互聯網金融演算法工程師

『壹』 女生轉行做大數據分析師怎麼樣

我想學數據，說的應該是大數據分析師吧。現在大數據分析可以熱得不要內不要的。容從發展來看，大數據分析師很有前景的。但也並不是隨便一個公司就可以做大數據分析的。有幾個問題是做大數據要考慮的：大數據來源是否全面，分析什麼，誰來使用等等。當然如果能到能做大數據的公司，那薪水還是可觀的。要做大數據分析師，有一些東西是不得不學的，要不然，做不了分析師的，可能做的程序員，幫別人實現分析的結果而已。

統計學知識。這是很大一部分大數據分析師的短板。當然這里說的不是簡單的一些統計而已。而是包括均值、中位數、標准差、方差、概率、假設檢驗等等具有時間、空間、數據本身。差不多應該是理工科的高等數學的知識，甚至還高一點兒。要能夠建模，要不然你分析出來的結果離實際相差十萬八千里的話，估計要不了幾天，你就會被卷鋪蓋走人了。當然，做個一般的大數據分析師，就不會涉及到很深的高等數學知識了，但要做一個很牛的大數據分析師，還是要學習學習再學習。

『貳』 在國內學習數據挖掘就業前景如何

應用及就業領域
當前數據挖掘應用主要集中在電信(客戶分析)，零售(銷售預測)，農業(行業數據預測)，網路日誌(網頁定製)，銀行(客戶欺詐)，電力(客戶呼叫)，生物(基因)，天體(星體分類)，化工，醫葯等方面。
當前它能解決的問題典型在於：資料庫營銷(Database Marketing)、客戶群體劃分(Customer Segmentation &Classification)、背景分析(Profile Analysis)、交叉銷售(Cross-selling)等市場分析行為，以及客戶流失性分析(Churn Analysis)、客戶信用記分(Credit Scoring)、欺詐發現(Fraud Detection)等等，在許多領域得到了成功的應用。
職業薪酬
就目前來看，和大多IT業的職位一樣，數據挖掘方面的人才在國內的需求工作也是低端飽和，高端緊缺。從BAT的招聘情況來看，數據挖掘領域相對來說門檻還是比較高的，但是薪酬福利也相對來說比較好，常見的比如騰訊、阿里都會給到年薪20W+。而厲害的資深演算法專家年薪百萬也是常有的事情，所以大家在演算法方面還是大有可能。另外隨著金融越來越互聯網化，大量的演算法工程師會成為以後互聯網金融公司緊缺的人才。

『叄』 2020年高薪職業技術有哪些

學IT行業中的java軟體開發技術。

1、java語言無處不在

目前全球有著數十億的設備正在運行著Java，你的每一次購物到每一筆支付成功，都離不開Java。

2. Java行業市場缺口大

「所有都准備好了，只差一個程序員就可以開工了」。

這並不是一個笑話，有大量的真實項目，是真的只差一個優秀的程序員。而在所有程序員中，Java開發工程師就占據20%的比例。

3.Java使用率更高

很多企業隨著業務的快速發展，要求伺服器程序更穩定、更安全，如京東、淘寶等大型網站均採用Java框架進行開發。

以北京為例，據拉勾網真實數據：

1~3年經驗的Java工程師，薪資在15K~30K

『肆』 神經網路與仿生學演算法工程師適合在金融領域工作嗎

神經網路屬於機器學習方面，主要理論涉及高數，線數，概率論以及一些啟發式演算法。與數據挖掘有相關性。諸如搜索引擎，大數據分析，ai，模式識別等業務的公司都有相關人員。我個人認為，一個合格的神經網路工程師，起碼需要具備大規模神經網路設計的經驗，了解業內的流行演算法，例如深度學習，並且對常見演算法非常熟練，能夠手工推導很多常用數學工具。

『伍』 演算法工程師 就業前景

一、演算法工程師簡介
（通常是月薪15k以上，年薪18萬以上，只是一個概數，具體薪資可以到招聘網站如拉鉤，獵聘網上看看）
演算法工程師目前是一個高端也是相對緊缺的職位；
演算法工程師包括
音/視頻演算法工程師（通常統稱為語音/視頻/圖形開發工程師）、圖像處理演算法工程師、計算機視覺演算法工程師、通信基帶演算法工程師、信號演算法工程師、射頻/通信演算法工程師、自然語言演算法工程師、數據挖掘演算法工程師、搜索演算法工程師、控制演算法工程師（雲台演算法工程師，飛控演算法工程師，機器人控制演算法）、導航演算法工程師（
@之介
感謝補充）、其他【其他一切需要復雜演算法的行業】
專業要求：計算機、電子、通信、數學等相關專業；
學歷要求：本科及其以上的學歷，大多數是碩士學歷及其以上；
語言要求：英語要求是熟練，基本上能閱讀國外專業書刊，做這一行經常要讀論文；
必須掌握計算機相關知識，熟練使用模擬工具MATLAB等，必須會一門編程語言。
演算法工程師的技能樹（不同方向差異較大，此處僅供參考）
1 機器學習
2 大數據處理：熟悉至少一個分布式計算框架Hadoop/Spark/Storm/ map-rece/MPI
3 數據挖掘
4 扎實的數學功底
5 至少熟悉C/C++或者Java，熟悉至少一門編程語言例如java/python/R
加分項：具有較為豐富的項目實踐經驗（不是水論文的哪種）
二、演算法工程師大致分類與技術要求
（一）圖像演算法/計算機視覺工程師類
包括
圖像演算法工程師，圖像處理工程師，音/視頻處理演算法工程師，計算機視覺工程師
要求
l
專業：計算機、數學、統計學相關專業；
l
技術領域：機器學習，模式識別
l
技術要求：
（1） 精通DirectX HLSL和OpenGL GLSL等shader語言，熟悉常見圖像處理演算法GPU實現及優化；
（2） 語言：精通C/C++；
（3） 工具：Matlab數學軟體，CUDA運算平台，VTK圖像圖形開源軟體【醫學領域：ITK，醫學圖像處理軟體包】
（4） 熟悉OpenCV/OpenGL/Caffe等常用開源庫；
（5） 有人臉識別，行人檢測，視頻分析，三維建模，動態跟蹤，車識別，目標檢測跟蹤識別經歷的人優先考慮；
（6） 熟悉基於GPU的演算法設計與優化和並行優化經驗者優先；
（7） 【音/視頻領域】熟悉H.264等視頻編解碼標准和FFMPEG，熟悉rtmp等流媒體傳輸協議，熟悉視頻和音頻解碼演算法，研究各種多媒體文件格式，GPU加速；
應用領域：
（1） 互聯網：如美顏app
（2） 醫學領域：如臨床醫學圖像
（3） 汽車領域
（4） 人工智慧
相關術語：
（1） OCR：OCR （Optical Character Recognition，光學字元識別）是指電子設備（例如掃描儀或數碼相機）檢查紙上列印的字元，通過檢測暗、亮的模式確定其形狀，然後用字元識別方法將形狀翻譯成計算機文字的過程
（2） Matlab：商業數學軟體；
（3） CUDA： (Compute Unified Device Architecture)，是顯卡廠商NVIDIA推出的運算平台（由ISA和GPU構成）。 CUDA™是一種由NVIDIA推出的通用並行計算架構，該架構使GPU能夠解決復雜的計算問題
（4） OpenCL: OpenCL是一個為異構平台編寫程序的框架，此異構平台可由CPU，GPU或其他類型的處理器組成。
（5） OpenCV：開源計算機視覺庫；OpenGL：開源圖形庫；Caffe：是一個清晰，可讀性高，快速的深度學習框架。
（6） CNN：（深度學習）卷積神經網路（Convolutional Neural Network）CNN主要用來識別位移、縮放及其他形式扭曲不變性的二維圖形。
（7） 開源庫：指的是計算機行業中對所有人開發的代碼庫，所有人均可以使用並改進代碼演算法。
（二）機器學習工程師
包括
機器學習工程師
要求
l
專業：計算機、數學、統計學相關專業；
l
技術領域：人工智慧，機器學習
l
技術要求：
（1） 熟悉Hadoop/Hive以及Map-Rece計算模式，熟悉Spark、Shark等尤佳；
（2） 大數據挖掘；
（3） 高性能、高並發的機器學習、數據挖掘方法及架構的研發；
應用領域：
（1）人工智慧，比如各類模擬、擬人應用，如機器人
（2）醫療用於各類擬合預測
（3）金融高頻交易
（4）互聯網數據挖掘、關聯推薦
（5）無人汽車，無人機

相關術語：
（1） Map-Rece：MapRece是一種編程模型，用於大規模數據集（大於1TB）的並行運算。概念"Map（映射）"和"Rece（歸約）"，是它們的主要思想，都是從函數式編程語言里借來的，還有從矢量編程語言里借來的特性。
（三）自然語言處理工程師
包括
自然語言處理工程師
要求
l
專業：計算機相關專業；
l
技術領域：文本資料庫
l
技術要求：
（1） 熟悉中文分詞標注、文本分類、語言模型、實體識別、知識圖譜抽取和推理、問答系統設計、深度問答等NLP 相關演算法；
（2） 應用NLP、機器學習等技術解決海量UGC的文本相關性；
（3） 分詞、詞性分析、實體識別、新詞發現、語義關聯等NLP基礎性研究與開發；
（4） 人工智慧，分布式處理Hadoop；
（5） 數據結構和演算法；
應用領域：
口語輸入、書面語輸入
、語言分析和理解、語言生成、口語輸出技術、話語分析與對話、文獻自動處理、多語問題的計算機處理、多模態的計算機處理、信息傳輸與信息存儲 、自然語言處理中的數學方法、語言資源、自然語言處理系統的評測。

相關術語：
（2） NLP：人工智慧的自然語言處理，NLP (Natural Language Processing) 是人工智慧（AI）的一個子領域。NLP涉及領域很多，最令我感興趣的是「中文自動分詞」（Chinese word segmentation）：結婚的和尚未結婚的【計算機中卻有可能理解為結婚的「和尚「】

（四）射頻/通信/信號演算法工程師類
包括
3G/4G無線通信演算法工程師， 通信基帶演算法工程師，DSP開發工程師（數字信號處理），射頻通信工程師，信號演算法工程師
要求
l
專業：計算機、通信相關專業；
l
技術領域：2G、3G、4G，BlueTooth（藍牙），WLAN，無線移動通信, 網路通信基帶信號處理
l
技術要求：
（1） 了解2G，3G，4G，BlueTooth，WLAN等無線通信相關知識，熟悉現有的通信系統和標准協議，熟悉常用的無線測試設備；
（2） 信號處理技術，通信演算法；
（3） 熟悉同步、均衡、信道解碼等演算法的基本原理；
（4） 【射頻部分】熟悉射頻前端晶元，扎實的射頻微波理論和測試經驗，熟練使用射頻電路模擬工具（如ADS或MW或Ansoft）；熟練使用cadence、altium designer PCB電路設計軟體；
（5） 有扎實的數學基礎，如復變函數、隨機過程、數值計算、矩陣論、離散數學
應用領域：
通信
VR【用於快速傳輸視頻圖像，例如樂客靈境VR公司招募的通信工程師（數據編碼、流數據）】
物聯網，車聯網
導航，軍事，衛星，雷達
相關術語：
（1） 基帶信號：指的是沒有經過調制（進行頻譜搬移和變換）的原始電信號。
（2） 基帶通信（又稱基帶傳輸）：指傳輸基帶信號。進行基帶傳輸的系統稱為基帶傳輸系統。傳輸介質的整個信道被一個基帶信號佔用.基帶傳輸不需要數據機，設備化費小，具有速率高和誤碼率低等優點,.適合短距離的數據傳輸，傳輸距離在100米內，在音頻市話、計算機網路通信中被廣泛採用。如從計算機到監視器、列印機等外設的信號就是基帶傳輸的。大多數的區域網使用基帶傳輸，如乙太網、令牌環網。
（3） 射頻：射頻（RF）是Radio Frequency的縮寫，表示可以輻射到空間的電磁頻率（電磁波），頻率范圍從300KHz～300GHz之間（因為其較高的頻率使其具有遠距離傳輸能力）。射頻簡稱RF射頻就是射頻電流，它是一種高頻交流變化電磁波的簡稱。每秒變化小於1000次的交流電稱為低頻電流，大於10000次的稱為高頻電流，而射頻就是這樣一種高頻電流。高頻(大於10K)；射頻（300K-300G）是高頻的較高頻段；微波頻段（300M-300G）又是射頻的較高頻段。【有線電視就是用射頻傳輸方式】
（4） DSP：數字信號處理，也指數字信號處理晶元
（五）數據挖掘演算法工程師類
包括
推薦演算法工程師，數據挖掘演算法工程師
要求
l
專業：計算機、通信、應用數學、金融數學、模式識別、人工智慧；
l
技術領域：機器學習，數據挖掘
l
技術要求：
（1） 熟悉常用機器學習和數據挖掘演算法，包括但不限於決策樹、Kmeans、SVM、線性回歸、邏輯回歸以及神經網路等演算法；
（2） 熟練使用SQL、Matlab、Python等工具優先；
（3） 對Hadoop、Spark、Storm等大規模數據存儲與運算平台有實踐經驗【均為分布式計算框架】
（4） 數學基礎要好，如高數，統計學，數據結構
l
加分項：數據挖掘建模大賽；
應用領域
（1） 個性化推薦
（2） 廣告投放
（3） 大數據分析
相關術語
Map-Rece：MapRece是一種編程模型，用於大規模數據集（大於1TB）的並行運算。概念"Map（映射）"和"Rece（歸約）"，是它們的主要思想，都是從函數式編程語言里借來的，還有從矢量編程語言里借來的特性。
（六）搜索演算法工程師
要求
l
技術領域：自然語言
l
技術要求：
（1） 數據結構，海量數據處理、高性能計算、大規模分布式系統開發
（2） hadoop、lucene
（3） 精通Lucene/Solr/Elastic Search等技術，並有二次開發經驗
（4） 精通Lucene/Solr/Elastic Search等技術，並有二次開發經驗；
（5） 精通倒排索引、全文檢索、分詞、排序等相關技術；
（6） 熟悉Java，熟悉Spring、MyBatis、Netty等主流框架；
（7） 優秀的資料庫設計和優化能力，精通MySQL資料庫應用 ；
（8） 了解推薦引擎和數據挖掘和機器學習的理論知識，有大型搜索應用的開發經驗者優先。
（七）控制演算法工程師類
包括了雲台控制演算法，飛控控制演算法，機器人控制演算法
要求
l
專業：計算機，電子信息工程，航天航空，自動化
l
技術要求：
（1） 精通自動控制原理（如PID）、現代控制理論，精通組合導航原理，姿態融合演算法，電機驅動，電機驅動
（2） 卡爾曼濾波，熟悉狀態空間分析法對控制系統進行數學模型建模、分析調試；
l
加分項：有電子設計大賽，機器人比賽，robocon等比賽經驗，有硬體設計的基礎；
應用領域
（1）醫療/工業機械設備
（2）工業機器人
（3）機器人
（4）無人機飛控、雲台控制等

（八）導航演算法工程師
要求
l 專業：計算機，電子信息工程，航天航空，自動化
l 技術要求（以公司職位JD為例）
公司一（1）精通慣性導航、激光導航、雷達導航等工作原理；
（2）精通組合導航演算法設計、精通卡爾曼濾波演算法、精通路徑規劃演算法；
（3）具備導航方案設計和實現的工程經驗；
（4）熟悉C/C++語言、熟悉至少一種嵌入式系統開發、熟悉Matlab工具；
公司二（1）熟悉基於視覺信息的SLAM、定位、導航演算法，有1年以上相關的科研或項目經歷；
（2）熟悉慣性導航演算法，熟悉IMU與視覺信息的融合;
應用領域
無人機、機器人等。

『陸』 如何成為一名合格的演算法工程師

BAT企業的演算法工程師是這樣工作的：問題抽象、數據採集和處理、特徵工程、建模訓練調優、模型評估、上線部署。（具體操作可以看阿里演算法專家chris老師的演算法工作流視頻演算法工作流是怎樣的？）而一個演算法工程師真正值錢的地方在於問題抽象和上線部署這兩個。

『柒』 電機控制演算法工程師有哪些好的企業

機器學習不是一定搞機器人好嗎。機器學習應用場景很多的。

『捌』 互聯網和金融行業哪個更有前途

互聯網行業
大數據時代讓世界緊密地聯系在一起，互聯網的發展日新月異，在互聯網行業最為熱門的有手機軟體、手機游戲、視頻、搜索等。
從技術的角度來說，像php、java、UI設計等，尤其是移動端軟體的開發需求巨大，如大數據開發、雲計算、搜索、移動互聯網等。
就業前景：隨著互聯網的高速發展，物聯網、人工智慧、區塊鏈等各種技術的日趨成熟，以及各種APP等層出不窮，對軟體工程專業人才的需求也越來越大，可以說就業前景是非常好的。
二、金融行業
金融業在我國具有很好的發展前景，受過比較好的金融專業的學生，將來會有好的發展機會。
就業前景：馬雲在預言未來十大行業時提到，金融行業在未來將是一個黃金的發展時期，金融行業中的資深金融分析師將迎來職業的黃金期，被稱為「金領」，需求量大且薪資水平高。
就業方向：①基金公司：基金公司現在非常需要能做基金績效評估、風險控制、資產配置的人才。
②證券公司：證券公司現在正處在一個艱難的時期，同時也在通過集合理財產品設計等尋求生存的機會。
③銀行：最傳統的銀行也在起著微妙的變化。現在各大銀行的總行正在著手建立內部風險管理模型，急需這方面的人才。
可是，由於銀行用人制度比較僵化，真正有水平的人未必能進去做這個事情。銀行內部的另外一個重要部門——資金部，也需要金融專業的人才。
他們一方面在銀行間債券市場操作，是未來固定收益證券這一塊的主力，同時也是未來大有發展空間的公司債券市場、抵押支持債券這些金融專業產品的設計主力。

『玖』 GPU演算法工程師是做什麼的

一、演算法工程師簡介（通常是月薪15k以上，年薪18萬以上，只是一個概數，具體薪資可以到招聘網站如拉鉤，獵聘網上看看）演算法工程師目前是一個高端也是相對緊缺的職位；演算法工程師包括音/視頻演算法工程師（通常統稱為語音/視頻/圖形開發工程師）、圖像處理演算法工程師、計算機視覺演算法工程師、通信基帶演算法工程師、信號演算法工程師、射頻/通信演算法工程師、自然語言演算法工程師、數據挖掘演算法工程師、搜索演算法工程師、控制演算法工程師（雲台演算法工程師，飛控演算法工程師，機器人控制演算法）、導航演算法工程師（@之介感謝補充）、其他【其他一切需要復雜演算法的行業】專業要求：計算機、電子、通信、數學等相關專業；學歷要求：本科及其以上的學歷，大多數是碩士學歷及其以上；語言要求：英語要求是熟練，基本上能閱讀國外專業書刊，做這一行經常要讀論文；必須掌握計算機相關知識，熟練使用模擬工具MATLAB等，必須會一門編程語言。演算法工程師的技能樹（不同方向差異較大，此處僅供參考）1 機器學習2 大數據處理：熟悉至少一個分布式計算框架Hadoop/Spark/Storm/ map-rece/MPI3 數據挖掘4 扎實的數學功底5 至少熟悉C/C++或者Java，熟悉至少一門編程語言例如java/python/R加分項：具有較為豐富的項目實踐經驗（不是水論文的哪種）二、演算法工程師大致分類與技術要求（一）圖像演算法/計算機視覺工程師類包括圖像演算法工程師，圖像處理工程師，音/視頻處理演算法工程師，計算機視覺工程師要求l 專業：計算機、數學、統計學相關專業；l 技術領域：機器學習，模式識別l 技術要求：（1） 精通DirectX HLSL和OpenGL GLSL等shader語言，熟悉常見圖像處理演算法GPU實現及優化；（2） 語言：精通C/C++；（3） 工具：Matlab數學軟體，CUDA運算平台，VTK圖像圖形開源軟體【醫學領域：ITK，醫學圖像處理軟體包】（4） 熟悉OpenCV/OpenGL/Caffe等常用開源庫；（5） 有人臉識別，行人檢測，視頻分析，三維建模，動態跟蹤，車識別，目標檢測跟蹤識別經歷的人優先考慮；（6） 熟悉基於GPU的演算法設計與優化和並行優化經驗者優先；（7） 【音/視頻領域】熟悉H.264等視頻編解碼標准和FFMPEG，熟悉rtmp等流媒體傳輸協議，熟悉視頻和音頻解碼演算法，研究各種多媒體文件格式，GPU加速；應用領域：（1） 互聯網：如美顏app（2） 醫學領域：如臨床醫學圖像（3） 汽車領域（4） 人工智慧相關術語：（1） OCR：OCR （Optical Character Recognition，光學字元識別）是指電子設備（例如掃描儀或數碼相機）檢查紙上列印的字元，通過檢測暗、亮的模式確定其形狀，然後用字元識別方法將形狀翻譯成計算機文字的過程（2） Matlab：商業數學軟體；（3） CUDA： (Compute Unified Device Architecture)，是顯卡廠商NVIDIA推出的運算平台（由ISA和GPU構成）。 CUDA™是一種由NVIDIA推出的通用並行計算架構，該架構使GPU能夠解決復雜的計算問題（4） OpenCL: OpenCL是一個為異構平台編寫程序的框架，此異構平台可由CPU，GPU或其他類型的處理器組成。（5） OpenCV：開源計算機視覺庫；OpenGL：開源圖形庫；Caffe：是一個清晰，可讀性高，快速的深度學習框架。（6） CNN：（深度學習）卷積神經網路（Convolutional Neural Network）CNN主要用來識別位移、縮放及其他形式扭曲不變性的二維圖形。（7） 開源庫：指的是計算機行業中對所有人開發的代碼庫，所有人均可以使用並改進代碼演算法。（二）機器學習工程師包括機器學習工程師要求l 專業：計算機、數學、統計學相關專業；l 技術領域：人工智慧，機器學習l 技術要求：（1） 熟悉Hadoop/Hive以及Map-Rece計算模式，熟悉Spark、Shark等尤佳；（2） 大數據挖掘；（3） 高性能、高並發的機器學習、數據挖掘方法及架構的研發；應用領域：（1）人工智慧，比如各類模擬、擬人應用，如機器人（2）醫療用於各類擬合預測（3）金融高頻交易（4）互聯網數據挖掘、關聯推薦（5）無人汽車，無人機相關術語：（1） Map-Rece：MapRece是一種編程模型，用於大規模數據集（大於1TB）的並行運算。概念"Map（映射）"和"Rece（歸約）"，是它們的主要思想，都是從函數式編程語言里借來的，還有從矢量編程語言里借來的特性。（三）自然語言處理工程師包括自然語言處理工程師要求l 專業：計算機相關專業；l 技術領域：文本資料庫l 技術要求：（1） 熟悉中文分詞標注、文本分類、語言模型、實體識別、知識圖譜抽取和推理、問答系統設計、深度問答等NLP 相關演算法；（2） 應用NLP、機器學習等技術解決海量UGC的文本相關性；（3） 分詞、詞性分析、實體識別、新詞發現、語義關聯等NLP基礎性研究與開發；（4） 人工智慧，分布式處理Hadoop；（5） 數據結構和演算法；應用領域：口語輸入、書面語輸入、語言分析和理解、語言生成、口語輸出技術、話語分析與對話、文獻自動處理、多語問題的計算機處理、多模態的計算機處理、信息傳輸與信息存儲 、自然語言處理中的數學方法、語言資源、自然語言處理系統的評測。相關術語：（2） NLP：人工智慧的自然語言處理，NLP (Natural Language Processing) 是人工智慧（AI）的一個子領域。NLP涉及領域很多，最令我感興趣的是「中文自動分詞」（Chinese word segmentation）：結婚的和尚未結婚的【計算機中卻有可能理解為結婚的「和尚「】（四）射頻/通信/信號演算法工程師類包括3G/4G無線通信演算法工程師， 通信基帶演算法工程師，DSP開發工程師（數字信號處理），射頻通信工程師，信號演算法工程師要求l 專業：計算機、通信相關專業；l 技術領域：2G、3G、4G，BlueTooth（藍牙），WLAN，無線移動通信, 網路通信基帶信號處理l 技術要求：（1） 了解2G，3G，4G，BlueTooth，WLAN等無線通信相關知識，熟悉現有的通信系統和標准協議，熟悉常用的無線測試設備；（2） 信號處理技術，通信演算法；（3） 熟悉同步、均衡、信道解碼等演算法的基本原理；（4） 【射頻部分】熟悉射頻前端晶元，扎實的射頻微波理論和測試經驗，熟練使用射頻電路模擬工具（如ADS或MW或Ansoft）；熟練使用cadence、altium designer PCB電路設計軟體；（5） 有扎實的數學基礎，如復變函數、隨機過程、數值計算、矩陣論、離散數學應用領域：通信VR【用於快速傳輸視頻圖像，例如樂客靈境VR公司招募的通信工程師（數據編碼、流數據）】物聯網，車聯網導航，軍事，衛星，雷達相關術語：（1） 基帶信號：指的是沒有經過調制（進行頻譜搬移和變換）的原始電信號。（2） 基帶通信（又稱基帶傳輸）：指傳輸基帶信號。進行基帶傳輸的系統稱為基帶傳輸系統。傳輸介質的整個信道被一個基帶信號佔用.基帶傳輸不需要數據機，設備化費小，具有速率高和誤碼率低等優點,.適合短距離的數據傳輸，傳輸距離在100米內，在音頻市話、計算機網路通信中被廣泛採用。如從計算機到監視器、列印機等外設的信號就是基帶傳輸的。大多數的區域網使用基帶傳輸，如乙太網、令牌環網。（3） 射頻：射頻（RF）是Radio Frequency的縮寫，表示可以輻射到空間的電磁頻率（電磁波），頻率范圍從300KHz～300GHz之間（因為其較高的頻率使其具有遠距離傳輸能力）。射頻簡稱RF射頻就是射頻電流，它是一種高頻交流變化電磁波的簡稱。每秒變化小於1000次的交流電稱為低頻電流，大於10000次的稱為高頻電流，而射頻就是這樣一種高頻電流。高頻(大於10K)；射頻（300K-300G）是高頻的較高頻段；微波頻段（300M-300G）又是射頻的較高頻段。【有線電視就是用射頻傳輸方式】（4） DSP：數字信號處理，也指數字信號處理晶元（五）數據挖掘演算法工程師類包括推薦演算法工程師，數據挖掘演算法工程師要求l 專業：計算機、通信、應用數學、金融數學、模式識別、人工智慧；l 技術領域：機器學習，數據挖掘l 技術要求：（1） 熟悉常用機器學習和數據挖掘演算法，包括但不限於決策樹、Kmeans、SVM、線性回歸、邏輯回歸以及神經網路等演算法；（2） 熟練使用SQL、Matlab、Python等工具優先；（3） 對Hadoop、Spark、Storm等大規模數據存儲與運算平台有實踐經驗【均為分布式計算框架】（4） 數學基礎要好，如高數，統計學，數據結構l 加分項：數據挖掘建模大賽；應用領域（1） 個性化推薦（2） 廣告投放（3） 大數據分析相關術語Map-Rece：MapRece是一種編程模型，用於大規模數據集（大於1TB）的並行運算。概念"Map（映射）"和"Rece（歸約）"，是它們的主要思想，都是從函數式編程語言里借來的，還有從矢量編程語言里借來的特性。（六）搜索演算法工程師要求l 技術領域：自然語言l 技術要求：（1） 數據結構，海量數據處理、高性能計算、大規模分布式系統開發（2） hadoop、lucene（3） 精通Lucene/Solr/Elastic Search等技術，並有二次開發經驗（4） 精通Lucene/Solr/Elastic Search等技術，並有二次開發經驗；（5） 精通倒排索引、全文檢索、分詞、排序等相關技術；（6） 熟悉Java，熟悉Spring、MyBatis、Netty等主流框架；（7） 優秀的資料庫設計和優化能力，精通MySQL資料庫應用 ；（8） 了解推薦引擎和數據挖掘和機器學習的理論知識，有大型搜索應用的開發經驗者優先。（七）控制演算法工程師類包括了雲台控制演算法，飛控控制演算法，機器人控制演算法要求l 專業：計算機，電子信息工程，航天航空，自動化l 技術要求：（1） 精通自動控制原理（如PID）、現代控制理論，精通組合導航原理，姿態融合演算法，電機驅動，電機驅動（2） 卡爾曼濾波，熟悉狀態空間分析法對控制系統進行數學模型建模、分析調試；l 加分項：有電子設計大賽，機器人比賽，robocon等比賽經驗，有硬體設計的基礎；應用領域（1）醫療/工業機械設備（2）工業機器人（3）機器人（4）無人機飛控、雲台控制等（八）導航演算法工程師要求l 專業：計算機，電子信息工程，航天航空，自動化l 技術要求（以公司職位JD為例）公司一（1）精通慣性導航、激光導航、雷達導航等工作原理；（2）精通組合導航演算法設計、精通卡爾曼濾波演算法、精通路徑規劃演算法；（3）具備導航方案設計和實現的工程經驗；（4）熟悉C/C++語言、熟悉至少一種嵌入式系統開發、熟悉Matlab工具；公司二（1）熟悉基於視覺信息的SLAM、定位、導航演算法，有1年以上相關的科研或項目經歷；（2）熟悉慣性導航演算法，熟悉IMU與視覺信息的融合;應用領域無人機、機器人等。