棉花糖夫人
1.专业要求：计算机、电子、通信、数学等相关专业;
2.学历要求：本科及其以上的学历，大多数是硕士学历及其以上;3.语言要求：英语要求是熟练，基本上能阅读国外专业书刊;4.必须掌握计算机相关知识，熟练使用仿真工具MATLAB等，必须会一门编程语言。5.算法工程师一般都是学的数据挖掘和机器学习，而且对专业要求比较高，对能力也有一定的限制。 算法工程师是一个非常高端的职位; 专业要求：计算机、电子、通信、数学等相关专业; 学历要求：本科及其以上的学历，大多数是硕士学历及其以上。
最基本的，你要学习计算机编程语言，数学，英语等等。算法是解决某个特定问题而产生的指令集合，在一定的时间，得到想要的结果。算法工程师算是个高端专业，方向一般有图形图像，音频等。
像类似于车牌识别就是图形图像算法解决的。一般情况下，算法先抽象为数学函数，再由计算机编程语言来实现算法。其次，很多研究方向的文献多为英文读物，英语一定要能够看明白文献。
需要以下技能：1、熟练掌握C/C++和python语言编程，熟悉linux开发环境，有扎实的数据结构和算法设计功底；2、熟悉推荐业务常用理论和算法，在多个领域（如排序模型，召回模型，用户画像，深度学习等）有三年以上实际工作经验；3、有优秀的逻辑思维能力和数据分析能力，善于分析和解决问题；良好的沟通能力与团队协作能力；4、有推荐系统，广告系统，搜索引擎等开发经验；熟练掌握机器学习、深度学习的基础理论和方法，并在自然语言处理任务中有实际应用经验者优先；5、熟练使用一种或几种深度学习框架（如tensorflow、caffe、mxnet、pytorch等），或者熟悉spark、hadoop分布式计算编程者优先。硬技能：1. 数学：包括概率论与数理统计、矩阵论、随机过程。2. 计算机基础：包括操作系统、组成原理、数据结构。3. 算法能力：包括对领域内主流模型进行优缺点对比、在设定的场景中选择合适的方案等。想要了解更多关于算法工程师的问题可以咨询一下CDA认证机构，CDA是大数据和人工智能时代面向国际范围全行业的数据分析专业人才职业简称。全球CDA持证者秉承着先进商业数据分析的新理念，遵循着《CDA职业道德和行为准则》新规范，发挥着自身数据专业能力，推动科技创新进步，助力经济持续发展。
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（一）参加全科（四科）考试条件： 1、工程技术或工程经济专业大专（含大专）以上学历，按照国家有关规定，取得工程技术或工程经济专业中级职务，并任职满3年。 2、按照国家有关规定,取得工程技术或工程经济专业高级职务。 3、1970年(含1970年)以前工程技术或工程经济专业中专毕业，按照国家有关规定，取得工程技术或工程经济专业中级职务，并任职满3年。 （二）免试部分科目的条件： 对从事工程建设监理工作并同时具备下列四项条件的报考人员，可免试《建设工程合同管理》和《建设工程质量、投资、进度控制》两科。 1、1970年（含1970年）以前工程技术或工程经济专业中专（含中专）以上毕业； 2、按照国家有关规定,取得工程技术或工程经济专业高级职务； 3、从事工程设计或工程施工管理工作满15年； 4、从事监理工作满1年。 （三）报考条件中，从事相关专业工作年限的计算截止到2005年年底。 考试科目、考试成绩管理 --返回顶部-- 考试科目：考试设4个科目，具体是：《建设工程监理基本理论与相关法规》、《建设工程合同管理》、《建设工程质量、投资、进度控制》、《建设工程监理案例分析》。其中，《建设工程监理案例分析》为主观题，在试卷上作答；其余3科均为客观题，在答题卡上作答。 成绩管理：参加全部4个科目考试的人员，必须在连续两个考试年度内通过全部科目考试；符合免试部分科目考试的人员，必须在一个考试年度内通过规定的两个科目的考试，方可取得监理工程师执业资格证书。
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成为算法工程师的要求：专业要求：计算机、电子、通信、数学等相关专业；学历要求：本科及其以上的学历，大多数是硕士学历及其以上；语言要求：英语要求是熟练，基本上能阅读国外专业书刊；必须掌握计算机相关知识，熟练使用仿真工具MATLAB等，必须会一门编程语言。目前国内从事算法研究的工程师不少，但是高级算法工程师却很少，是一个非常紧缺的专业工程师。算法工程师根据研究领域来分主要有音频/视频算法处理、图像技术方面的二维信息算法处理和通信物理层、雷达信号处理、生物医学信号处理等领域的一维信息算法处理。在计算机音视频和图形图形图像技术等二维信息算法处理方面目前比较先进的视频处理算法：机器视觉成为此类算法研究的核心；另外还有2D转3D算法(2D-to-3D conversion)，去隔行算法(de-interlacing)，运动估计运动补偿算法(Motion estimation/Motion Compensation)，去噪算法(Noise Reduction)，缩放算法(scaling)，锐化处理算法(Sharpness)，超分辨率算法(Super Resolution),手势识别(gesture recognition),人脸识别(face recognition)。在通信物理层等一维信息领域目前常用的算法：无线领域的RRM、RTT，传送领域的调制解调、信道均衡、信号检测、网络优化、信号分解等。另外数据挖掘、互联网搜索算法也成为当今的热门方向。算法工程师逐渐往人工智能方向发展。
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