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%。