算法工程師的崗位職責
算法工程師的崗位職責
算法工程師負責產(chǎn)品信息處理和信息特性處理設(shè)計工作，以及相關(guān)工作進度規(guī)劃。下面是學(xué)習啦小編整理的算法工程師的崗位職責。
算法工程師的崗位職責1
職責：
1、負責運動控制的數(shù)據(jù)采集、信號處理、儀器控制等模塊研發(fā)和維護,包括關(guān)鍵技術(shù)方案設(shè)計/詳細設(shè)計/調(diào)試/驗證/測試/現(xiàn)場調(diào)試
2、編寫軟件使用說明書等相關(guān)技術(shù)性文件
3、完成項目中有關(guān)機器人軌跡設(shè)計、分析、控制的需求分析(7軸機械手臂);
4、算法產(chǎn)品開發(fā)和算法的優(yōu)化實現(xiàn);
5、與項目組成員溝通，及時發(fā)現(xiàn)和解決存在問題;
任職要求：
1 本科及以上學(xué)歷,計算機、測控類專業(yè)
2 精通Labview或C#
3 精通伺服、步進等電機控制
4 熟悉醫(yī)療相關(guān)GB9706、YY0505、YY/T 1406.1-2016等相關(guān)標準
5 有康復(fù)醫(yī)療機器人研發(fā)背景優(yōu)先
算法工程師的崗位職責2
職責
1.參與機器視覺項目前技術(shù)調(diào)研、方案制定;
2.負責圖像處理、模式識別、目標跟蹤、行為識別等領(lǐng)域的算法研究與實現(xiàn);
3.指導(dǎo)項目的現(xiàn)場調(diào)試與優(yōu)化;
4.參與制定和維護所研發(fā)項目的技術(shù)文檔;
任職要求
1.具有數(shù)學(xué)、電子、自控、計算機、通信等相關(guān)專業(yè)的碩士兩年以上工作經(jīng)驗;博士學(xué)歷及以上一年以上工作經(jīng)驗;
2.有機器視覺、模式識別、視頻圖像處理領(lǐng)域的算法研究經(jīng)驗;有標定、跟蹤、目標檢測、姿態(tài)識別等實際經(jīng)驗者優(yōu)先;
3.熟悉c/c++語言編程，有扎實的編程基礎(chǔ)。
4.勇于接受挑戰(zhàn)，有良好的團隊合作精神。
算法工程師的崗位職責3
職責：
1.光通信領(lǐng)域測試曲線，事件點提取，檢測和識別
2.工作主要涉及小波分析、非平穩(wěn)噪聲處理、奇異點及信號特征分析等;
3.需要良好的時域，頻域和數(shù)字信號處理基礎(chǔ);
4.需要較好的軟、硬件溝通協(xié)調(diào)能力;
任職要求：
1.男女不限，22-35歲，物理、數(shù)學(xué)、自動控制等專業(yè)本科或以上學(xué)歷，一年以上算法工作經(jīng)驗;
2.精通C代碼設(shè)計，精通matlab、simulink等仿真工具應(yīng)用;
3.良好的溝通表達能力，有良好的團隊合作精神;
4.熟悉通信理論、信號處理等基本理論，精通小波理論者優(yōu)先
5.OTDR算法經(jīng)驗者優(yōu)先
算法工程師的崗位職責4
職責：
1、使用matlab分析信號(ADC采集的模擬信號)，并依據(jù)信號特性與實際需求編寫對應(yīng)的數(shù)據(jù)處理算法
2、個人可以或者可以協(xié)助將matlab算法移植到FPGA平臺
3、善于規(guī)范化的開發(fā)與測試
4、具有良好的數(shù)學(xué)能力和良好的軟件編程習慣
5、掌握數(shù)字信號處理、基本電路原理、DSP原理或者開發(fā)、FPGA原理或者開發(fā)
任職要求：
1、自動化、計算機、電子等相關(guān)專業(yè)，本科及以上學(xué)歷
2、熟悉使用相關(guān)開發(fā)工具
3、工作積極主動、認真細致、具有良好的團隊合作精神
算法工程師的崗位職責5
職責：
1、負責醫(yī)療相關(guān)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘，模型建立工作;
2、AI系統(tǒng)開發(fā)與集成;
3、與工程團隊合作，負責相關(guān)技術(shù)的產(chǎn)品化落地;
4、根據(jù)客戶場景，完成算法設(shè)計，實現(xiàn)和調(diào)優(yōu)，推進算法落地;
5、負責計算機視覺、自然語言理解、深度學(xué)習算法等領(lǐng)域的研發(fā)工作，保持算法在工業(yè)界和學(xué)術(shù)界的領(lǐng)先;
6、追蹤技術(shù)前沿，及時判斷研發(fā)過程對產(chǎn)品的影響。
任職要求：
1、碩士或以上學(xué)歷;
(計算機、電子等相關(guān)專業(yè)畢業(yè)，或非相關(guān)專業(yè)但已有多年計算機互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)從業(yè)經(jīng)驗)
2、有良好編程基礎(chǔ)，熟悉python/lua等至少一門腳本語言，熟悉c/c++編程;
3、熟悉機器學(xué)習基本理論，熟悉分類、回歸、降維、ensemble等;
4、熟悉深度學(xué)習基本理論，熟悉利用DNN/CNN/RNN進行特征學(xué)習;
5、熟悉caffe，CNTK, tensorflow，mxnet等至少一個深度學(xué)習框架;
6、熟悉scikit-learn等機器學(xué)習庫。
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