2016百度深度学习研究院_视频内容结构化分析算法工程师招

算法工程师的岗位职责算法工程师的岗位职责1职责：1、主要负责公司车载环境下产品的声音处理算法开发；2、根据公司产品战略方向，进行子系统的.模型设计和算法研究；3、不断进行产品迭代和系统优化，配合项目人员进行产品落地；4、负责声音算法的嵌入产品移植工作；5、配合完成公司要求的其他相关任务；算法工程师的岗位职责2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VS20xx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；算法工程师的岗位职责3职责：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/OpenCV3、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；算法工程师的岗位职责4(1)熟悉通信调制解调相关基础算法的理论和实现，如GFSK,PSK，DSSS等;(2)熟悉数字滤波器，数字上下变频，直接数字频率合成等常见通信算法;(3)能够根据相关协议规范实现Matlab/C通信模型;(4)对算法和软硬件设计的交互流程思路清晰，配合系统设计优化和更新设计模型;(5)完成技术资料和相关专利的`编写、维护等工作.算法工程师的岗位职责5职责：1、研究各种工业领域的机器视觉算法（定位、识别、检测、测量），实时跟踪国内外的行业发展现状与方向；2、根据公司项目需求，设计与开发新的视觉算法；3、对公司产品中现有的视觉算法从稳定性、处理效果和速度上做持续改进；4、负责算法测试相关工作，撰写开发文档；任职要求：1、硕士及以上学历，图像处理、计算机视觉、自动化相关专业；2、熟悉C，VC++，python；3、精通数字图像处理算法，包括图像增强、图像分割、特征提取、模板匹配等，熟悉opencv，halcon等视觉算法库；4、有工业领域机器视觉算法（目标定位、OCR、测量、缺陷检测）开发经验；5、有windows平台下算法优化的经验；6、具有阅读专业英文资料的能力，以了解国际先进的`视觉算法；7、有底层机器视觉算法库开发、3D视觉算法开发经验者优先；算法工程师的岗位职责61、负责独立开发智能手环/人体成分分析仪等相关算法项目，对生物信号ECG、PPG、生物阻抗等生理信号进行相关算法研发;2、撰写算法开发文档，包括算法测试方案，标准，算法流程，算法优劣与优化方向文档，为相关人员提供必要的技术支持;3、负责新算法项目的评估、开发与总结，具有较为专业的算法视角;4、确定算法模块调用接口，协助算法模块移植应用;算法工程师的`岗位职责7职责：1、负责研究数码打印行业中印前图像处理软件（简称RIP软件）中的图像半色调（二值化）精细算法，色彩校正算法，国际图像色彩管理标准研究与应用；2、在工业项目中（如摄像头定位跟踪、工业切割、3D打印等）实现图像定位、图像变形、特征提取、图像边缘检测等算法的.应用。

算法工程师分类
算法工程师是一种从事算法设计、开发、优化和实现的专业人才。

根据其专业领域和技能水平不同，可分为以下几类：
1. 机器学习算法工程师：负责设计和开发机器学习算法模型，包括监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习等，并进行模型训练和优化。

2. 深度学习算法工程师：专注于深度学习模型的设计和实现，包括卷积神经网络、循环神经网络、生成式对抗网络等，并负责模型调参和性能优化。

3. 自然语言处理算法工程师：负责开发和应用自然语言处理技术，包括文本分类、信息抽取、情感分析、机器翻译等，以实现人机交互和智能化语言处理。

4. 常规算法工程师：主要负责设计和实现常用的算法和数据结构，包括排序、查找、贪心、动态规划等，并进行算法性能分析和优化。

5. 数据挖掘算法工程师：专注于大数据处理和分析，负责开发和应用数据挖掘算法，在海量数据中挖掘出有价值的信息和模式。

6. 分布式系统算法工程师：负责设计和实现分布式系统中的各种算法，包括分布式任务调度、数据分布、负载均衡等，以提高系统的性能和可扩展性。

以上是常见的算法工程师分类，每个领域都需要掌握相应的技术和知识，具有较强的编程能力和算法实现能力。

深圳计算机软件行业深度学习算法工程师岗位介绍JD模板
岗位名称：深度学习算法工程师
岗位关键词：深度学习
职责描述：
1.基于2D/3D 医学图像的深度学习算法的开发与优化；
2.深度学习项目的落地与推进；
3.深度学习算法的部署与提速。

任职要求：
1.计算机、数学或医学影像等相关专业，硕士以上学历，1年以上工作经验；
2.拥有扎实的数学功底，熟练掌握深度学习和计算机视觉的基本方法，在图像检测、分割、识别等领域有深入研究和实践经验；
3.熟悉Tensorflow、Pytorch等主流深度学习框架中的一种或多种，熟练掌握C++和
python编程，可独立完成自研网络的设计以及经典网络的复现；
4.具备良好的团队协作和沟通能力，敢于突破，有独立的分析、解决问题的能力；
5.拥有良好的自我驱动力和学习能力，能够熟练地阅读英文文献，追踪国内外相关领域最
新的技术热点。

6.对神经网络搜索、量化、剪枝和压缩等技术有研究经验者优先；
7.对深度学习推理引擎底层实现有研究经验者优先。

AI 算法工程师的等级划分可能因公司和行业而异，但通常可以根据以下几个方面进行划分：
1.
初级AI 算法工程师：通常具有一定的编程基础和数学基础，能够理解和应用基本的机器学习算法和深度学习模型，能够进行数据预处理、模型训练和调优。

2.
中级AI 算法工程师：具有较丰富的机器学习和深度学习经验，能够设计和实现复杂的AI 系统，能够进行模型选择、超参数调整和模型评估，能够处理大规模数据集。

3.
高级AI 算法工程师：具有深入的机器学习和深度学习知识，能够进行研究和开发新的算法和模型，能够解决复杂的AI 问题，能够领导和指导其他工程师。

4.
专家级AI 算法工程师：在AI 领域具有深厚的造诣和丰富的经验，能够进行前沿的研究和开发，能够推动AI 技术的发展和应用，能够在行业内具有较大的影响力。

需要注意的是，这只是一种常见的等级划分方式，实际情况可能因公司和行业的不同而有所不同。

nlp方向算法工程师岗位职责NLP（自然语言处理）方向的算法工程师主要负责设计和开发与自然语言处理相关的算法和模型，以解决各种任务，如信息提取、文本分类、实体识别、机器翻译等。

他们也负责优化和改进现有的算法和模型，以提高效果和性能。

以下是NLP方向算法工程师的主要职责：1.研究和掌握自然语言处理的最新技术和算法，包括神经网络、深度学习和自然语言处理模型等。

2.设计和实现自然语言处理的算法和模型，以解决各种任务，如文本分类、情感分析、命名实体识别等。

3.优化和改进现有的算法和模型，以提高效果和性能，包括模型的准确度、速度和内存占用等方面。

4.收集和整理相关的语料库和数据集，用于训练和评估模型的性能。

5.进行实验和评估，验证和改进算法和模型的效果，包括使用不同的评估指标和技术进行性能评估。

6.参与团队的研发工作，与其他团队成员进行合作，解决技术和算法上的问题，并确保项目进度和质量的达到预期的要求。

7.跟踪和了解最新的学术研究成果，参与相关的学术会议和研讨会，与同行交流和分享经验，推动技术和算法的创新和改进。

8.文档工作，编写技术文档、研究报告和技术规范，记录和归档相关的工作内容和成果。

9.不断学习和提升自己的技术能力和专业知识，保持对新技术和算法的敏感性和关注度。

10.参与面试和招聘工作，评估和筛选候选人的技术能力和潜力，对团队进行人员的培养和管理。

作为一名NLP方向的算法工程师，需要具备以下的技能和背景：1.扎实的计算机科学和数学基础，包括数据结构、算法和统计学等。

2.熟悉自然语言处理的基本概念和技术，包括分词、词性标注、语义分析等。

3.熟练掌握编程语言和开发工具，如Python、Java、TensorFlow、PyTorch等。

4.熟悉机器学习和深度学习的基本原理和算法，如逻辑回归、支持向量机、卷积神经网络、循环神经网络等。

5.具备良好的数据分析和解决问题的能力，能够从大量的数据中提取有用的信息和特征。

算法⼯程师岗位的主要职责算法⼯程师岗位的主要职责1 职责： 1、负责公司产品的临床数据收集及技术算法分析研究; 2、负责产品功能开发和软件实现; 3、负责产品维护，算法优化; 4、负责相关技术⽂档编写。

任职资质： 1、电⼦、通信、⾃动化、⽣物医学⼯程等相关专业，本科及以上学历; 2、对算法研发有浓厚的兴趣，两年以上相关⼯作经验; 3、熟练使⽤C/C++进⾏算法的设计、验证，熟悉PID控制或模糊控制等控制⽅法应⽤; 4、熟悉基本数字信号处理⽅法; 5、熟练使⽤IAR、Keil、matlab等开发环境; 6、具有良好的团队意识，责任⼼强，⼯作踏实负责。

算法⼯程师岗位的主要职责2 职责： 1、负责基于视频的⼈体⾏为、⽤户⾏为、购买⾏为分析算法研究; 2、负责检测相关和数据处理相关算法独⽴研究、设计、实现; 3、负责系统误差分析，并根据分析结果独⽴提出合理的解决⽅案，并优化相关算法; 4、负责项⽬相关资料撰写; 5、负责设计能够解决应⽤需求的具体算法，根据项⽬需求，完成算法的设计、验证和优化; 6、负责相关图像处理与识别算法的代码独⽴实现、集成、测试与维护。

岗位要求： 1、计算机/通信/数学/模式识别等相关专业本科及以上学历; 2、在深度学习领域有较深的理论研究和实践经验，2年以上⼯作经验，有基于视频的视线分析或者姿态分析的优先; 3、理解⾯向对象编程思想，具有良好的代码编写规范，具有良好的架构设计能⼒; 4、熟悉CUDA编程和性能优化; 5、有较强的独⽴解决问题能⼒，学习能⼒及沟通能⼒; 6、熟悉CNN，LSTM，Seq2seq模型; 7、熟练TensorFlow、Keras、⼀种或者多种深度学习框架，能快速实现论⽂成果，并进⾏调优。

算法⼯程师岗位的主要职责3 职责： 1. 移动路径规划算法设计，管制算法建模，时间窗算法设计，路径规划，⾃主避障; 2. 任务调配分配算法设计，优化移动机器⼈运⾏效率; 3. 验证算法的可⾏性和有效性，并完成算法设计及需求相关⽂档撰写; 4. 与相关开发⼈员沟通合作，完成算法代码的实现; 5. 各类⽅案的持续优化、建模分析。

AI算法工程师岗位职责描述AI算法工程师是指负责开发和优化人工智能算法模型的专业人员。

他们在设计、开发和实现各种AI算法模型的过程中，发挥着关键的作用。

以下是AI算法工程师的岗位职责描述：1. 算法研究和开发：AI算法工程师需要深入研究和了解人工智能领域的最新技术和算法，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等。

他们负责开发和实现各种AI算法模型，通过数据分析和处理，提供高质量的解决方案。

2. 数据清洗与预处理：AI算法工程师负责对原始数据进行清洗、处理和预处理，以便为算法模型的训练提供高质量的数据集。

他们需要对数据进行特征提取、降维处理，并通过数据可视化等手段进行数据分析和理解。

3. 模型设计与评估：AI算法工程师需要根据业务需求和问题定义，设计合适的算法模型。

他们需要选择和调整合适的网络结构、优化算法和超参数，以提高模型的准确性和性能。

并通过交叉验证、A/B测试等手段对模型进行评估和优化，提供最佳的解决方案。

4. 算法优化与改进：AI算法工程师需要持续监控和优化算法模型的性能和效果，并根据实际应用中的反馈进行改进。

他们需要关注算法的效率、可扩展性和稳定性，寻找和应用先进的技术和方法来提高算法的效果和性能。

5. 技术支持与协作：AI算法工程师需要与其他团队成员合作，包括数据科学家、软件开发工程师等，共同完成项目任务。

他们需要为其他部门提供技术支持和培训，并解答相关技术问题。

同时，他们需要与团队成员沟通和协作，确保项目的顺利进行。

6. 技术调研与学习：AI算法工程师需要持续进行技术调研和学习，了解最新的人工智能技术和方法。

他们需要参加学术会议、研讨会等活动，与行业内的专家和研究者交流，并将所学到的新知识和技术应用到实践中。

7. 文档撰写和知识分享：AI算法工程师需要撰写和整理技术文档，包括算法设计、实验结果、技术方案等。

他们还需要进行内部培训和知识分享，向团队成员传授算法开发和优化的技巧和方法。

8. 算法部署与维护：AI算法工程师负责将开发好的算法模型部署到实际应用中，并进行维护和优化。

slam算法工程师招聘条件摘要：1.职位概述2.招聘条件3.岗位职责4.任职要求5.发展前景正文：SLAM算法工程师是机器人领域中的一个重要职位，主要负责研究和开发机器人定位和地图构建算法。

近年来，随着机器人技术的不断发展，SLAM算法工程师的需求也逐渐增加。

本文将为您介绍SLAM算法工程师的招聘条件。

首先，让我们来看一下招聘条件。

一般来说，SLAM算法工程师的招聘条件包括以下几点：1.学历要求：本科及以上学历，计算机、机器人、自动化等相关专业优先。

2.工作经验：1-3年以上相关工作经验，有实际项目经验者优先。

3.技能要求：熟练掌握C++、Python等编程语言，熟悉Linux操作系统，具备良好的编程习惯和代码风格。

4.专业技能：熟悉SLAM算法，如Lidar SLAM、Visual SLAM等，了解机器人定位和地图构建的基本原理。

5.加分项：有机器人比赛经验、发表过相关论文、参与过重大项目的开发者优先。

接下来，我们来看一下岗位职责。

SLAM算法工程师的主要职责包括：1.研究和开发机器人定位和地图构建算法，实现机器人在未知环境中的自主导航。

2.设计机器人传感器数据处理流程，实现多传感器数据融合。

3.参与机器人系统的整体设计和开发，与软硬件工程师密切合作，保证机器人系统的性能和可靠性。

4.研究和跟踪SLAM领域的最新进展，将最新研究成果应用于实际项目中。

然后，我们来看一下任职要求。

SLAM算法工程师需要具备以下能力：1.具备扎实的数学基础，熟悉线性代数、概率论和统计学等基本知识。

2.具备良好的逻辑思维能力，能够独立分析和解决问题。

3.具备较强的学习能力和动手能力，能够快速掌握新技术和新工具。

4.具有良好的沟通能力和团队协作精神，能够与团队成员密切合作，共同完成项目任务。

最后，我们来看一下发展前景。

随着机器人技术的不断发展和普及，SLAM算法工程师的需求将持续增加。

SLAM算法工程师可以在机器人制造、服务机器人、无人驾驶等领域寻求发展，前景十分广阔。

招聘视频开发工程师面试题与参考回答(某大型国企)面试问答题（总共10个问题）第一题问题：请描述一下您在视频开发领域的工作经验，包括您参与过的项目类型、您在其中扮演的角色以及您认为最成功的项目是哪一个，为什么？答案：1.项目经验：•我在过去的三年中专注于视频编码和流媒体传输领域的开发。

•我参与过多个项目，包括在线视频点播平台、高清视频会议系统以及移动端短视频应用。

2.角色描述：•在在线视频点播平台项目中，我担任了视频编解码工程师，负责视频的压缩、编码和格式转换，确保视频在多种设备和网络条件下都能流畅播放。

•在高清视频会议系统中，我作为系统架构师，负责设计视频处理模块，确保视频会议的稳定性和高质量。

•在移动端短视频应用中，我担任了前端开发工程师，专注于视频播放器的优化和用户体验提升。

3.最成功的项目：•我认为最成功的项目是我们开发的高清视频会议系统。

•该项目成功的原因有以下几点：•我们采用了最新的视频编解码技术，实现了高清视频的实时传输，满足了用户对画质的高要求。

•通过优化算法，我们显著降低了视频延迟，提高了系统的响应速度，增强了用户体验。

•我们注重系统稳定性，通过冗余设计和故障恢复机制，确保了系统在极端网络条件下的稳定运行。

解析：此题旨在考察应聘者对视频开发领域的了解程度，以及他们在实际工作中的经验和成就。

应聘者需要清晰地描述自己的项目经历，并能够突出自己在项目中的角色和贡献。

此外，通过提及最成功的项目，应聘者可以展示自己的技术能力、问题解决能力和对工作的热情。

在回答中，应聘者应着重强调项目的技术亮点、个人贡献以及项目取得的成果。

第二题题目：请描述一下您在以往项目中遇到过的最具挑战性的视频开发问题，以及您是如何解决这个问题的。

答案：在我之前参与的一个项目中，我们面临的最大挑战是如何在保持视频高质量的同时，大幅降低视频文件的大小，以满足移动端用户的流量需求。

以下是具体解决过程：1.问题分析：首先，我们对视频文件进行了详细的性能分析，确定了影响文件大小的几个主要因素：视频分辨率、码率、压缩格式等。

深度学习框架高级研发工程师岗位面试题及答案1.请简要介绍您的背景与经验。

答：我持有计算机科学硕士学位，并在过去五年内一直从事深度学习框架研发。

我曾参与开发了一个基于TensorFlow的自然语言处理库，实现了文本分类、命名实体识别等功能，同时也优化了模型训练效率。

2.请分享一个您在深度学习框架研发中遇到的具体挑战，并描述您是如何解决的。

答：在优化计算图构建过程中，遇到过多次重复计算的问题，影响了性能。

我采用了计算图剪枝技术，识别出重复计算的节点并进行共享，从而减少了计算量，提高了框架的效率。

3.请详细解释动态图与静态图的区别，以及它们在深度学习框架中的应用。

答：动态图在每次执行时都构建计算图，适用于开发过程中的迭代与调试。

静态图在编译前就构建计算图，用于优化和部署阶段。

例如，PyTorch使用动态图便于快速试验新想法，而TensorFlow 的静态图在生产环境中更高效。

4.当需要在框架中添加新的优化器或损失函数时，您会如何设计与实现？答：首先，我会分析优化器或损失函数的特点和数学公式。

然后，在框架中创建相应的类或模块，并在反向传播中实现梯度计算。

我会确保新组件与现有的框架接口无缝衔接，并进行单元测试以验证正确性。

5.在分布式训练中，如何处理数据并行和模型并行？请给出一个实际的案例。

答：数据并行指不同设备处理不同数据样本，模型并行指不同设备处理模型的不同部分。

例如，在分布式训练中，每个设备可以负责一批数据的训练，同时模型的不同层可以分配到不同设备上进行计算，从而加速训练过程。

6.解释一下自动微分是什么，并说明它在深度学习中的作用。

答：自动微分是一种计算导数的技术，它能够自动计算复杂函数的导数，包括复合函数、参数化函数等。

在深度学习中，自动微分使得反向传播成为可能，通过计算损失函数对模型参数的导数，从而进行参数更新和优化。

7.在深度学习框架中，什么是权重共享？请提供一个应用场景。

答：权重共享是指在不同部分的网络层之间共享相同的权重参数。