算法工程师的具体职责10篇

算法工程师的具体职责有哪些？岗位职责是对岗位工作的概括，岗位工作内容是具体的内容。既然这样，那么下面小编给大家带来了算法工程师的具体职责10篇，供大家参考。

算法工程师的具体职责篇1

职责：

1. 与项目经理配合，完成项目前期咨询工作;

2. 完成图像处理算法的设计，图像处理程序的开发、分析和测试工作;

3. 撰写程序设计文档和软件产品使用说明书文档;

4. 负责开展团队技术创新研究与技术管理，解决关键技术难题;

5. 与开发人员及客户沟通配合，制定并执行项目开发计划，保证项目进度。

任职要求：

1. 本科及以上学历，计算机及相关专业本科三年以上工作经验;

2. 优秀的编程能力python/C++;

3. 有较强的图像处理知识背景，熟悉或精通数字图像处理理论、人工智能理论、图像搜索;

4. 熟悉深度学习框架如tensorflow/pytorch，或者熟悉Hadoop、Spark分布式平台和计算优先;

5. 较强的文献阅读和理解能力，良好的逻辑思维、沟通表达能力，良好的技术视野和深度，对前沿技术的实际应用有浓厚兴趣。

算法工程师的具体职责篇2

职责：

1、算法框架的搭建;负责路径规划、机器学习，数据分析等算法的研发、前沿技术的研究与攻关;

2. 人工智能工业化应用领域中，图像识别算法的开发、测试、调优;

3、深度学习和生产工艺的结合过程中的算法开发，算法的性能评估及优化;

4、负责分析和解决信控算法应用过程中出现的技术问题，负责算法的实现，测试和验证。

任职要求：

1、数学或计算机相关专业毕业，具备扎实的数学功底和算法功底;

2、 精通数据挖掘，机器学习，整数规划等的基本理论和常用算法，并从事过相关研发工作;

3、熟悉现代信号处理(KF、EKF、Particle Filter)，优化算法(Numerical Optimization, 群类优化算法);

4、熟练掌握数学建模工具软件

5、具备深厚的算法设计与实现能力，在机器学习和数据挖掘方面有深入研究者优先;

6、至少熟练使用一种仿真软件及程序开发语言(C++，python等);

7、图像处理、模式识别及相关研究方向，从事过至少一项该方向的研发项目或开发项目，有实际项目的图像分析算法开发经验的优先考虑;

8、较强的责任感，能承受较大工作压力，良好的分析和解决问题的能力、学习能力和团队协作能力。

算法工程师的具体职责篇3

职责:

1、开发及优化用于视觉标定和定位、三维重建的图像处理算法;

2、基于计算机视觉，开发有标记和无标记的全身动作捕捉算法;

3、针对不同应用需求，对算法进行深入优化;

4、撰写技术开发文档;

5、跟踪计算机视觉领域的新技术，技术方案论证，应用到公司的实际项目中。

任职资格:

1、硕士学历，数学、计算机图像处理、电子工程等专业，能熟练阅读英文文献，具有扎实的数学基础和图像处理理论;

2、掌握相机标定、三维重建、机器学习等相关理论知识，对计算机视觉算法有深入的理解;

3、熟悉优化、预测、滤波算法，C/C++、OpenCV、Matlab等语言和工具;

4、具有良好的表达和沟通能力，较强的学历能力、责任心和团队精神，勇于接受挑战;

5、有机器学习/计算机视觉领域实际研发经验者优先。

算法工程师的具体职责篇4

职责：

1、负责车道线、车位线等路面标识识别算法的开发与设计;

2、负责车辆周围目标障碍物的检测、跟踪、识别和分类算法的开发与设计;

3、配合应用工程师进行软件代码移植;

4、进行实车测试验证，优化算法，提高识别率;

5、编写并整理相关开发设计文档。

【任职要求】

1、深入了解图像处理、目标检测等技术，具备相关扎实的理论基础;

2、精通深度学习算法和框架，熟悉caffe、tensorflow框架者优先

3、精通C，C++编程语言，熟悉算法设计，具有嵌入式平台移植优化项目经验优先;

4、两年以上从事图像处理算法设计和开发经验，熟悉OpenCV，有参与过车道线、车位、障碍物检测算法和设计者优先录用;

5、诚实、可靠、对工作要充满热情、较强的学习能力、团队精神、强烈的责任感;

算法工程师的具体职责篇5

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。

算法工程师的具体职责篇6

职责：

1、调研跟踪智能穿戴产品相关算法，为公司产品决策提供参考;

2、设计开发智能穿戴产品的计步、睡眠、心率、血氧饱和度、血压、心率变异性等相关参数的提取算法;

3、撰写算法开发文档，包括算法流程、测试方案，评估标准，算法优劣与优化方向文档;

3、仿真分析、测试评估智能穿戴设备的新型生命体征传感器性能;并将仿真算法移植到嵌入式平台或者云平台上;

4、基于光电容积脉搏波(PPG)波形数据，进行波形特征识别，并利用机器学习、神经网络等技术建立波形特征与血压等参数的数据模型;

5、对公司现有产品的算法进行优化和维护，进一步提高产品的抗干扰能力;

6、对市场销售人员做技术支持，对产品的性能评估及医疗仪器注册认证进行技术支持。

任职要求：

1、生物医学工程、信号处理、模式识别、自动化、计算机、信号处理、数学、物理等相关专业硕士及以上学历;

2、学习能力强、逻辑性强、思路清晰，有较强的团队合作能力，并承担工作压力;

3、能够良好地进行沟通，具备良好的口头和书面表达能力 ;

4、热爱工作，有冲劲，富有责任心及创新精神，工作积极主动，有强烈的把事情做好的意愿;

5、熟悉数字信号处理理论和算法;有较为专业的算法视角;至少熟悉加速度、陀螺仪、光电容积脉搏波、心电图(ECG)、脑电图(EEG)、肌电图(EMG)、心音图等信号中的一种;

6、精通Matlab、Python、LabView、Qt、Spyder、Keil、IAR等工具，能独立进行算法模型的设计和实现;熟练使用C/C++语言编程;

7、熟悉数字信号处理算法在硬件或嵌入式软件上的实现方法;

8、能熟练阅读英语技术资料，快速阅读并理解国内外相关领域论文;

9、有组织光学仿真、光电容积脉搏波、或其它人体生理信号仿真经验者优先;

10、有医学信号处理(心电、血压、血氧等)相关经验者优先;

11、熟悉机器学习、神经网络，有利用大样本数据建立数学模型经验者优先。

算法工程师的具体职责篇7

职责：

1、参与光电传感相关工程试验并进行数据分析;

2、分布式光纤传感批量数据处理;

3、数学物理算法的逻辑与功能设计，程序测试;

4、研发项目开展与相关资料编写;

任职要求：

1、熟练掌握数据分析基础数学及一门编程工具;

2、两年以上算法设计与数据分析工作经验;

3、硕士学位，物理、数学、光学等相关专业;

4、熟悉分布式光纤传感系统者优先;

5、有C++等编写应用软件经历优先;

6、具备工作责任感、技术沟通能力。

算法工程师的具体职责篇8

职责：

1.负责77G/24G的mm波雷达角度、速度、距离等信号处理关键算法的仿真和开发实现;

2.负责新算法的调研和仿真验证;

3.负责算法的实现，配合FPGA或DSP完成相关工作的开发;

4.撰写算法设计开发文档。

任职要求：

1.算法、数学、电子、通信、自动化、计算机等相关专业本科及以上学历;

2.具备“C语言和线性代数”基础;

3.了解离散傅里叶变换，数字滤波器设计方法，功率谱估计，数字信号时频分析等数字信号处理的基本理论;

4.能在C平台上实现以上部分模块的相关功能;

5.自学能力强，有数字信号处理研发经验，了解软件无线电、数字通信等相关技术，或嵌入式软件开发经验，或TI公司DSP芯片开发经验者优先;

6.具有mm波雷达传感器FFT， I/Q信号分析处理开发工作经验者优先;

7. 4年以上相关工作经验;

算法工程师的具体职责篇9

职责：

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

2、个人可以或者可以协助将matlab算法移植到FPGA平台

3、善于规范化的开发与测试

4、具有良好的数学能力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、熟悉使用相关开发工具

3、工作积极主动、认真细致、具有良好的团队合作精神

算法工程师的具体职责篇10

职责：

1、负责宽带零中频收发器芯片相关的算法分析和设计，主要包括：各种校正算法、i/Q矫正算法和自动增益算法等;

2、负责宽带零中频收发器芯片数字信号处理滤波器的设计，主要包括：抽取滤波器、半袋滤波器的等;

3、负责宽带零中频收发器芯片系统建模和分析。

任职资格：

1、研究生以上学历，通信或信号处理专业，博士更佳;

2、5-20__年数字IC研发经验;

3、熟悉无线通信系统和各种调制解调方式;

4、熟悉MATLAB和simulink系统建模和信号分析;

5、数字verilog语言和synopsys等各种数字仿真验证工具;

6、具有大规模SOC成功设计经验，了解大规模数字系统从顶层算法设计，软硬件划分实现到设计验证的TOP-DOWN设计流程;

7、具备零中频收发机架构I/Q和DC误差校正算法，采样率变换(DUC和DDC)，AGC等电路设计经验者优先考虑。