良好的沟通表达能力,有良好的团队合作精神;

4.熟悉通信理论、信号处理等基本理论,精通小波理论者优先

5.OTDR算法经验者优先

职责

1.参与机器视觉项目前技术调研、方案制定;

2.负责图像处理、模式识别、目标跟踪、行为识别等领域的算法研究与实现;

3.指导项目的现场调试与优化;

4.参与制定和维护所研发项目的技术文档;

任职要求

2.有机器视觉、模式识别、视频图像处理领域的算法研究经验;有标定、跟踪、目标检测、姿态识别等实际经验者优先;

3.熟悉c/c++语言编程,有扎实的编程基础。

4.勇于接受挑战,有良好的团队合作精神。

1、负责运动控制的数据采集、信号处理、仪器控制等模块研发和维护,包括关键技术方案设计/详细设计/调试/验证/测试/现场调试

3、完成项目中有关机器人轨迹设计、分析、控制的需求分析(7轴机械手臂);

4、算法产品开发和算法的优化实现;

5、与项目组成员沟通,及时发现和解决存在问题;

1本科及以上学历,计算机、测控类专业

2精通Labview或C#

3精通伺服、步进等电机控制

5有康复医疗机器人研发背景优先

1.基于Halcon、OpenCV视觉库进行图像算法设计、开发和调试

2.基于C/C++完成图像处理功能开发

3.根据应用场景,优化现有图像算法

4.优化图像处理框架,包括功能、性能、稳定性及鲁棒性

6.承担算法详细设计及开发工作,完成技术文档的编写,配合团队完成项目计划进度

7.与系统开发人员进行系统集成,完成视觉系统的开发工作

1.本科3年以上工作经验或硕士(机器视觉、图像处理等方面)

2.熟悉图像处理及机器视觉的基础理论和算法知识

3.熟练使用Halcon、OpenCV等主流视觉库/工具中的一种或多种

4.熟悉C++编程语言

5.把图像算法应用到实际产品中的成功经历优先

6.具有较强的分析/学习能力和较强的创新意识,善于发现问题并提出可行性解决方案

7.具备良好的代码书写规范和文档编写能力

8.有责任心、思路清晰、具备良好的沟通能力和团队协作精神

9.大学英语4级以上水平,良好的英语阅读能力

职责:

1、负责数字图像分析、提出有效、高效的图像特征提取方法;

2、提出、实现、优化主流的前沿的机器学习与计算机视觉领域的算法,特别是深度学习方面;

3、部署和搭建算法性能测试、评价平台;

4、根据产品需求及应用场景,提供深度学习的模型和SDK;

职位要求:

2、熟练掌握Windows,Linux下C/C++开发,熟悉python/matlab/shell语言;

3、熟练掌握OpenCV等开源库,常用深度学习框架(Tensorflow,Caffe,MXNet等);

5、具备较强的逻辑思维能力,具备较好的团队合作能力;

6、思路清晰,责任感强,积极主动,善于沟通和学习新技术;

2、目标检测、特征提取、随机信号处理、时频域分析、分类等算法的开发与改进;

3、跟踪业内领先的信号处理方案和高效算法。

2、有雷达、电子对抗、通信系统研发经历者优先;

3、精通C/C++/python/matlab/verilogHDL中的一种或几种;

4、具有较强的算法分析和实现能力;

2、根据图像处理项目具体要求,承担开发任务,制作开发计划,并按计划完成任务目标。

4、负责视觉检测系统的维护、调试、升级等。

5、图像算法优化、模块化。

2、具备扎实的图像处理理论和算法基础,掌握OpenCV,Halcon等图像处理库;掌握特征提取,SURF,滤波,增强,分割算法,具备优化算法的能力;

3、精通图像处理常用算法原理,熟悉实现方式,包括:图像预处理算法和高级处理算法。

4、参与过机器视觉或图像处理方面项目经验,具有较强的C、C++、C#等编程语言编码经验,熟练掌握opencv或halcon算法库。

5、有实际工程项目开发经验者优先(OCR,仪表识别,位置状态识别,人脸识别等)。

6、工作积极主动,认真负责,能承受工作压力

2.负责物理层算法设计和选型、链路开发与仿真、性能优化等;

3.负责联调支持、问题定位分析、硬件定点实现等。

岗位要求:

2.了解或掌握以下专业知识:

a)数字信号处理、信道估计、均衡、调制解调、信道编解码中的常见算法;

b)数字电路、VLSI架构设计;

3.具备以下技能中的一项或多项:

a)调研英文文献、撰写技术报告;

b)使用MATLAB或Python仿真算法;

c)使用硬件描述语言仿真电路;

4.工作态度认真严谨,具有良好的合作精神;

1.参与ADAS/自动驾驶系统中对象检测跟踪识别模块的设计研发

2.参与视觉SLAM模块的设计研发

4.完成图像视觉算法优化和产品转化

5.在计算机视觉、机器学习和深度学习领域进行前瞻性探索研究

技能及要求:

2.精通图像处理、立体视觉,3D点云处理,V-SLAM,人脸识别,目标检测识别跟踪等优先

3.熟练掌握C/C++,熟悉OpenCV等视觉开发库,具备扎实的算法实现能力,良好的编程基础和编码风格

4.具有挑战自己、追求卓越的个性;对新知识和新领域,具备快速学习的能力;具备团队合作和良好沟通能力

3、能够实现算法和软件产品的准确对接以及算法在不同操作系统上的移植工作。

任职资格:

2、精通c/c++,有良好的编程基础与习惯;

3、有扎实的数学功底和算法理论研究能力;

4、团队合作意识强,能够踏实,认真的完成分配任务,有较强的自主能力。

2、调研前沿CV算法,并进行实现;

4、负责神经网络优化,包括压缩剪枝、量化等;

5、负责前沿跟踪算法研究与优化,包括KCF、ECO、GOTURN等。

1、硕士及以上学历(或本科且不少于三年工作经验),有计算机视觉或机器学习研究背景;

2、精通C/C++,熟悉MATLAB/Python,熟悉caffe、tensorflow、keras等常用深度学习框架;

3、扎实的计算机算法和机器学习知识储备,熟悉神经网络和深度学习;

4、有计算机视觉(目标检测、跟踪、识别)方向应用经验者优先;

5、在视觉计算、机器学习、人工智能、数值优化等领域有优秀论文发表记录优先。

1.自动驾驶控制系统设计、研发及工程和产品化;

2.能独立完成控制算法的开发/优化、代码编写、仿真/实车验证与调试;

3.与自动驾驶其他各模块的工程师协同完成整体系统集成、测试与调试。

岗位要求:

2.掌握控制理论以及基本控制方法(PID、MPC、LQR、最优控制等),有实际控制系统开发经验;

3.熟练使用Linux和C/C++语言;

4.具有较强的动手能力,善于解决实际问题;

1、负责二维图像背景分离、图像拼接、图像特征提取匹配算法的研究、实现和改进

2、负责三维点云图像的生成、降噪、计算、拼接算法的研究、实现和改进

3、负责算法说明文档的编写、算法输入输出的接口设计和模块化设计

2、1年以上图像算法研究或开发经验,具备较强的算法工程化能力,熟悉opencv算法库,有算法优化或代码优化经验者更佳;

4、有机器学习经验、Cuda并行算法优化经验者优先

1、研究、设计及验证自动泊车策略及算法;

2、按要求编写算法代码;

3、协助软件工程师完成算法移植及集成;

2、精通Matlab/Simulink使用;

3、熟悉C/C++等编程语言,掌握MATLAB的C代码生成;

5、具有车辆控制、自动泊车算法等经验的优先;

6、有较强的学习能力、团队合作精神。

(2)熟悉数字滤波器,数字上下变频,直接数字频率合成等常见通信算法;

(4)对算法和软硬件设计的交互流程思路清晰,配合系统设计优化和更新设计模型;

(1)熟悉通信算法模型开发,以及芯片软硬件结构划分

(2)熟练掌握Matlab,C,Python等语言,熟悉Verilog;

(3)熟悉蓝牙,WIFI,GPS等协议者优先

(4)优良的英文读写能力

(5)较好的团队合作能力与沟通技巧;

1、负责三维软件核心模块设计、核心功能开发、算法设计;

3、根据系统设计进行实际的代码编写和测试工作,并指导其他项目组成员开展模块设计、编码和测试工作;

1、5年以上三维图形软件开发经验,1年以上图形系统设计、架构经验;

2、精通C++编程语言,熟悉面向对象分析设计方法、设计模式、架构模式;

3、熟悉windows程序开发,精通多进程、多线程技术;

4、熟练掌握3D图形学原理,良好的数学基础功底;

5、熟悉至少一种oiv,vtk,osg、OGRE等当前常见的三维引擎的开发,熟悉OpenGL的api编程

6、熟练使用三维图形算法中常见的数据结构,对BSP、Octree、graph等有一定研究和使用经验。

7、具备较好的沟通能力和逻辑思维能力,有良好的团队合作精神。

8、熟练使用至少一种二维或三维图形编辑软件或图像编辑软件;

2、根据项目具体要求,承担开发任务;

4、图像算法实现、测试、改进及后期维护;

2、本科或研究生以上学历,工作经验不限,接受应届毕业生;

3、掌握常规的图像处理技术和算法,包括图像前景提取方法、图像分割模型(基于变分的轮廓模型或者基于随机场的图像分割模型等)等。

4、掌握基于深度卷积神经网络的图像语义分割和图像目标检测算法,且有实际项目经验(数据集的整理制作、模型的设计、训练、部署等)。

5、掌握一门或多门编程语言,python或C++,包括一些常用深度学习和图像算法库的熟练使用。

6、有独立学习能力,对项目有激情。

1.负责二维码高速识别算法开发和优化;

2.负责图像识别、单双目视觉和三维视觉的算法开发;

3.负责机器视觉算法在多核MPU和GPU/FPGA平台下的移植和优化;

4.负责图像领域的机器学习、深度学习算法预研和开发;

1.两年以上工作经验,深入理解计算机原理,有扎实的数据结构、数学和算法功底;

2.熟悉Linux,熟练掌握C/C++/Python/CUDAC/Matlab等任意一种以上的编程语言;

THE END
1.目前算法都有哪些研究方向算法研究目前算法的研究方向相当广泛,涵盖了多个领域和细分方向。 搜索算法:研究高效搜索和查询的方法,如深度优先搜索、广度优先搜索、A*搜索等。 合成数据:关注生成具有特定属性和结构的合成数据,用于训练和评估AI模型。 去二次方大模型(Subquadratic LLMs):研究降低大语言模型计算复杂度的方法,使得模型的计算需求随输入规模增https://blog.csdn.net/ly_7956/article/details/139209690
2.算法设计与分析一介绍:现代科学与技术的基石在当今数字时代,算法设计与分析已成为计算机科学中的核心领域之一。从搜索引擎的排序算法到人工智能的深度学习模型,算法的应用无处不在,影响着我们日常生活和工作的方方面面。本文将深入探讨学习算法的重要性、算法设计与分析的历史发展、实际应用、理论基础https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU1NjEwMTY0Mw==&mid=2247592872&idx=1&sn=870aec7f1825ed8c953b7a7aba9c89d8&chksm=fa4d4b0f52979850b80898eb8229434dba7a2dacd52076cb0c166fa3fc227b80775c6b251c58&scene=27
3.算法伦理探析原标题:算法伦理探析 算法伦理的核心原则是算法人文主义 陈昌凤、吕宇翔在2022年第3期《内蒙古社会科学》《算法伦理研究:视角、框架和原则》一文中认为,算法伦理的核心原则是算法人文主义,即坚持人文主义的传统三个要素。一是智能算法时代,仍然要坚持人的主导价值,重视人的独特性即人的尊严;二是在将算法广泛应用https://baijiahao.baidu.com/s?id=1777430967379646700&wfr=spider&for=pc
4.基于优化理论的支持向量机学习算法研究2.对光滑支持向量机进行研究.无约束支持向量机模型是非光滑不可微的,许多优化算法无法直接用来求解该模型.采用CHKS函数作为光滑函数,提出了光滑的CHKS支持向量机模型,并用Newton-Armijo算法来训练该模型.该算法通过批处理训练来提高训练速度,节省存储空间,可以有效求解高维、大规模的分类问题. 3.基于优化理论中的KKThttps://cdmd.cnki.com.cn/Article/CDMD-10701-2009195330.htm
5.图像增强算法机器学习图像增强算法研究jiecho的技术博客图像增强算法 机器学习 图像增强算法研究 文章目录 系列文章目录 前言 一、Retinex理论 二、算法目的: 三、Retinex基础算法 四、算法介绍及流程 4.1 SSR算法介绍 4.2 SSR操作流程 4.3 MSR算法介绍 4.4 MSR操作流程 4.5 MSRCR算法介绍 4.6 MSRCR操作流程 4.7 MSRCP算法介绍https://blog.51cto.com/u_12902/8023281
6.算法社会研究的经典之作:简议《算法社会:技术权力和知识本书是国内市场上为数不多在理论和实践两方面均有所长的著作,加上运用哲学、政治学、法学、管理学、心理学和生物学等多学科知识,可谓内容精深、方法独到。作者在书中独创了一些独特的概念如算法治理术、算法的技术篡夺、负责任和可问责的算法运行等,这些概念提供了算法理论研究的有益切入点。http://e.mzyfz.com/paper/2135/paper_57230_11786.html
7.JeffDean撰文:谷歌AI2018研究成果汇总今年,我们在计算摄影研究方面的主要工作之一是创造一种称为“夜视”(Night Sight)的新能力,它使 Pixel 手机相机能够“在黑暗中观看”。 左:iPhone XS(全分辨率)。右: Pixel 3 的夜视能力(全分辨率) 算法和理论 算法是谷歌系统的支柱,触及我们所有的产品,从Google trips背后的routing算法到Google cloud的consistenthttps://36kr.com/p/1723150434305
8.理论网本文使用组织网络相关理论研究组织,受以汤普森(Thompson)为代表的开放系统组织研究思路启发[3],把组织作为一个动态、开放的组织过程进行结构和机制分析,而非静态实体来研究。本文所讨论的组织网络是在数智化背景下开放的、动态的复杂巨系统。 在数字化转型情境下,数据资源化与数字技术的运用改变了组织赖以保持竞争力https://www.cntheory.com/zydxgjxzxybk/zgzydxgjxzxyxb/zdwztj/202311/t20231108_62085.html
9.科研动态我院几何计算团队在结构化网格理论与算法研究方面近日,我院几何计算团队在结构化网格理论与算法研究方面再次取得突破,分别在计算力学领域顶级期刊《Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering》(CMAME)和计算机辅助设计领域顶级期刊《COMPUTER-AIDED DESIGN》(CAD)发表重要论文。 CMAME期刊是计算力学领域的顶级期刊,致力于发表流体力学、材料力学、固体与结构力学http://drise.dlut.edu.cn/info/1181/11423.htm
10.科学网—工业领域占据统治地位80年之久的PID算法为何如此坚固从目前的工业应用场景来看,大多数还是第一种情况,这里我们就可以用理论研究方向进展不尽人意的原因来解释,进一步思考在于理论方向的研究者们有没有意识到这个问题?也就是这个算法必须具有一个突出的点,同时,各方面不能有硬伤,才能够让使用者纳入考虑范围。即使意识到这个问题,也是有门槛的,至少得有一个多元化团队。https://blog.sciencenet.cn/blog-3387802-1332750.html
11.中国工程物理研究院研究生院方向简介:主要研究内容是在有噪声的条件下实现高精度量子计算的方法及其应用,包括发展容错量子计算的理论和量子纠错理论,寻找低量子比特损耗的容错量子计算方案,优化量子模拟计算算法,探索量子计算在人工智能、量子化学、数学优化及凝聚态物理等领域的应用,基于量子错误缓解探索有噪声中等规模量子计算技术的实际应用。 https://gscaep.ac.cn/subPage/rencaizm.html?id=2160
12.AIDL专栏方以类聚,物以群分,吉凶生矣于剑:聚类理论与算法聚类算法的公理化研究是聚类分析理论发展过程中重要的研究方向之一。 文献上有三种研究聚类公理化的方法:聚类判据(目标函数)的公理化,聚类映射的公理化,聚类有效性函数的公理化。 1、 聚类判据的公理化 Karayiannis在1999年首先进行了聚类判据公理化的尝试。如下面的函数公式: https://cloud.tencent.com/developer/article/1626593
13.最优化理论与算法(第2版)/清华大学研究生公共课教材·数学系列简介最优化理论与算法(第2版)/清华大学研究生公共课教材·数学系列 暂无报价 1500+评论 99%好评 编辑推荐: 内容简介: 本书是陈宝林教授在多年实践基础上编著的。书中包括线性规划单纯形方法、对偶理论、灵敏度分析、运输问题、内点算法、非线性规划KT条件、无约束优化方法、约束优化方法、整数规划和动态规划等内容https://www.jd.com/hhyx/87f65e3e5647c8f0.html
14.“新一代人工智能”研究的三大重点方向聚焦人工智能重大科学前沿问题, 以突破人工智能基础机理、模型和算法瓶颈为重点, 重点布局可能引发人工智能范式变革的新一代人工智能基础理论研究, 为人工智能持续发展与深度应用提供强大科学储备。 1.1 新一代神经网络模型 借鉴神经认知机理和机器学习数学方法等, 开展神经网络模型非线性映射、网络结构自动演化、神经元和https://blog.itpub.net/29829936/viewspace-2600424/
15.边伟哈工大数学系哈尔滨工业大学.doc国家自然科学基金-青年科学基金—约束非光滑非凸优化问题的算法理论研究与应用,-。哈尔滨工业大学青年拔尖人才计划—稀疏还原问题中的优化理论与算法研究,-。哈尔滨工业大学基础研究杰出人才培育计划III类—优化理论与算法、神经网络,-。哈尔滨工业大学理学创新研究发展培育计划—基于图像恢复问题的稀疏优化理论与算法研究,-https://www.taodocs.com/p-262211112.html
16.《最优化理论与算法(第2版)——清华大学研究生公共课教材·数学当当网图书频道在线销售正版《最优化理论与算法(第2版)——清华大学研究生公共课教材·数学系列》,作者:陈宝林 编著,出版社:清华大学出版社。最新《最优化理论与算法(第2版)——清华大学研究生公共课教材·数学系列》简介、书评、试读、价格、图片等相关信息,尽在http://product.dangdang.com/9059113.html
17.陈吉栋人工智能法的理论体系与核心议题可信对应的是人工智能的不确定或风险。现阶段,确保人工智能可信已经成为政策制定和学术研究的重点议题。技术上,稳定性、泛化能力(可解释性)、公平性、主体权利保护等,构成了可信人工智能的基础。现阶段法学界理论研究尚未足够重视可信作为原则的基础作用,主要聚焦算法可信治理和数据可信利用的研究。https://www.jfdaily.com/sgh/detail?id=940325