算法工程师应该是这两年国内外最热门的IT岗位了。

在2019年，阿里，字节跳动(抖音)等大厂的校招社招中，开出的offer及待遇可真的是一骑绝尘啊，校招就送股票，随随便便就年薪百万。

在国内，工作经验仅仅是1-3年算法工程师的薪酬待遇也平均在25k-50k之间；经验在3-5年的算法工程师，薪酬待遇在35k-70k之间。

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。

应用领域：

(1)互联网：如美颜app

(2)医学领域：如临床医学图像

(3)汽车领域

(3)人工智能

成为一名视觉算法工程师要具备哪些能力呢？

Python

近年来Python可以说是数据科学和算法领域最火的语言，主要原因是它使用门槛低，上手容易，同时具有着完备的工具生态圈，同时各种平台对其支持也比较好。

这部分需要学习Python基础语法、Python中的语句和表达句、Python中的函数和模块、Python面向对象、Python文本操作。

学习python电脑上要装哪些东西

Anaconda

对，就是这么简单粗暴，装这个就ok了

框架部分

这部分需要学习图片框架和计算机框架。

数据处理

数据读取、数据标注与数据处理。

高等数学

微积分、线性代数、概率统计，是无法回避的。如果在这方面有所缺乏，那还是先从计算机系的本科数学课开始吧，个人推荐同济版的高等数学、同济版的线性代数、概率论国内理工科专业使用最多的是浙大版的教材。

AI算法是偏数学推导的，所以数学底子还是需要点的，学的越深，要求越高。面试的时候，很少让手写代码，90%都是在问模型抠算法细节。

深度学习

目前能够商用的是基于仿生学的深度学习内容，这部分需要花多一点时间去学习，内容大概是这些：

1.CNN卷积神经网络

2.RNN循环神经网络

3.GAN生成式对抗神经网络

并非每个回归或分类问题都需要通过深度学习来解决。甚至可以说，并非每个回归或分类问题都需要通过机器学习来解决。毕竟，许多数据集可以用解析方法或简单的统计过程进行建模。

另一方面，在某些情况下，深度学习或深度迁移学习可以帮助你训练更准确的模型。在这些情况下，你可以考虑使用PyTorch和TensorFlow，特别是如果你所需的训练模型与其中一个框架模型库中的模型类似。

算法工程师，即使自己不发明新的算法，不提出新的算法优化方法，也得是去尝试最新算法的使用或者把已有算法用出新花样来。毋庸置疑，这是一个有着必然创新性的角色。因此，这个角色必然不适合绝大多数人！

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