算法工程师的技能要求可归纳为以下核心维度：
一、硬技能要求
- 编程能力
- 精通Python（需掌握Web框架：Django/Flask/FastAPI）
- 熟练掌握SQL进行数据操作
- 部分岗位要求C++部署能力（如机器人视觉算法部署）
- 熟悉Linux系统操作及常用命令
- 算法理论
- 基础算法：LR/MLP/CNN/RNN/词袋模型等
- 前沿算法：大语言模型应用（提示词工程/RAG/微调）
- 扩展方向：多模态算法/跨语言任务处理/强化学习
- 数学基础：线性代数/概率论/统计学/优化理论
- 工具框架
| 类别 |
技术要求 |
| 机器学习 |
Scikit-learn/Pandas/Numpy/Matplotlib |
| 深度学习 |
TensorFlow/PyTorch/Keras |
| 大模型开发 |
LangChain/LlamaIndex |
| 模型部署 |
TensorRT/ONNXRuntime/OpenVINO |
- 工程能力
- 全流程实施：数据预处理→模型训练→性能优化→生产部署
- 系统集成：对接硬件平台（x86/ARM）的算法移植能力
- 性能优化：低精度量化/模型压缩/推理加速
二、行业专项能力
- 领域知识
- 能源管理系统优化（需求预测/资源调度）
- 智能语音助手（NLP/多轮对话）
- 推荐系统（用户画像/协同过滤）
- 机器人控制（运动控制算法/传感器融合）
- 项目经验
- 优先考虑：端到端项目经历（需求分析→部署落地）
- 高价值经历：大模型应用开发/运筹优化项目/专利成果
- 典型项目指标：算法精度/响应延迟/资源消耗优化率
三、软性能力要求
- 技术文档能力
- 能撰写技术方案/专利文档/项目报告
- 具备技术方案汇报能力（含可视化展示）
- 跨领域协作
- 与专利工程师/硬件团队/产品经理的协作经验
- 技术需求转化能力（理解业务场景→技术方案）
- 持续学习
- 跟踪CVPR/NeurIPS等顶会论文
- 快速复现SOTA算法能力
- 开源社区参与经历（加分项）
四、资质要求
| 维度 |
具体要求 |
| 学历 |
本科起步（算法岗50%要求硕士以上） |
| 经验 |
3-5年为主（高端岗要求5年+） |
| 薪资区间 |
18-50k（大模型岗可达50k+） |
| 地域分布 |
上海/深圳/北京需求最集中 |
五、前沿技术储备
- 大模型开发：参数高效微调(PEFT)/模型蒸馏
- 多模态融合：视觉-语言联合表征学习
- 边缘计算：模型轻量化/异构计算优化
- 机器人算法：SLAM/运动规划/模仿学习
该岗位要求呈现明显的复合型特征，技术能力需覆盖算法理论（30%）、工程实现（40%）、领域知识（20%）、软技能（10%）四个维度。根据猎聘数据，具备大模型开发能力的候选人薪酬溢价可达40%，同时掌握CUDA加速和边缘部署技术者市场竞争力提升57%。
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张颖欣
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