人的記憶力會隨著歲月的流逝而衰退,，寫作可以彌補記憶的不足,，將曾經(jīng)的人生經(jīng)歷和感悟記錄下來，也便于保存一份美好的回憶,。相信許多人會覺得范文很難寫,？下面是小編幫大家整理的優(yōu)質(zhì)范文,，僅供參考，大家一起來看看吧,。

算法工程師平時工作內(nèi)容篇一

1.負責(zé)視頻識別(vr)的算法研究和工程實現(xiàn);

2.負責(zé)跟進行業(yè)前沿技術(shù)發(fā)展趨勢,跟蹤國際最新算法發(fā)展方向和相應(yīng)技術(shù),。

任職資格:

1.學(xué)歷要求:

-畢業(yè)于統(tǒng)招碩士及以上學(xué)歷,計算機相關(guān)專業(yè)。

2.工作經(jīng)驗:

-有相關(guān)工作經(jīng)歷或?qū)嶒炇已芯勘尘?

-c++熟練,5年以上開發(fā)經(jīng)驗,有windows/linux跨平臺開發(fā)經(jīng)驗,。

3.能力要求:

-熟悉視頻分析算法,、圖像分析算法;在圖像或視頻分析方面有三年以上工作經(jīng)驗;

-能夠?qū)δ軌驅(qū)σ曨l跟蹤(vt)和識別(vr)算法進行工程實現(xiàn)和優(yōu)化;

-有l(wèi)r/adaboost/gmm/svm/crf/maxent/hmm/dnn/cnn/rnn的研究背景,熟悉opencv;

-能夠流暢閱讀英文文獻。

4.優(yōu)先考慮:

-能夠caffe/tensorflow/torch/theano/keras/mxnet/currennt上開展實驗上開展實驗者優(yōu)先;

-熟悉python且有3年以上python實戰(zhàn)經(jīng)驗;

-有大數(shù)據(jù)平臺實際搭建和使用經(jīng)驗,。

算法工程師平時工作內(nèi)容篇二

職責(zé)描述:

1,、負責(zé)移動機器人運動控制,、軌跡規(guī)劃算法的開發(fā)與實現(xiàn);

2、負責(zé)基于多傳感器信息融合的導(dǎo)航避障算法開發(fā);

3,、負責(zé)算法的移植,優(yōu)化,產(chǎn)品化等相關(guān)工作,。

任職要求:

1、具有運動控制,、導(dǎo)航,、建模與控制等方面的研發(fā)經(jīng)驗;

2、理解坐標空間變換原理,掌握物體運動學(xué)和動力學(xué)建模的基本方法;

3,、具有伺服電機/舵機等的控制經(jīng)驗,熟悉相關(guān)控制算法;

4,、熟悉ros,精通c、c++,熟悉常見數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法;

5.了解自動控制原理,熟悉常用控制算法,包括運動控制及運動規(guī)劃

算法工程師平時工作內(nèi)容篇三

工作職責(zé):

1.負責(zé)機器視覺圖像處理和相機標定相關(guān)算法開發(fā);

2.負責(zé)平臺視覺軟件算法庫封裝,測試;

3.對于算法模塊進行技術(shù)調(diào)研,參與新算法開發(fā)和評估;

任職資格:

1.電子工程,、自動化,、計算機等相關(guān)專業(yè);3-5年以上工作經(jīng)驗;

2.精通c/c++/c#軟件開發(fā)技巧,具有大型視覺軟件開發(fā)經(jīng)驗;

3.精通圖像處理及計算機視覺的基礎(chǔ)理論和算法知識,如圖像增強、圖像分割,、特征提取、形態(tài)學(xué),、邊緣提取;

4.能夠獨立進行機器視覺算法底層開發(fā),不借助第三方算法庫,快速實現(xiàn)模板匹配,、斑點分析等常用視覺算法的開發(fā);

5.具有深度學(xué)習(xí)和3d視覺圖像算法開發(fā)經(jīng)驗者優(yōu)先。

算法工程師平時工作內(nèi)容篇四

1,、根據(jù)團隊要求,，獨立規(guī)劃并完成所承擔(dān)的研發(fā)等相關(guān)任務(wù)；

2,、基于機電裝備控制任務(wù)要求,，獨立完成相應(yīng)控制算法設(shè)計、算法實現(xiàn)及設(shè)備調(diào)試工作,；

3,、機電裝備控制系統(tǒng)需求分析、控制系統(tǒng)詳細設(shè)計,、控制系統(tǒng)仿真分析,、測試方案設(shè)計；

4,、機電裝備運動控制系統(tǒng)及控制算法設(shè)計,、分析、實現(xiàn)與測試,。

5,、撰寫相關(guān)技術(shù)文檔，指導(dǎo)協(xié)調(diào)項目工程師完成工作,，根據(jù)各職能工程師反饋結(jié)果更新設(shè)計,；

算法工程師平時工作內(nèi)容篇五

1,、根據(jù)目標分析主題，負責(zé)數(shù)據(jù)收集,、清洗及模型的預(yù)處理,，開發(fā)數(shù)據(jù)采集工具(如網(wǎng)絡(luò)爬蟲等);

2、獨立設(shè)計,、開發(fā),、測試和維護數(shù)據(jù)挖掘機器學(xué)習(xí)等算法模型，將算法模型應(yīng)用在各類證券業(yè)務(wù)場景和it產(chǎn)品中,，利用數(shù)據(jù)和算法模型真正解決業(yè)務(wù)的痛點問題;

3,、能夠根據(jù)目標主題，獨立設(shè)計數(shù)據(jù)挖掘和分析框架,，獨立搜集數(shù)據(jù),，并制作數(shù)據(jù)挖掘分析報表;

4、負責(zé)數(shù)據(jù)產(chǎn)品(如智能運營系統(tǒng),、推薦系統(tǒng)等)的設(shè)計和開發(fā),，并負責(zé)數(shù)據(jù)產(chǎn)品的工程化落地;

5、從部門業(yè)務(wù)角度出發(fā),，進行數(shù)據(jù)探索,，利用數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)和產(chǎn)品的問題與瓶頸，提出可以落地的改進措施和解決方案;

6,、閱讀行業(yè)最新的paper,，研究人工智能、數(shù)據(jù)挖掘,、機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的最新技術(shù)和算法,，結(jié)合證券行業(yè)的業(yè)務(wù)，設(shè)計各類數(shù)據(jù)(模型)應(yīng)用場景和數(shù)據(jù)產(chǎn)品,，并負責(zé)實施落地,，將模型算法和數(shù)據(jù)賦能證券業(yè)務(wù)。