算法工程师职责
1.负责点云图像处理算法的开发与性能提升;
2.研究已有算法的瓶颈，提出合理的改进措施和解决方案;
3.熟悉算法处理的工作流程，对三维激光雷达探测有一定了解;
4.熟悉PCL库、muduo库的使用;
5.熟悉C++11标准、多线程编程及常见设计模式;
6.掌握基本Socket网络编程技术。
任职资格：
1.本科及以上学历，计算机、软件、自动化、电子信息工程、数学等相关专业，985、211院校优先。
2.熟练掌握C++，有较强的编程能力;
3.精通VS20__平台下的编程;
4.数学功底扎实;
5.良好的团队精神和沟通能力，很强的逻辑思维能力和学习能力;
6.有独立工作能力，有较强的分析和解决问题能力;
算法工程师职责篇2
职责
1、激光雷达数据预处理，包括激光雷达标定、激光雷达与其他传感器联合标定、点云数据分割、点云数据过滤、激光雷达数据解析等;
2、激光雷达目标检测与识别，熟练使用pcl库函数和深度学习算法，对障碍物目标和特定标识进行检测与识别。
3.研发基于Lidar点云数据的环境感知算法，例如可行驶区域检测、轨道线检测、障碍物分类、行人/车辆检测与跟踪等;
4.研发激光点云数据聚类、成像及融合视觉等的算法设计及仿真验证。
任职要求：
1、硕士及以上学历，1年及以上工作经验，测绘、地理信息系统、遥感技术与应用,计算机、自动化、模式识别、数字信号处理等相关专业;
2、良好的文献阅读能力，数学基础扎实，能够根据开源代码对论文进行深入理解;
3、熟练使用Linux/Python,c、c++、matlab等一种或多种主流开发工具;
4.熟悉数据分析中的基本的机器学习方法(例如聚类、KNN、SVM、Boost、随机森林、贝叶斯等)，熟悉特征建模，具备扎实的线性代数和概率论基础;
5.具有基于Lidar点云算法研发经验;
算法工程师职责篇3
职责
1.管理团队
2.负责研究SLAM、多传感器融合、地图构建以及定位等算法;
3.研发基于Camera、IMU等传感器的空间定位算法;
4.负责算法的测试、移植优化以及产品化。
岗位要求：
35岁以下，硕士学历，3年以上工作经验优先，有团队管理经验
计算机图像处理/模识别/机器视觉/数学等相关背景
具备视觉SLAM开发经验，熟悉常见相关的vSLAM算法，如ORB-SLAM、SVO、DSO、MonoSLAM，VINS以及RGB-D等
熟练掌握C/C++、python等开发语言，熟悉linux环境开发为佳
算法工程师职责篇4
1.针对任务需求，完成相关图像处理算法、机器视觉算法的开发与实现;
2.图像智能分析算法的开发，主要为物体检测、识别和跟踪;
3.基于智能机器人应用的机器视觉处理算法开发。
任职条件：
1.计算机、自动化、数学等相关专业研究生以上学历;
2.掌握数学图像处理常用方法;
3.精通c/c++、python语言，熟悉OpenCV、caffe、pytourch等框架;
4.具有良好的数学基础及编程习惯，对机器视觉、图像处理、算法开发等有强烈兴趣，意向在此领域发展;
5.具有良好的分析能力、逻辑思维能力和表达能力;
6.有ROS，现代智能机器人等相关工作经验者优先考虑。
算法工程师职责篇5
职责:
1.负责自然语言处理相关工作，包括但不限于语义理解、信息抽取、文本分类、命名实体识别、句法分析等;
2.负责后台垂直领域的开发和改进;
3.分析挖掘用户行为数据，为用户体验的提升、问题的发现、算法的改进提供支持;
4.在机器学习平台上封装算法并对外提供服务接口;
5.负责模型的开发，评估，部署，监控优化工作;
6.独立完成系统上线和后续优化。
任职要求：
1.计算机、数学、物理及相关专业统招本科以上学历;
2.熟练掌握Python等其他编程语言，有很好的数据结构认识，算法和编程能力;
3.熟悉常见的机器学习算法，在图像，语音，自然语言处理等领域有实际的算法开发经验;
4.有NLP工作经验者优先，熟悉XGBOOST、TensorFlow、Theano、Torch、Caffe、MXNet等深度学习框架者优先;
5.有Hadoop,MapReduce，Spark,Storm,HBase,Kafka等开发经验者优先;
6.能够熟练阅读英文文献;
7.有较强的分析问题、解决问题能力，工作踏实上进;有良好的团队合作意识。
算法工程师职责篇6
1、根据非标机械设备/产线的开发进度和任务需求，完成相应模块软件的设计、开发、编程任务;
2、进行程序单元、功能的测试，查出软件存在的缺陷并保证其质量;
3、进行编制项目文档和质量记录的工作;
4、维护软件使之保持可用性和稳定性。
5、负责上位机软件应用软件的开发和维护
6、执行上级所交付的其他工作任务
任职要求：
1、本科以上学历，计算机或自动化及相关专业毕业;并在相关领域有过2年及以上的实际工作经验
2、会使用基于halcon，opencv等视觉库进行二次开发，并且熟悉常用视觉算法
3、能编写相机，采集卡驱动
4、有多线程开发经验
5、会C++/C#等，熟练应用VisualStudio
6、熟悉串口通信及TCP/IP网络编程
算法工程师职责篇7
1、主要负责蓝牙芯片中的调制解调模块的性能分析与仿真;
2、为数字设计部门提供定点化实现的模型，指导设计与验证;
3、分析芯片的调制解调性能指标，指导优化工作。
职位要求：
1、硕士或博士学历，通信、电子、信号处理等相关专业;
2、有扎实的数字通信和信号处理理论基础，熟悉通信物理层信号处理，掌握调制解调常用算法和建模;
3、具有bluetooth、WLAN等无线通信物理层算法设计经验者优先;
4、熟悉射频架构与系统、熟悉天线系统设计者优先;
5、能熟练使用Matlab或者C/C++进行算法分析和仿真;
6、能熟练使用常见仪器进行信号的产生与采集，并进行性能分析。
算法工程师职责篇8
展开机器学习、深度学习在图像处理领域开发工作，及时跟进并熟悉人工智能医疗最先进的大数据挖掘/人工智能/机器学习方面的技术进展，主要涉及人工智能辅助病理图像诊断;
负责深度学习框架的开发，包括机器学习、图像处理等的算法和系统研发;
跟踪相关领域的技术发展趋势;
针对海量信息建模，挖掘潜在商业价值，创新产品和技术平台;
参与公司研发新产品、新技术的决策。
经验和技能要求：
1、具备计算机图像处理的工作经验;
2、掌握机器学习、深度学习或其他人工智能算法等相关知识，有该领域算法的研究或开发经验;
3、具有较强的编程能力，有MPI、CUDA等并行程序开发经验;
4、在以下领域有深入的研究为佳：
a)统计机器学习(如深度神经网络、Boosting,概率统计等);
b)计算机视觉(如图像识别理解，人脸检测识别、目标检测和跟踪、图像质量评价，图像分割增强等);
5.能够流利阅读专业技术英文文档，积极参与公司必要的团队建设，项目会议等活动
6.工作认真负责，严谨细致，对新知识敏感，有较强的自主学习和吸收能力
算法工程师职责篇9
1、计算机视觉/图形图像等相关算法研究、测试、优化;
2、计算机视觉/图形图像算法相关的代码库、工具库的封装和发布;
3、AI相关算法的性能优化、工程环境部署;
4、根据项目需求完成算法的设计、可行性评估、测试方案。
岗位要求：
1、本科及以上学历，有计算机视觉或机器学习研究背景;
2、精通C++/C、Opencv、PCL者优先;
3、熟悉MATLAB/Python，有较强的算法分析和实现能力优先;
4、有深度学习相关科研经历或计算机视觉、图形图像处理研发经验者优先;
5、有计算机视觉算法的实际产品开发经验优先;
6、能够熟练地阅读英文论文和技术文档，学习能力强。
算法工程师职责篇10
1、研究深度学习(包括各种神经网络结构与应用)或计算机视觉各个领域(目标检测识别、三维重建等)中核心算法;
2、将上述核心算法应用到各种复杂现实场景中;
3、针对应用场景进行优化和定制。
任职要求：
1、计算机、软件工程、自动化等相关专业毕业;
2、硕士学历，或本科学历并且有2年以上相关工作经验;
3、能够熟练阅读和理解英文资料;
4、熟悉C/C++、python语言，具有研发能力;
5、掌握计算机视觉领域的基础理论、图像处理和模式识别的相关算法，具有扎实的背景知识;
6、熟悉OpenCV/openGL，特别是其中图像处理库、立体视觉库/图像渲染;
7、具备良好的团队合作和沟通能力，很强的逻辑思维能力和学习能力。
算法工程师职责篇11
1、根据目标分析主题，负责数据收集、清洗及模型的预处理，开发数据采集工具(如网络爬虫等);
2、独立设计、开发、测试和维护数据挖掘\机器学习等算法模型，将算法模型应用在各类证券业务场景和IT产品中，利用数据和算法模型真正解决业务的痛点问题;
3、能够根据目标主题，独立设计数据挖掘和分析框架，独立搜集数据，并制作数据挖掘分析报表;
4、负责数据产品(如智能运营系统、推荐系统等)的设计和开发，并负责数据产品的工程化落地;
5、从部门业务角度出发，进行数据探索，利用数据来发现业务和产品的问题与瓶颈，提出可以落地的改进措施和解决方案;
6、阅读行业最新的Paper，研究人工智能、数据挖掘、机器学习领域的最新技术和算法，结合证券行业的业务，设计各类数据(模型)应用场景和数据产品，并负责实施落地，将模型算法和数据赋能证券业务。
算法工程师职责篇12
职责
1、负责视频编解码开发，负责算法优化
2、负责图像识别数学建模及算法开发、优化
3、负责基于OPENVC的二次开发，完成公司PC客户端产品开发及调试
4、解决视频类产品使用中存在的问题
5、根据市场需要，进行产品的现场工程测试保障和产品培训
任职资格
1、硕士学历，模式识别、计算机、图像处理、信号处理，1年以上工作经验
2、有视频编解码经验，了解视频编码原理，熟悉H.264、HEVC标准，有算法优化或指令优化相关经验
3、掌握图像处理、模式识别及计算机视觉技术等基本理论
4、熟练掌握C/C++开发语言，熟悉OPENVC、MATLAB或者类似图形库
5、具有行为分析或视频摘要检索算法开发经验者优先
6、具有视频建模或视频识别算法开发经验者优先
算法工程师职责篇13
在PC上进行内窥镜图像处理算法开发、验证与对比评估;
配合FPGA工程师进行可实现性修改与验证;
内窥镜图像采集与分析;
编写需要的软件;
设计文档编制、归档和产品生命周期中技术文件的维护;
配合、参与设计开发各个阶段的评审工作;
参与算法设计规范与设计开发标准文件的编制。
任职资格：
本科及以上学历;
具有图像处理开发经验者优先;
熟练运用MATLAB或者类似工具，熟练使用C语言;
思维敏捷，具有创新能力;
做事细心，考虑问题周到充分;
能够熟练阅读英文技术文档;
具有良好的团队协作能力，能与团队成员共同完成设定目标;
具有产品可制造性、可测试性、可靠性设计经验者优先。
算法工程师职责篇14
1.智能驾驶领域视觉算法研究，应用于如ADAS，环视，驾驶员监测等产品。
2.物体检测跟踪分割等算法研究，人脸相关算法研究;
3.算法在平台上改进，针对实际场景优化;
4.协助软件人员将算法在嵌入式平台上实现
任职要求：
1.较强的图像处理或计算机视觉背景。
2.熟悉C、C++语言开发;熟练掌握MATLAB/OpenCV
3.有实际视觉ADAS或人脸相关算法开发经验者优先。
4.具备良好的英语读写能力;
算法工程师职责篇15
1、负责完成视觉/工业相机软件模块的设计、开发;
2、负责目标检测/相机畸变矫正/图像分类/定位/测距等算法模块的优化及实现;
3、负责视觉硬件系统集成，测试;
应聘要求：
1、计算机、自动化、图像处理、模式识别、机器视觉等相关专业,本科及以上学历;
2、熟练掌握C/C++(MFC)编程，熟悉python，熟悉常用图像处理库(Opencv、Halcon等)，熟悉linux操作系统;
3、熟悉caffe，tensorflow，pytorch其中任何一种深度学习框架者优先;
4、具有图像分割、实例分割、目标检测等项目经验者优先;
5、能与团队其他人进行高效、友好沟通、工作积极性、主动性、责任心强;
6、有机器人视觉、机器人图像处理开发经验者优先;
算法工程师职责篇16
1.进行双足机器人控制算法开发;
2.根据不同的控制对象结构建立数学模型并设计控制方法;
3.针对机器人数学模型进行仿真，并评估控制算法性能(响应、跟随、精度、稳定性等);
4.根据动作目标设计优化现有机器人的控制参数;
5.双足机器人运动控制算法的设计、开发与实现;
6.熟练阅读英文文献并相关撰写文档;
7.配合嵌入式工程师进行代码移植;
8.协助团队进行系统集成与调试;
9.负责相关科研课题申报书、研究报告、等撰写。
任职资格：
1.计算机、自动化、机械、电子相关专业本科以上，211、985院校，研究方向为机器人或机器人密切相关行业;
2.本科三年以上相关工作经验，也欢迎应届硕博毕业生联系实习;
3.扎实的数学功底和C/C++编程基础;
4.精通现代控制理论、状态空间、PID、模式识别至少两项;
5.掌握机器人运动学和动力学建模的基本方法;
6.熟悉linux开发和嵌入式系统开发;
7.具备学习新知识的能力，思维灵活，有良好的沟通能力、协作精神和进取心，热爱机器人行业;
8.有过仿人机器人、倒立摆、四足机器人、视觉伺服等开发经验者优先，有创业经历者优先。
算法工程师职责篇17
1.负责自然语言处理相关的工作，包括但不限于语义理解、信息抽取、文本分类、命名实体识别、句法分析等;
2.负责后台垂直领域的开发和改进;
3.分析挖掘用户行为数据，为用户体验的提升、问题的发现、算法的改进提供支持;
4.在机器学习平台上封装算法并对外提供服务接口;
5.负责模型的开发，评估，部署，监控优化工作;
6.独立完成系统上线和后续优化;
7.通过海量数据挖掘、机器学习等方法，构建用户画像、个性化推荐、预测、风险控制等系统;
8.调研并促进数据挖掘在公司多个业务领域的应用;
岗位要求：
1.精通Java/C/Python/GO中任意一种编程语言
2.精通算法和数据结构
3.熟悉面向对象的编程框架熟悉常用设计模式
4.对算法设计和优化感兴趣,喜欢挑战复杂问题,追求极致
算法工程师职责篇18
1、负责医疗相关数据的数据挖掘，模型建立工作;
2、AI系统开发与集成;
3、与工程团队合作，负责相关技术的产品化落地;
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;
(计算机、电子等相关专业毕业，或非相关专业但已有多年计算机互联网行业从业经验)
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。