车联网算法工程师培训

顾名思义。现代汽车发展越来越智能化越来越网联化。知识点就是围绕智能和网联来学习的。

汽车新能源主要学习：新能源汽车构造、电工电子技术、汽车电控技术、电动汽车、动力电池与驱动电机、汽车新能源与节能技术、汽车检测与故障诊断等。现在的新能源还会包含部份智能网联的课程。智能网联汽车主要学习:电路分析与电子技术、高级语言程序设计、数据结构与算法分析、人工智能原理、信号与信息处理、嵌入式系统、数字通信与计算机网络、大学物理、深度学习、JAVA程序设计、智能驾驶原理、Python程序设计等。智能网联是将先进的信息技术、数据通讯传输技术、电子传感技术、控制技术及计算机技术等有效地集成运用于整个智能管理系统而建立的一种在大范围内全方位发挥作用的、实时准确高效的综合交通运输管理系统。2019年智能网联、汽车智能驾驶、自动驾驶势必成为带动汽车相关产业快速发展，成为新的经济增长点。希望能帮到你！

一、算法工程师简介（通常是月薪15k以上，年薪18万以上，只是一个概数，具体薪资可以到招聘网站如拉钩，猎聘网上看看）算法工程师目前是一个高端也是相对紧缺的职位；算法工程师包括音视频算法工程师（通常统称为语音视频图形开发工程师）、图像处理算法工程师、计算机视觉算法工程师、通信基带算法工程师、信号算法工程师、射频通信算法工程师、自然语言算法工程师、数据挖掘算法工程师、搜索算法工程师、控制算法工程师（云台算法工程师，飞控算法工程师，机器人控制算法）、导航算法工程师（@之介感谢补充）、其他【其他一切需要复杂算法的行业】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，做这一行经常要读论文；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。算法工程师的技能树（不同方向差异较大，此处仅供参考）1 机器学习2 大数据处理：熟悉至少一个分布式计算框架HadoopSparkStorm map-reduceMPI3 数据挖掘4 扎实的数学功底5 至少熟悉CC++或者Java，熟悉至少一门编程语言例如javapythonR加分项：具有较为丰富的项目实践经验（不是水论文的哪种）二、算法工程师大致分类与技术要求（一）图像算法计算机视觉工程师类包括图像算法工程师，图像处理工程师，音视频处理算法工程师，计算机视觉工程师要求l专业：计算机、数学、统计学相关专业；l技术领域：机器学习，模式识别l技术要求：（1）精通DirectX HLSL和OpenGL GLSL等shader语言，熟悉常见图像处理算法GPU实现及优化；（2）语言：精通CC++；（3）工具：Matlab数学软件，CUDA运算平台，VTK图像图形开源软件【医学领域：ITK，医学图像处理软件包】（4）熟悉OpenCVOpenGLCaffe等常用开源库；（5）有人脸识别，行人检测，视频分析，三维建模，动态跟踪，车识别，目标检测跟踪识别经历的人优先考虑；（6）熟悉基于GPU的算法设计与优化和并行优化经验者优先；（7）【音视频领域】熟悉等视频编解码标准和FFMPEG，熟悉rtmp等流媒体传输协议，熟悉视频和音频解码算法，研究各种多媒体文件格式，GPU加速；应用领域：（1）互联网：如美颜app（2）医学领域：如临床医学图像（3）汽车领域（4）人工智能相关术语：（1）OCR：OCR （Optical Character Recognition，光学字符识别）是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程（2）Matlab：商业数学软件；（3）CUDA： (Compute Unified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台（由ISA和GPU构成）。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题（4）OpenCL: OpenCL是一个为异构平台编写程序的框架，此异构平台可由CPU，GPU或其他类型的处理器组成。（5）OpenCV：开源计算机视觉库；OpenGL：开源图形库；Caffe：是一个清晰，可读性高，快速的深度学习框架。（6）CNN：（深度学习）卷积神经网络（Convolutional Neural Network）CNN主要用来识别位移、缩放及其他形式扭曲不变性的二维图形。（7）开源库：指的是计算机行业中对所有人开发的代码库，所有人均可以使用并改进代码算法。（二）机器学习工程师包括机器学习工程师要求l专业：计算机、数学、统计学相关专业；l技术领域：人工智能，机器学习l技术要求：（1）熟悉HadoopHive以及Map-Reduce计算模式，熟悉Spark、Shark等尤佳；（2）大数据挖掘；（3）高性能、高并发的机器学习、数据挖掘方法及架构的研发；应用领域：（1）人工智能，比如各类仿真、拟人应用，如机器人（2）医疗用于各类拟合预测（3）金融高频交易（4）互联网数据挖掘、关联推荐（5）无人汽车，无人机相关术语：（1）Map-Reduce：MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Reduce（归约）"，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。（三）自然语言处理工程师包括自然语言处理工程师要求l专业：计算机相关专业；l技术领域：文本数据库l技术要求：（1）熟悉中文分词标注、文本分类、语言模型、实体识别、知识图谱抽取和推理、问答系统设计、深度问答等NLP 相关算法；（2）应用NLP、机器学习等技术解决海量UGC的文本相关性；（3）分词、词性分析、实体识别、新词发现、语义关联等NLP基础性研究与开发；（4）人工智能，分布式处理Hadoop；（5）数据结构和算法；应用领域：口语输入、书面语输入、语言分析和理解、语言生成、口语输出技术、话语分析与对话、文献自动处理、多语问题的计算机处理、多模态的计算机处理、信息传输与信息存储 、自然语言处理中的数学方法、语言资源、自然语言处理系统的评测。相关术语：（2）NLP：人工智能的自然语言处理，NLP (Natural Language Processing) 是人工智能（AI）的一个子领域。NLP涉及领域很多，最令我感兴趣的是“中文自动分词”（Chinese word segmentation）：结婚的和尚未结婚的【计算机中却有可能理解为结婚的“和尚“】（四）射频通信信号算法工程师类包括3G4G无线通信算法工程师， 通信基带算法工程师，DSP开发工程师（数字信号处理），射频通信工程师，信号算法工程师要求l专业：计算机、通信相关专业；l技术领域：2G、3G、4G，BlueTooth（蓝牙），WLAN，无线移动通信, 网络通信基带信号处理l技术要求：（1）了解2G，3G，4G，BlueTooth，WLAN等无线通信相关知识，熟悉现有的通信系统和标准协议，熟悉常用的无线测试设备；（2）信号处理技术，通信算法；（3）熟悉同步、均衡、信道译码等算法的基本原理；（4）【射频部分】熟悉射频前端芯片，扎实的射频微波理论和测试经验，熟练使用射频电路仿真工具（如ADS或MW或Ansoft）；熟练使用cadence、altium designer PCB电路设计软件；（5）有扎实的数学基础，如复变函数、随机过程、数值计算、矩阵论、离散数学应用领域：通信VR【用于快速传输视频图像，例如乐客灵境VR公司招募的通信工程师（数据编码、流数据）】物联网，车联网导航，军事，卫星，雷达相关术语：（1）基带信号：指的是没有经过调制（进行频谱搬移和变换）的原始电信号。（2）基带通信（又称基带传输）：指传输基带信号。进行基带传输的系统称为基带传输系统。传输介质的整个信道被一个基带信号占用.基带传输不需要调制解调器，设备化费小，具有速率高和误码率低等优点,.适合短距离的数据传输，传输距离在100米内，在音频市话、计算机网络通信中被广泛采用。如从计算机到监视器、打印机等外设的信号就是基带传输的。大多数的局域网使用基带传输，如以太网、令牌环网。（3）射频：射频（RF）是Radio Frequency的缩写，表示可以辐射到空间的电磁频率（电磁波），频率范围从300KHz～300GHz之间（因为其较高的频率使其具有远距离传输能力）。射频简称RF射频就是射频电流，它是一种高频交流变化电磁波的简称。每秒变化小于1000次的交流电称为低频电流，大于10000次的称为高频电流，而射频就是这样一种高频电流。高频(大于10K)；射频（300K-300G）是高频的较高频段；微波频段（300M-300G）又是射频的较高频段。【有线电视就是用射频传输方式】（4）DSP：数字信号处理，也指数字信号处理芯片（五）数据挖掘算法工程师类包括推荐算法工程师，数据挖掘算法工程师要求l专业：计算机、通信、应用数学、金融数学、模式识别、人工智能；l技术领域：机器学习，数据挖掘l技术要求：（1）熟悉常用机器学习和数据挖掘算法，包括但不限于决策树、Kmeans、SVM、线性回归、逻辑回归以及神经网络等算法；（2）熟练使用SQL、Matlab、Python等工具优先；（3）对Hadoop、Spark、Storm等大规模数据存储与运算平台有实践经验【均为分布式计算框架】（4）数学基础要好，如高数，统计学，数据结构l加分项：数据挖掘建模大赛；应用领域（1）个性化推荐（2）广告投放（3）大数据分析相关术语Map-Reduce：MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Reduce（归约）"，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。（六）搜索算法工程师要求l技术领域：自然语言l技术要求：（1）数据结构，海量数据处理、高性能计算、大规模分布式系统开发（2）hadoop、lucene（3）精通LuceneSolrElastic Search等技术，并有二次开发经验（4）精通LuceneSolrElastic Search等技术，并有二次开发经验；（5）精通倒排索引、全文检索、分词、排序等相关技术；（6）熟悉Java，熟悉Spring、MyBatis、Netty等主流框架；（7）优秀的数据库设计和优化能力，精通MySQL数据库应用 ；（8）了解推荐引擎和数据挖掘和机器学习的理论知识，有大型搜索应用的开发经验者优先。（七）控制算法工程师类包括了云台控制算法，飞控控制算法，机器人控制算法要求l专业：计算机，电子信息工程，航天航空，自动化l技术要求：（1）精通自动控制原理（如PID）、现代控制理论，精通组合导航原理，姿态融合算法，电机驱动，电机驱动（2）卡尔曼滤波，熟悉状态空间分析法对控制系统进行数学模型建模、分析调试；l加分项：有电子设计大赛，机器人比赛，robocon等比赛经验，有硬件设计的基础；应用领域（1）医疗工业机械设备（2）工业机器人（3）机器人（4）无人机飞控、云台控制等（八）导航算法工程师要求l 专业：计算机，电子信息工程，航天航空，自动化l 技术要求（以公司职位JD为例）公司一（1）精通惯性导航、激光导航、雷达导航等工作原理；（2）精通组合导航算法设计、精通卡尔曼滤波算法、精通路径规划算法；（3）具备导航方案设计和实现的工程经验；（4）熟悉CC++语言、熟悉至少一种嵌入式系统开发、熟悉Matlab工具；公司二（1）熟悉基于视觉信息的SLAM、定位、导航算法，有1年以上相关的科研或项目经历；（2）熟悉惯性导航算法，熟悉IMU与视觉信息的融合;应用领域无人机、机器人等。

大数据培训内容有8个方面，你可以按照顺序学习，大数据更适合有基础的人学习，没有基础建议先学习Java，大数据前景很不错的，薪资可观，人才缺口大，应用领域众多，学大数据可以从事的工作也很多，例如：

大数据分析师

大数据挖掘师算法工程师

大数据工程师

大数据运维工程师

大数据仓库工程师

大数据产品经理

大数据架构师资深大数据架构师

基础阶段：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。hadoop mapreduce hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、历史，HDFS工作原理，YARN介绍及组件介绍。大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。大数据数据采集阶段：Python、Scala。大数据商业实战阶段：实操企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用。大数据(big data,mega data)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值密度)、Veracity（真实性）。大数据的5个“V”，或者说特点有五层面：第一，数据体量巨大从TB级别，跃升到PB级别。第二，数据类型繁多前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，价值密度低以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。第四，处理速度快1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume，Variety，Value，Velocity。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。

电路分析与电子技术、高级语言程序设计、数据结构与算法分析、人工智能原理、信号与信息处理、嵌入式系统、数字通信与计算机网络、大学物理、深度学习、JAVA程序设计、智能驾驶原理、Python程序设计等。

觉得公司公司未来发展前景如何？和同类公司相比优势在哪里？在行业中处于什么地位？未来发展还可以，咨询这块发展的还比较好，处于领先的吧，配套就要差些了，还需要继续开拓市场积累经验技术吧此信息由北京经纬恒润科技员工[算法工程师]分享于2019年06月工作氛围和团队怎么样？你是如何评价你的公司领导的？工作氛围不错，同事之间相处还可以，公司薪资保密。公司领导不一定，有的领导技术可以，但领导能力不太行此信息由北京经纬恒润科技员工[算法工程师]分享于2019年06月公司的人员流动性大吗？是否适合长期发展？公司人员流动性比较大，经常加班出差，不过也能积累更多的知识经验，长期发展感觉不推荐，短期可以当平台。此信息由北京经纬恒润科技员工[算法工程师]分享于2019年06月面试经验（北京经纬恒润科技，共1条分享）售后技术工程师面试经验(北京) - 北京经纬恒润科技2012-11-17 | 网上申请面试过程：陈述PPT 然后问点问题面试官问的面试题：工作经历 特长 所有北京经纬恒润科技面试经验>>公司动态北京经纬恒润科技新增一条来自 前员工在职员工关注者 的评价“未来发展还可以，咨询这块发展的还比较好，...”2019-06-26 23:27:04查看全部评价我要评价北京经纬恒润科技新增一条来自 前员工在职员工 分享的工资待遇，包括以下内容：“绩效及提成津贴加班工资年终奖是否有保险是否有公积金” 详情>>2018-02-26 09:38:37我要分享北京经纬恒润科技新增一条来自 前员工在职员工 分享的工资待遇，包括以下内容：“绩效及提成加班工资年终奖是否有保险是否有公积金是否准时下班周六周天是否加班

首先大数据spark技术是基于Python和scala编程语言的，熟悉掌握这两种编程语言是必须的；其次是要学习spark应用场景、模型和集群搭建等内容；还有后期的大数据处理等都是必要的知识点