一、ai算法工程师需要什么专业？

1.   专业要求：硕士及以上学历，数学、计算机、电子信息、软件工程、新能源、自动化、电力系统等理工科相关专业。

2.   技能要求：1）熟悉机器学习常用算法，熟悉深度学习开发平台，如Caffe/TensorFlow/Theano/Pytorch等，有深度网络开发经验；

3.   优选条件：1）有过FPGA开发、计算架构设计经验者优先；2）对小样本、域迁移学习、视觉Transformer、无监督/半监督学习、神经网络可解释性等其中某领域有深度了解者优先；3）具有互联网公司或能源行业算法实习经验优先；算法比赛中取得top10%名次优先。

二、人工智能与算法的关系？

个人认为人工智能算法是让机器通过学习掌握某种技能的本事，而做这件事的人就是AI算法工程师。

人工智能算法中的仿生学和统计学可分为两类，而统计学属于传统的机器学习，也就是基于大量的数学理论。算法工程师也要基于这些理论去设计框架解决问题。而主流的人工智能算法更多基于仿生学（神经网络）。

三、ai算法工程师待遇？

答：1，ai算法工程师待遇应该是很不错的，按学历统计,大专工资￥18.2K,本科学历工资,应该在￥22.0K。

2，全国人工智能算法工程师工资平均工资 ￥9.4K，增长161.8%。数据可信度高，数据统计依赖于各平台发布的公开薪酬。

四、数据科学家与算法工程师区别？

数据科学家和算法工程师是两个密切相关但有所区别的职业角色，它们在技能、职责和工作重点上有所不同：

1. **数据科学家**：

   - **技能**：数据科学家通常具备统计学、机器学习、数据挖掘和数据分析的深厚知识。他们能够理解和解释复杂数据，并从中提取有价值的信息。

   - **职责**：数据科学家的工作重点是理解业务问题，通过数据分析来提供洞察力，支持决策制定。他们可能会设计实验、建立模型、分析数据集、解释结果并提出基于数据的建议。

   - **工作重点**：数据科学家更侧重于数据的探索性分析和解释，以及将数据分析转化为可操作的策略和洞察力。

2. **算法工程师**：

   - **技能**：算法工程师通常具备计算机科学和软件工程的深厚背景，擅长于设计、开发和应用算法来解决技术问题。

   - **职责**：算法工程师的工作重点是开发高效、可扩展的算法和系统，以处理和分析大量数据。他们可能会编写代码、优化现有算法、实现新算法，并确保系统的稳定性和性能。

   - **工作重点**：算法工程师更侧重于算法的实现和优化，以及构建能够处理大规模数据集的可靠系统。

**区别**：

- **应用领域**：数据科学家通常在商业分析、市场研究、医疗保健、金融等领域工作，而算法工程师则更多在科技公司、研发部门、人工智能等领域工作。

- **技能侧重点**：数据科学家更侧重于统计分析、数据挖掘和机器学习，而算法工程师更侧重于计算机科学、编程和系统设计。

- **工作成果**：数据科学家的工作成果通常是数据驱动的洞察力和决策支持，而算法工程师的工作成果是高效运行的算法和软件系统。

尽管数据科学家和算法工程师有各自的专长，但在实际工作中，两者往往需要紧密合作，以确保数据分析和算法应用能够有效地结合，共同推动项目或产品的成功。

五、算法工程师是做什么的？

算法工程师是一种专业人士，他专门从事算法的设计、开发、测试和优化等工作。

算法工程师需要具备深厚的数学和计算机科学知识，还需要具备出色的编程技能和算法设计能力。在算法工程师的工作中，他们需要通过对问题的分析，设计出合适的算法，并使用编程语言实现算法。

算法工程师还需要对算法进行测试和优化，以确保算法的正确性和性能。这需要他们深入理解算法的内部工作原理，同时具备高效的沟通和解决问题的能力。除了设计算法和实现算法外，算法工程师还需要关注数据安全和隐私保护等方面的问题，以及根据市场需求和技术趋势不断进行学习和技能提升。

总之，算法工程师是一种非常重要的职业，他们在人工智能、大数据分析、云计算等领域中扮演着至关重要的角色。