算法工程師職責
1.負責點云圖像處理算法的開發與性能提升;
2.研究已有算法的瓶頸，提出合理的改進措施和解決方案;
3.熟悉算法處理的工作流程，對三維激光雷達探測有一定了解;
4.熟悉PCL庫、muduo庫的使用;
5.熟悉C++11標準、多線程編程及常見設計模式;
6.掌握基本Socket網絡編程技術。
任職資格：
1.本科及以上學歷，計算機、軟件、自動化、電子信息工程、數學等相關專業，985、211院校優先。
2.熟練掌握C++，有較強的編程能力;
3.精通VS20__平臺下的編程;
4.數學功底扎實;
5.良好的團隊精神和溝通能力，很強的邏輯思維能力和學習能力;
6.有獨立工作能力，有較強的分析和解決問題能力;
算法工程師職責篇2
職責
1、激光雷達數據預處理，包括激光雷達標定、激光雷達與其他傳感器聯合標定、點云數據分割、點云數據過濾、激光雷達數據解析等;
2、激光雷達目標檢測與識別，熟練使用pcl庫函數和深度學習算法，對障礙物目標和特定標識進行檢測與識別。
3.研發基于Lidar點云數據的環境感知算法，例如可行駛區域檢測、軌道線檢測、障礙物分類、行人/車輛檢測與跟蹤等;
4.研發激光點云數據聚類、成像及融合視覺等的算法設計及仿真驗證。
任職要求：
1、碩士及以上學歷，1年及以上工作經驗，測繪、地理信息系統、遙感技術與應用,計算機、自動化、模式識別、數字信號處理等相關專業;
2、良好的文獻閱讀能力，數學基礎扎實，能夠根據開源代碼對論文進行深入理解;
3、熟練使用Linux/Python,c、c++、matlab等一種或多種主流開發工具;
4.熟悉數據分析中的基本的機器學習方法(例如聚類、KNN、SVM、Boost、隨機森林、貝葉斯等)，熟悉特征建模，具備扎實的線性代數和概率論基礎;
5.具有基于Lidar點云算法研發經驗;
算法工程師職責篇3
職責
1.管理團隊
2.負責研究SLAM、多傳感器融合、地圖構建以及定位等算法;
3.研發基于Camera、IMU等傳感器的空間定位算法;
4.負責算法的測試、移植優化以及產品化。
崗位要求：
35歲以下，碩士學歷，3年以上工作經驗優先，有團隊管理經驗
計算機圖像處理/模識別/機器視覺/數學等相關背景
具備視覺SLAM開發經驗，熟悉常見相關的vSLAM算法，如ORB-SLAM、SVO、DSO、MonoSLAM，VINS以及RGB-D等
熟練掌握C/C++、python等開發語言，熟悉linux環境開發為佳
算法工程師職責篇4
1.針對任務需求，完成相關圖像處理算法、機器視覺算法的開發與實現;
2.圖像智能分析算法的開發，主要為物體檢測、識別和跟蹤;
3.基于智能機器人應用的機器視覺處理算法開發。
任職條件：
1.計算機、自動化、數學等相關專業研究生以上學歷;
2.掌握數學圖像處理常用方法;
3.精通c/c++、python語言，熟悉OpenCV、caffe、pytourch等框架;
4.具有良好的數學基礎及編程習慣，對機器視覺、圖像處理、算法開發等有強烈興趣，意向在此領域發展;
5.具有良好的分析能力、邏輯思維能力和表達能力;
6.有ROS，現代智能機器人等相關工作經驗者優先考慮。
算法工程師職責篇5
職責:
1.負責自然語言處理相關工作，包括但不限于語義理解、信息抽取、文本分類、命名實體識別、句法分析等;
2.負責后臺垂直領域的開發和改進;
3.分析挖掘用戶行為數據，為用戶體驗的提升、問題的發現、算法的改進提供支持;
4.在機器學習平臺上封裝算法并對外提供服務接口;
5.負責模型的開發，評估，部署，監控優化工作;
6.獨立完成系統上線和后續優化。
任職要求：
1.計算機、數學、物理及相關專業統招本科以上學歷;
2.熟練掌握Python等其他編程語言，有很好的數據結構認識，算法和編程能力;
3.熟悉常見的機器學習算法，在圖像，語音，自然語言處理等領域有實際的算法開發經驗;
4.有NLP工作經驗者優先，熟悉XGBOOST、TensorFlow、Theano、Torch、Caffe、MXNet等深度學習框架者優先;
5.有Hadoop,MapReduce，Spark,Storm,HBase,Kafka等開發經驗者優先;
6.能夠熟練閱讀英文文獻;
7.有較強的分析問題、解決問題能力，工作踏實上進;有良好的團隊合作意識。
算法工程師職責篇6
1、根據非標機械設備/產線的開發進度和任務需求，完成相應模塊軟件的設計、開發、編程任務;
2、進行程序單元、功能的測試，查出軟件存在的缺陷并保證其質量;
3、進行編制項目文檔和質量記錄的工作;
4、維護軟件使之保持可用性和穩定性。
5、負責上位機軟件應用軟件的開發和維護
6、執行上級所交付的其他工作任務
任職要求：
1、本科以上學歷，計算機或自動化及相關專業畢業;并在相關領域有過2年及以上的實際工作經驗
2、會使用基于halcon，opencv等視覺庫進行二次開發，并且熟悉常用視覺算法
3、能編寫相機，采集卡驅動
4、有多線程開發經驗
5、會C++/C#等，熟練應用VisualStudio
6、熟悉串口通信及TCP/IP網絡編程
算法工程師職責篇7
1、主要負責藍牙芯片中的調制解調模塊的性能分析與仿真;
2、為數字設計部門提供定點化實現的模型，指導設計與驗證;
3、分析芯片的調制解調性能指標，指導優化工作。
職位要求：
1、碩士或博士學歷，通信、電子、信號處理等相關專業;
2、有扎實的數字通信和信號處理理論基礎，熟悉通信物理層信號處理，掌握調制解調常用算法和建模;
3、具有bluetooth、WLAN等無線通信物理層算法設計經驗者優先;
4、熟悉射頻架構與系統、熟悉天線系統設計者優先;
5、能熟練使用Matlab或者C/C++進行算法分析和仿真;
6、能熟練使用常見儀器進行信號的產生與采集，并進行性能分析。
算法工程師職責篇8
展開機器學習、深度學習在圖像處理領域開發工作，及時跟進并熟悉人工智能醫療最先進的大數據挖掘/人工智能/機器學習方面的技術進展，主要涉及人工智能輔助病理圖像診斷;
負責深度學習框架的開發，包括機器學習、圖像處理等的算法和系統研發;
跟蹤相關領域的技術發展趨勢;
針對海量信息建模，挖掘潛在商業價值，創新產品和技術平臺;
參與公司研發新產品、新技術的決策。
經驗和技能要求：
1、具備計算機圖像處理的工作經驗;
2、掌握機器學習、深度學習或其他人工智能算法等相關知識，有該領域算法的研究或開發經驗;
3、具有較強的編程能力，有MPI、CUDA等并行程序開發經驗;
4、在以下領域有深入的研究為佳：
a)統計機器學習(如深度神經網絡、Boosting,概率統計等);
b)計算機視覺(如圖像識別理解，人臉檢測識別、目標檢測和跟蹤、圖像質量評價，圖像分割增強等);
5.能夠流利閱讀專業技術英文文檔，積極參與公司必要的團隊建設，項目會議等活動
6.工作認真負責，嚴謹細致，對新知識敏感，有較強的自主學習和吸收能力
算法工程師職責篇9
1、計算機視覺/圖形圖像等相關算法研究、測試、優化;
2、計算機視覺/圖形圖像算法相關的代碼庫、工具庫的封裝和發布;
3、AI相關算法的性能優化、工程環境部署;
4、根據項目需求完成算法的設計、可行性評估、測試方案。
崗位要求：
1、本科及以上學歷，有計算機視覺或機器學習研究背景;
2、精通C++/C、Opencv、PCL者優先;
3、熟悉MATLAB/Python，有較強的算法分析和實現能力優先;
4、有深度學習相關科研經歷或計算機視覺、圖形圖像處理研發經驗者優先;
5、有計算機視覺算法的實際產品開發經驗優先;
6、能夠熟練地閱讀英文論文和技術文檔，學習能力強。
算法工程師職責篇10
1、研究深度學習(包括各種神經網絡結構與應用)或計算機視覺各個領域(目標檢測識別、三維重建等)中核心算法;
2、將上述核心算法應用到各種復雜現實場景中;
3、針對應用場景進行優化和定制。
任職要求：
1、計算機、軟件工程、自動化等相關專業畢業;
2、碩士學歷，或本科學歷并且有2年以上相關工作經驗;
3、能夠熟練閱讀和理解英文資料;
4、熟悉C/C++、python語言，具有研發能力;
5、掌握計算機視覺領域的基礎理論、圖像處理和模式識別的相關算法，具有扎實的背景知識;
6、熟悉OpenCV/openGL，特別是其中圖像處理庫、立體視覺庫/圖像渲染;
7、具備良好的團隊合作和溝通能力，很強的邏輯思維能力和學習能力。
算法工程師職責篇11
1、根據目標分析主題，負責數據收集、清洗及模型的預處理，開發數據采集工具(如網絡爬蟲等);
2、獨立設計、開發、測試和維護數據挖掘\機器學習等算法模型，將算法模型應用在各類證券業務場景和IT產品中，利用數據和算法模型真正解決業務的痛點問題;
3、能夠根據目標主題，獨立設計數據挖掘和分析框架，獨立搜集數據，并制作數據挖掘分析報表;
4、負責數據產品(如智能運營系統、推薦系統等)的設計和開發，并負責數據產品的工程化落地;
5、從部門業務角度出發，進行數據探索，利用數據來發現業務和產品的問題與瓶頸，提出可以落地的改進措施和解決方案;
6、閱讀行業最新的Paper，研究人工智能、數據挖掘、機器學習領域的最新技術和算法，結合證券行業的業務，設計各類數據(模型)應用場景和數據產品，并負責實施落地，將模型算法和數據賦能證券業務。
算法工程師職責篇12
職責
1、負責視頻編解碼開發，負責算法優化
2、負責圖像識別數學建模及算法開發、優化
3、負責基于OPENVC的二次開發，完成公司PC客戶端產品開發及調試
4、解決視頻類產品使用中存在的問題
5、根據市場需要，進行產品的現場工程測試保障和產品培訓
任職資格
1、碩士學歷，模式識別、計算機、圖像處理、信號處理，1年以上工作經驗
2、有視頻編解碼經驗，了解視頻編碼原理，熟悉H.264、HEVC標準，有算法優化或指令優化相關經驗
3、掌握圖像處理、模式識別及計算機視覺技術等基本理論
4、熟練掌握C/C++開發語言，熟悉OPENVC、MATLAB或者類似圖形庫
5、具有行為分析或視頻摘要檢索算法開發經驗者優先
6、具有視頻建模或視頻識別算法開發經驗者優先
算法工程師職責篇13
在PC上進行內窺鏡圖像處理算法開發、驗證與對比評估;
配合FPGA工程師進行可實現性修改與驗證;
內窺鏡圖像采集與分析;
編寫需要的軟件;
設計文檔編制、歸檔和產品生命周期中技術文件的維護;
配合、參與設計開發各個階段的評審工作;
參與算法設計規范與設計開發標準文件的編制。
任職資格：
本科及以上學歷;
具有圖像處理開發經驗者優先;
熟練運用MATLAB或者類似工具，熟練使用C語言;
思維敏捷，具有創新能力;
做事細心，考慮問題周到充分;
能夠熟練閱讀英文技術文檔;
具有良好的團隊協作能力，能與團隊成員共同完成設定目標;
具有產品可制造性、可測試性、可靠性設計經驗者優先。
算法工程師職責篇14
1.智能駕駛領域視覺算法研究，應用于如ADAS，環視，駕駛員監測等產品。
2.物體檢測跟蹤分割等算法研究，人臉相關算法研究;
3.算法在平臺上改進，針對實際場景優化;
4.協助軟件人員將算法在嵌入式平臺上實現
任職要求：
1.較強的圖像處理或計算機視覺背景。
2.熟悉C、C++語言開發;熟練掌握MATLAB/OpenCV
3.有實際視覺ADAS或人臉相關算法開發經驗者優先。
4.具備良好的英語讀寫能力;
算法工程師職責篇15
1、負責完成視覺/工業相機軟件模塊的設計、開發;
2、負責目標檢測/相機畸變矯正/圖像分類/定位/測距等算法模塊的優化及實現;
3、負責視覺硬件系統集成，測試;
應聘要求：
1、計算機、自動化、圖像處理、模式識別、機器視覺等相關專業,本科及以上學歷;
2、熟練掌握C/C++(MFC)編程，熟悉python，熟悉常用圖像處理庫(Opencv、Halcon等)，熟悉linux操作系統;
3、熟悉caffe，tensorflow，pytorch其中任何一種深度學習框架者優先;
4、具有圖像分割、實例分割、目標檢測等項目經驗者優先;
5、能與團隊其他人進行高效、友好溝通、工作積極性、主動性、責任心強;
6、有機器人視覺、機器人圖像處理開發經驗者優先;
算法工程師職責篇16
1.進行雙足機器人控制算法開發;
2.根據不同的控制對象結構建立數學模型并設計控制方法;
3.針對機器人數學模型進行仿真，并評估控制算法性能(響應、跟隨、精度、穩定性等);
4.根據動作目標設計優化現有機器人的控制參數;
5.雙足機器人運動控制算法的設計、開發與實現;
6.熟練閱讀英文文獻并相關撰寫文檔;
7.配合嵌入式工程師進行代碼移植;
8.協助團隊進行系統集成與調試;
9.負責相關科研課題申報書、研究報告、等撰寫。
任職資格：
1.計算機、自動化、機械、電子相關專業本科以上，211、985院校，研究方向為機器人或機器人密切相關行業;
2.本科三年以上相關工作經驗，也歡迎應屆碩博畢業生聯系實習;
3.扎實的數學功底和C/C++編程基礎;
4.精通現代控制理論、狀態空間、PID、模式識別至少兩項;
5.掌握機器人運動學和動力學建模的基本方法;
6.熟悉linux開發和嵌入式系統開發;
7.具備學習新知識的能力，思維靈活，有良好的溝通能力、協作精神和進取心，熱愛機器人行業;
8.有過仿人機器人、倒立擺、四足機器人、視覺伺服等開發經驗者優先，有創業經歷者優先。
算法工程師職責篇17
1.負責自然語言處理相關的工作，包括但不限于語義理解、信息抽取、文本分類、命名實體識別、句法分析等;
2.負責后臺垂直領域的開發和改進;
3.分析挖掘用戶行為數據，為用戶體驗的提升、問題的發現、算法的改進提供支持;
4.在機器學習平臺上封裝算法并對外提供服務接口;
5.負責模型的開發，評估，部署，監控優化工作;
6.獨立完成系統上線和后續優化;
7.通過海量數據挖掘、機器學習等方法，構建用戶畫像、個性化推薦、預測、風險控制等系統;
8.調研并促進數據挖掘在公司多個業務領域的應用;
崗位要求：
1.精通Java/C/Python/GO中任意一種編程語言
2.精通算法和數據結構
3.熟悉面向對象的編程框架熟悉常用設計模式
4.對算法設計和優化感興趣,喜歡挑戰復雜問題,追求極致
算法工程師職責篇18
1、負責醫療相關數據的數據挖掘，模型建立工作;
2、AI系統開發與集成;
3、與工程團隊合作，負責相關技術的產品化落地;
4、根據客戶場景，完成算法設計，實現和調優，推進算法落地;
5、負責計算機視覺、自然語言理解、深度學習算法等領域的研發工作，保持算法在工業界和學術界的領先;
6、追蹤技術前沿，及時判斷研發過程對產品的影響。
任職要求：
1、碩士或以上學歷;
(計算機、電子等相關專業畢業，或非相關專業但已有多年計算機互聯網行業從業經驗)
2、有良好編程基礎，熟悉python/lua等至少一門腳本語言，熟悉c/c++編程;
3、熟悉機器學習基本理論，熟悉分類、回歸、降維、ensemble等;
4、熟悉深度學習基本理論，熟悉利用DNN/CNN/RNN進行特征學習;
5、熟悉caffe，CNTK,tensorflow，mxnet等至少一個深度學習框架;
6、熟悉scikit-learn等機器學習庫。