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算法工程师职责10篇

算法工程师职责是什么（篇1）

职责

1.参加机器视觉项目前技术调研、方案订立；

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.引导项目的现场调试与优化；

4.参加订立和维护所研发项目的技术文档；

任职要求

1.具有数学、电子、自控、计算机、通信等相关专业的硕士两年以上工作经验；博士学历及以上一年以上工作经验；

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.熟识c/c语言编程，有坚固结实的编程基础。

4.勇于接受挑战，有良好的团队合作精神。

算法工程师职责是什么（篇2）

职责：

1.光通信领域测试曲线，事件点提取，检测和识别

2.工作紧要涉及小波分析、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、硬件沟通协调本领；

任职要求：

1.男女不限，22—35岁，物理、数学、自动掌控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.良好的沟通表达本领，有良好的团队合作精神；

4.熟识通信理论、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

算法工程师职责是什么（篇3）

职责：

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

2、个人可以或者可以帮忙将matlab算法移植到FPGA平台

3、擅长规范化的开发与测试

4、具有良好的数学本领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

任职要求：

1、自动化、计算机、电子等相关专业，本科及以上学历

2、熟识使用相关开发工具

3、工作乐观自动、认真细致、具有良好的团队合作精神

算法工程师职责是什么（篇4）

职责：

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、依据客户场景，完成算法设计，实现和调优，推动算法落地；

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，及时推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，熟识python/lua等至少一门脚本语言，熟识c/c编程；

3、熟识机器学习基本理论，熟识分类、回归、降维、ensemble等；

4、熟识深度学习基本理论，熟识利用DNN/CNN/RNN进行特征学习；

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

6、熟识scikit—learn等机器学习库。

算法工程师职责是什么（篇5）

职责：

1、负责运动掌控的数据手记、信号处理、仪器掌控等模块研发和维护,包含关键技术方案设计/认真设计/调试/验证/测试/现场调试

2、编写软件使用说明书等相关技术性文件

3、完成项目中有关机器人轨迹设计、分析、掌控的需求分析（7轴机械手臂）；

4、算法产品开发和算法的优化实现；

5、与项目构成员沟通，及时发现和解决存在问题；

任职要求：

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、步进等电机掌控

4熟识医疗相关GB9706、YY0505、YY/T1406.1—20__等相关标准

5有痊愈医疗机器人研发背景优先

算法工程师职责是什么（篇6）

职责：

1、负责声纹识别的技术研发，提高其在多而杂信道，噪音以及短语音情况下的性能；

2、负责声纹识别系统核心算法研发与优化，包含语音预处理（有效音检测、降噪等）、特征提取、模型选择与训练、结果分析、试验验证；

3、参加声纹研发和身份认证技术的产品化落地；

4、负责跟进行业前沿技术发展趋势，跟踪国际最新算法发展方向和相应技术。

岗位要求：

1.学历要求：

—国内211或985院校毕业，国外名校毕业；

—信号与信息处理、模式识别与智能系统、计算机应用等相关专业；

—统招硕士及以上学历，博士优先。

2.工作经验：

—有3～5年声纹识别方面的工作经过或试验室研究背景；

—在声纹识别、声音分类、预处理、特征提取算法方面有丰富经验或成绩；

—具备坚固结实的模式识别、机器学习和深度学习等知识基础和丰富的项目研发经验。

3.本领要求：

—熟识声纹识别的主流算法，如GMM—UBM,SVM—GSV,ivector—PLDA等；

—熟识LR/GMM/SVM/CRF/HMM/DNN/CNN/RNN的研究背景；

—熟识C/C