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  • 5.4 算法工程师岗位能力要求 此处选取了京东集团算法工程师的招聘需求。 月薪30K-50K,经验要求5-10年,学历要求本科及以上。 职位要求: 对机器学习及深度学习等前沿问题的进行探索和研究,结合未来的实际应...

    北京地区平均月薪为¥ 31070/月。较 2016 年,增长 59%, 近30天 岗位需求指数为0.305,其中月薪30000-50000的人群达到了55.90%的比例。如图所示:
    在这里插入图片描述

    5.4 算法工程师岗位能力要求
    此处选取了京东集团算法工程师的招聘需求。

    月薪30K-50K,经验要求5-10年,学历要求本科及以上。

    职位要求:

    1. 对机器学习及深度学习等前沿问题的进行探索和研究,结合未来的实际应用场景,提供全面系统的技术解决方案。

    2. 对图像识别、语音识别、自然语言处理和等与业务相结合领域提供模型支持。

    3. 优化离线/实时大数据计算任务的性能。

    任职能力要求:

    1. 具备数学、统计学、概率统计知识,熟悉常见的机器学习算法(贝叶斯,聚类,逻辑回归,SVM,GBDT,RF等),熟悉主流机器学习框架如sktlearn/theano/tensorflow。

    2. 熟悉常用的图像处理算法和工具,包括但不限于CNN、RNN、OpenCV等,并有较强的动手实现能力。

    3. 熟悉NLP领域原理和一些开源的算法库,比如:tensorflow(keras),stanfordNLP,NLTK,ApacheOpenNLP,Kaldi,mahout,word2vec等。

    4. 熟悉hadoop/hive/hbase、stom/Spark等基础平台使用。

    人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱,在此为你推荐几篇优质好文:
    大数据时代,软件工程师渐退,算法工程师崛起
    http://www.duozhishidai.com/article-5102-1.html
    数据挖掘十大经典算法,具体是哪几个?
    http://www.duozhishidai.com/article-9689-1.html
    想了解下机器学习和数据算法,看哪些书比较好!
    http://www.duozhishidai.com/article-1111-1.html


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  • 想要了解算法工程师需要掌握的技能,我觉得最直接有效的方式就是去看看各公司对于算法岗社招的要求。本篇只做一些简单的整理和罗列。 某大厂,推荐算法工程师的要求: 熟练掌握C/C++和python语言编程,熟悉linux...

    本篇来自我在知乎上的一个回答:https://www.zhihu.com/question/448311745/answer/1784541274

    想要了解算法工程师需要掌握的技能,我觉得最直接有效的方式就是去看看各公司对于算法岗社招的要求。本篇只做一些简单的整理和罗列。

    某大厂,推荐算法工程师的要求:

    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;
    4. 良好的沟通能力与团队协作能力;有推荐系统,广告系统,搜索引擎等开发经验;
    5. 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;
    6. 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。

    计算机视觉算法工程师的要求,来自某视觉公司:

    1. 过硬的科研背景:深度学习/机器学习;计算机视觉(包括分类,检测,分割,跟踪,SLAM和三维重建);图像或信号处理;计算摄影学和计算机图形学。
    2. 扎实的编程基础;
    3. 熟悉本研究领域的最新研究成果,公开数据集,和相关的开源系统;
    4. 有很强的自学能力和独立思考能力,善于思考和表达自己的想法;同时又具备良好的团队合作精神;
    5. 熟悉 Python 等至少一门脚本语言,使用过 Theano, Caffe, Torch, TensorFlow 等开源深度学习框架优先;
    6. 有深度模型训练,图像分类.物体检测与分割.视频分析.三维建模.计算机图形学等相关科研经历者(例如会议作者)优先。

    NLP算法工程师的要求,来自某中厂:

    1. 正直诚信,有责任感,有激情,对技术落地创造影响力感到兴奋。
    2. 模式识别/人工智能/数学/计算机相关专业,硕士以上学历。
    3. 熟悉NLP的基础能力,包括分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、文本分类、文本检索等,能使用传统统计模型和最新的深度学习方法构建以上能力。
    4. 在人工智能领域有一定的积累,能够从复杂的业务场景中进行算法选型、算法优化以及不断提升效果,并且能够真正应用在商业环境,从技术角度造风,创造新的商业机会,成为商业智能的驱动者。
    5. 具有较强编程能力(特别是Python和Java),熟练使用Linux环境进行NLP研发,有实际大型复杂系统构建的经历。
    6. AI领域相关英文资料的快读阅读能力,学习能力强,能独立分析并解决问题。
    7. 团队协作意识,具备和工程,测试,产品团队同学对话的能力。
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  • BAT算法工程师的成长之路,超详细的学习路线

    万次阅读 多人点赞 2020-10-09 13:34:27
    算法学习路线,主要分为 4 个部分:数学基础、编程能力、算法基础、实战。

    我是如何成为算法工程师的,超详细的学习路线

    点赞再看,养成习惯,微信公众号搜索【JackCui-AI】关注这个爱发技术干货的程序员。本文 GitHub https://github.com/Jack-Cherish/PythonPark 已收录,有一线大厂面试完整考点、资料以及我的系列文章。

    一、前言

    各位十一过得如何?

    假期,我回了趟老家,文章停更了几天。

    写文章以来,被问到最多的问题就是「算法的学习路线」。

    今天,它来了。

    我会带着大家看看,我们需要学些啥,利用这个假期,我甚至还收集整理了配套视频和资料,暖男石锤啊,这期文章有用的话,别忘三连哦!

    二、学习路线

    主要分为 4 个部分:数学基础、编程能力、算法基础、实战。

    我是如何成为算法工程师的,超详细的学习路线

    1、数学基础

    在机器学习算法中,涉及到最为重要的数学基本知识有两个:线性代数概率论

    这两也是大学的必修课了,如果知识早已还给老师,也没关系,哪里不会学补哪里

    线性代数研究的是线性空间的性质,数据通常会被表示为欧式空间中的点,而这些点经过一系列变换后会映射到另一个空间,在新的空间中隐藏在数据中的规律才得以显现。

    所以线性代数作为研究空间的一门科学,是入门机器学习的最要基础之一

    视频:推荐 MIT 的老教授 Gilbert Strang 的线性代数上课视频。

    没学过线代的同学会发现这门课程,讲得清晰而且直观,深入线代的精髓,完全不是那种理论堆砌的讲法,而且老教授幽默风趣,很有人格魅力。

    英文不好,也不用担心,字幕是中文的

    我是如何成为算法工程师的,超详细的学习路线

    教材:推荐《线性代数及其应用》,作者是 David C. Lay 。

    我是如何成为算法工程师的,超详细的学习路线

    喜欢看书的朋友,这本书一定不能错过。

    这本书详细地介绍了线性代数在几何学、计算机图形学、经济学、概率论、信号与系统、微分方程等领域的应用,给人以直观的认识。

    概率论是研究不确定性的一门科学,生活处处是概率。机器学习算法需要对现实情况建模,自然是少不了将概率论作为工具。

    这门课入门并不难,大家可以挑一本评分还可以的书开始学习。

    这里推荐陈希儒的《概率论与数理统计》,讲得很详细,如同听一个老者回忆自己的概率与统计心得,相信读者也会有所收获。

    我是如何成为算法工程师的,超详细的学习路线

     

    如果时间充裕,推荐先学好数学基础。如果时间不够,那就跳过数学基础部分,学算法的时候,哪里不会补哪里。

    2、编程能力

    编程语言,需要至少掌握两门, Python 和 C++。

    工作中,Python 主要用于处理数据算法调研模型训练的工作,而 C++ 则是负责工程落地

    算法工程师,需要针对落地场景,对算法的可靠性和实时性等方面进行优化,C++ 工程能力必不可少。

    Python 是一门非常友好的编程语言,不但易于入门而且功能强大,在进行机器学习算法开发的过程中会大量使用 Python。

    视频:我上学看的第一个视频,就是小甲鱼 Python 课程,风趣幽默,涉及Python 语法基础、网络爬虫、Pygame 飞机大战等内容,内容很丰富。

    我是如何成为算法工程师的,超详细的学习路线

    实战是最好的老师,学习 Python 的时候,可以找一个自己喜欢的方向,去实战。

    边实战,边学习。比如写爬虫、做小游戏、玩各种有趣的算法等。

    这里面,爬虫是最简单的,很容易有成就感,让你坚持学习下去,下载小说、下载漫画、下载音乐、下载电影、抢票等等小程序。

    这个推荐我的一个 Github star 量 11.4k+、fork 4.5k+的爬虫项目。

    我是如何成为算法工程师的,超详细的学习路线

    每个实战,都有对应的文章教程,代码开源

    项目地址:https://github.com/Jack-Cherish/python-spider

    教材:推荐《流畅的Python》,书看完有些难度,但是哪来当个手册用,很方便,哪些语法忘记了,翻阅一番,必能有所收获。

    我是如何成为算法工程师的,超详细的学习路线

    C++ 是一种面向对象的程序设计语言,无论你是做算法,还是做开发,亦或者是做测开。C++ 都应该掌握,它是一个基础的编程语言。学会了这门编程语言,再学其它,就会更得心应手。

    视频:这部分推荐慕课网的免费教程,很好的入门视频,老师讲得绘声绘色、形象生动、通熟易懂。

    一共分为 7 章,每章视频的时间是 2-3 个小时,半个月可以轻松刷完,学习顺序是:

    • C++远征之起航篇
    • C++远征之离港篇
    • C++远征之封装篇(上)
    • C++远征之封装篇(下)
    • C++远征之继承篇
    • C++远征之多态篇
    • C++远征之模板篇

    教材:推荐被誉为“圣经”的《C++ Primer》,经典巨著,非常棒的书。

    我是如何成为算法工程师的,超详细的学习路线

     

    编程语言基础学完了,接下来就是数据结构与算法。

    数据结构与算法是程序员的内功,每一个工程师的必修课。

    数据结构的学法,我推荐是直接看书,一边学习一边刷题,同时进行,这样学的速度快。

    就如同书名一样,这是一本像小说一样有趣的算法入门书,非常易懂,强烈推荐。

    我是如何成为算法工程师的,超详细的学习路线

    可以与这本书一同学习的,就是《剑指Offer》,里面讲解了 66 道+ 常见数据结构题,解析思路,简单易懂。

    两门书一起看,轻松入门数据结构与算法。

    不过《剑指Offer》讲解的代码都是 C/C++,没有 Python 版本,想看 Python 版本的,可以看我整理的教程,C++ 和 Python 都有实现和讲解,题目已按照类型划分好。

    我是如何成为算法工程师的,超详细的学习路线

    项目地址:https://github.com/Jack-Cherish/LeetCode

    两本书都看完,题也刷完了,那就算是入门了。

    想进阶,进一步学习,直接上 LeetCode。

    我是如何成为算法工程师的,超详细的学习路线

    力扣可以从 HOT 100 或 精选算法 200 题刷起,题目相对于《剑指Offer》要增加一些难度,但每道题目都有对应的解题思路和答案。

    坚持刷完 200 道,大多的面试轻松搞定,完全够用。

    当然要面试谷歌级别的大佬,Hard 题是不能放过的。

    刷题地址:https://leetcode-cn.com/

    Tip:刷一遍题,回头看还会忘,不要怀疑自己,要反复刷,反复练习。

    3、算法基础

    恭喜大家,在做了前面这么多基础工作之后,终于可以开始入门机器学习算法了。

    机器学习

    视频:推荐吴恩达老师的机器学习视频,吴恩达是整个领域的巨头之一,学术地位很高。同时,他出的视频也对新手非常友好,入门的不二之选。

    教材:还是那句话,光看不练是不行的。《机器学习实战》,理论结合实战,适合新手。

    我是如何成为算法工程师的,超详细的学习路线

    《机器学习实战》使用 Python2 实现,有些细节讲的不够细致,对此我进行了完善,使用 Python3 复现了一遍,并结合 sklearn 以及更多的好玩例子,进行讲解。

    全网阅读量 500w+:

    我是如何成为算法工程师的,超详细的学习路线

    对应的 Github 开源代码 Star 3.3k+,fork 3.1k+。

    我是如何成为算法工程师的,超详细的学习路线

    在线阅读地址:

    https://cuijiahua.com/blog/ml/

    我也将这个系列打包成了本地 pdf,喜欢离线看,也可以直接下载。

    深度学习

    深度学习是现在的算法工程师绕不开的一个子领域,是机器学习的子集。

    视频:还是推荐吴恩达老师的深度学习视频,也是对新手非常友好。

    教材:说实话,深度学习,我并没有看过书,都是视频+ Github 开源项目学习的,不过被誉为深度学习领域圣经的“花书”,可以备一本。

    我是如何成为算法工程师的,超详细的学习路线

    深度学习框架

    深度学习框架有很多,Tensorflow、Pytorch、Paddle、MXNet、Caffe等。

    我在工作过程中,用的最多的是 Pytorch,其次是 Tensorflow。

    新手上手,推荐先学 Pytorch,可以直接看 Yunjey Choi 大佬的 Github 教程,简单入门:

    项目地址:

    https://github.com/yunjey/pytorch-tutorial

    Pytorch 深度学习框架学习,也可以看我写的 Pytorch 深度学习实战系列教程,有垃圾分类、图像分割等结合实战的小项目。

    Github 开源代码 Star 400+,fork 250+。

    我是如何成为算法工程师的,超详细的学习路线

    项目地址:

    https://github.com/Jack-Cherish/Deep-Learning

    我也将这个系列打包成了本地 pdf,喜欢离线看,也可以直接下载。

    4、实战

    实战实战,文章反复提到了这么多次,仅仅这些还是远远不够的。

    因为更多时候,你是跟着视频 or 文章的思路去实战,这缺少了独立思考的过程。

    学了这么多,你并没有独立完成过一个项目,数据怎么处理,怎么分析问题,用什么算法解决问题,也没有独立思考过。

    算法工程师的岗位竞争也比较激烈的,为了在茫茫人海中脱颖而出,我们需要以团队个人的形式,独立完成一些项目,只有这样,你才能更具竞争力。

    对于学生党,做项目,最简单直接的方法就是参加竞赛

    推荐两个参加竞赛的地方,一个是国外的 Kaggle,另一个是国内的阿里云天池

    两个竞赛的奖金也都很丰富,根据自己的喜好,参赛即可。

    Kaggle:https://www.kaggle.com/

    我是如何成为算法工程师的,超详细的学习路线

    阿里天池:https://tianchi.aliyun.com/competition/gameList/activeList

    我是如何成为算法工程师的,超详细的学习路线

    既能打比赛,又能赢奖金,何乐而不为呢?

    三、资料打包

    本文提到的资料,我都打包了,可以直接全部打包带走。

    我是如何成为算法工程师的,超详细的学习路线

    这里都是我精心准备点的资料,但是都是外链,CSDN官方提醒这种分享方式也不太合适。

    所以大家,需要的话,可以在公众号后台回复【算法学习路线】获取下载地址。

    PS:有能力支持正版的,资料觉得不错,可以去购买支持一波正版。

    四、絮叨

    这篇文章整理的也是我的学习路线。

    要说需要学多久,那就看个人的学习动力了。

    如果你想去一家不错的公司,但是目前硬实力不过关,我觉得还是有必要去努力一下的,技术能力的高低决定你能走多远,平台的高低,决定你能飞多高。

    如果可以通过自己的努力,进入自己心仪的公司,一定不要松懈怠慢,职场成长和学习新技术一样,不进则退。

    你往往会发现,身边实力越强的人越努力,最高级的自律就是享受孤独

    创作不易本期硬核,各位的三连就是 Jack Cui 创作的最大动力,我们下次见!

    文章持续更新,可以微信公众号搜索【JackCui-AI】第一时间阅读,本文 GitHub https://github.com/Jack-Cherish/PythonPark 已经收录,有大厂面试完整考点,欢迎Star。

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  • 图像算法工程师需要这样

    千次阅读 2016-05-13 10:55:26
    一、算法工程师需要功底,包括数学理论、图像算法理论、编程能力二、算法工程师需要实践,需要结合实践提高算法实用性,包括准确度、实时性等三、算法工程师需要跟上学术前沿的脚步,不能吃老本,理论知识体系需要...

    一、要深厚功底,包括数学理论、图像算法理论、编程能力、阅读提炼文献、英文水平

    二、结合工作实践提高算法实用性,包括准确度、实时性等

    三、需要跟上学术前沿的脚步,不能吃老本,理论知识体系需要更新、兴趣

    四、研究方向工作领域要专和精,才是生产力

    五、需要结合硬件资源做研究,比如Opencl

    六、研究开源库,分享和贡献

    七、运动、休息和美食(不是乱吃)

    八、技术分享和paper发表、翻译、专利申请

    九、尊重和发现亮点很重要

    展开全文
  • 算法工程师学习之路

    万次阅读 多人点赞 2017-12-10 21:48:14
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  • 算法工程师学习流程

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    1.完成机器学习基础的学习机器学习方面的知识是算法工程师区别于普通程序员的核心。这部分知识要重点掌握。1)学习资料:以林轩田的《机器学习基石》、《机器学习技巧》为主,以周志华的《机器学习》、李航的《统计...
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  • 研一飘飘荡荡的在浪费了一年的时间没有找到自己的方向,直到2016年7开始决定从事计算机视觉的研究,...之后开始学习图像处理基本知识和机器学习一些算法,包含了深度学习的相关知识。虽然学习了半年多但是总感觉没有系
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  • 深度学习slam算法工程师

    千次阅读 2017-09-28 21:13:13
    打算以后从事slam+深度学习方向的工作...1、50%配合深度学习算法工程师,集成现有的物体识别框架和贝叶斯方法,构建包含物体标签的地图,用于家用机器人的场景理解甚至辅助导航定位 2、50%在此基础上,对算法进行优化
  • 通往机器学习算法工程师的进阶之路是崎岖险阻的。《线性代数》 《统计学习方法》《机器学习》《模式识别》《深度学习》,以及《颈椎病康复指南》,这些书籍将长久地伴随着你的工作生涯。 除了拥有全面、有条理的...

空空如也

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