算法工程師各種待遇按工作時間，資歷，等不同，差異很大，基本從4500元到15000元不等。
算法工程師是處理數(shù)據(jù)的專業(yè)人士，他們研究并開發(fā)可用于計算機程序的算法。原理是基于數(shù)學和計算機科學的基礎理論，結(jié)合各種技術(shù)來實現(xiàn)數(shù)據(jù)處理、模型構(gòu)建和性能優(yōu)化等任務。算法工程師的工作需要了解常用算法的原理，需要掌握數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、算法復雜度分析等知識，以及具備編程能力。算法工程師的工作職責是識別問題、設計解決方案，實現(xiàn)這些方案并優(yōu)化算法的性能。算法的使用和優(yōu)化是算法工程師的核心任務，他們需要保證算法的準確性、高效性以及可擴展性，以使計算機程序能夠高效地進行數(shù)據(jù)處理和分析。
答：算法工程師簡稱是cuda。
利用算法處理事物的人
算法（Algorithm）是一系列解決問題的清晰指令，也就是說，能夠?qū)σ欢ㄒ?guī)范的輸入，在有限時間內(nèi)獲得所要求的輸出。如果一個算法有缺陷，或不適合于某個問題，執(zhí)行這個算法將不會解決這個問題。
不同的算法可能用不同的時間、空間或效率來完成同樣的任務。一個算法的優(yōu)劣可以用空間復雜度與時間復雜度來衡量。算法工程師就是利用算法處理事物的人。
我認為算法工程師的核心競爭力是對模型的理解，對于模型不僅知其然，還得知其所以然。
于是我把目標檢測的經(jīng)典論文翻來覆去地看，將各種目標檢測模型分解成了N個模塊，針對每個模塊，反復比對各篇論文處理方式的異同，思考各種處理方式各自的優(yōu)缺點，以及有沒有更好的處理方式，比如：
深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中的降采樣總結(jié)了降采樣的各種方式；
深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中的升采樣梳理了升采樣的諸多方法；
關(guān)于物體檢測的思考簡述了anchor free與anchor based的異同、one stage和two stage的區(qū)別與聯(lián)系；
深度學習高效網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)設計和高效卷積神經(jīng)網(wǎng)絡一覽總結(jié)了高效網(wǎng)絡的設計思路與具體細節(jié)；
在anchor free檢測器炙手可熱的時候，Why anchor?分析了anchor free和anchor based的歷史由來，以及各自利弊。
同時對目標檢測實踐中一些開放式的問題也有一些自己的思考，比如：
關(guān)于感受野的總結(jié)詳述了感受野的計算方式和在應用時需要注意的地方；
目標檢測網(wǎng)絡train from scratch問題猜想了一下目標檢測能夠train from scratch的關(guān)鍵，在這篇文章里我質(zhì)疑了DSOD和DropBlock這兩篇論文對train from scratch問題下的結(jié)論（當時何愷明那篇討論train from scratch的paper還沒出來，從何愷明后來paper的實驗看來，我的質(zhì)疑是對的）。
上面是把模型揉碎了看，最近開始有更多時間與精力接觸除了目標檢測以外的任務，于是思考如何將各個計算機視覺任務統(tǒng)一起來，最近有了一點小的想法，該想法形成了一篇簡短的文章。
第二階段
這一階段我認為算法工程師的核心競爭力在于代碼功底好，一則知道各個模型的實現(xiàn)細節(jié)，二則能即快又好地實現(xiàn)idea。于是我用pytorch手擼了Yolov2和Yolov3。同時看了不少優(yōu)秀的開源代碼，比如darknet、mmdetection等等。最近正在用pytorch仿照mmdetection擼一個語意分割的訓練框架。
第三階段
最近開始接觸各個行業(yè)對計算機視覺的需求，我發(fā)現(xiàn)一名優(yōu)秀的算法工程師僅僅對模型理解不錯、代碼功底不錯是不夠的，還需要對有計算機視覺業(yè)務需求的行業(yè)有著較深入的理解。恰好最近看了一篇阿里云機器智能首席科學家閔萬里的專訪文章，專訪里這幾段話我深以為然：
在阿里云的時候，我就親自打造了一個崗位：DTC：Data Technology Consultant。DT有兩個含義，一個是數(shù)據(jù)技術(shù)Data Technology，一個是數(shù)字化轉(zhuǎn)型Digital Transformation，一語雙關(guān)。他們像大夫，望聞問切，跟客戶一起梳理出業(yè)務流程中的痛點，找到優(yōu)化方式。DTC不只是對行業(yè)整體的判斷，還要對賽道中的選手體檢，有開藥的能力?？梢园褜Ψ降碾y言之隱梳理出來，定量、優(yōu)先級排序，然后從整體到細節(jié)，一層層結(jié)構(gòu)化分解，最后進入具體執(zhí)行。你要在傳統(tǒng)行業(yè)創(chuàng)造新價值，就要搞清楚：什么東西制約了你的產(chǎn)能，制約了你的效率，制約了你的利潤率。技術(shù)人員今天往產(chǎn)業(yè)走，我相信整體遇到的障礙就是如何把技術(shù)思維變成以業(yè)務需求為導向的技術(shù)思維、技術(shù)分解思維。
雖然閔萬里這幾段話里的主體是技術(shù)咨詢師，但我覺得這也是成為一名優(yōu)秀算法工程師的必備品質(zhì)。
總結(jié)一段話就是：
算法工程師往產(chǎn)業(yè)里走，需要把技術(shù)思維轉(zhuǎn)變?yōu)橐詷I(yè)務需求為導向的技術(shù)思維、技術(shù)分解思維；
算法工程師需要像大夫一樣望聞問切，跟客戶一起梳理出業(yè)務流程中的痛點，找到優(yōu)化方式；
算法工程師不僅需要有對行業(yè)整體的判斷，還需要對客戶有體檢、開藥的能力，可以把客戶的難言之隱梳理出來，定量、優(yōu)先級排序，然后整體到細節(jié)，一層層結(jié)構(gòu)化分解，最后進入具體執(zhí)行；
要在傳統(tǒng)行業(yè)創(chuàng)造新價值就要搞清楚什么東西制約了產(chǎn)能、效率、利潤率。
僅僅輸出模型的算法工程師比較容易被替代，更高的追求是輸出一整套端到端的系統(tǒng)方案，從與客戶一起梳理業(yè)務痛點、硬件選型、模型部署環(huán)境的規(guī)劃與搭建、數(shù)據(jù)采集和標注標準制定、模型選型與設計等等。
40歲。據(jù)今晚報可知，一般來說，算法工程師的職業(yè)壽命很少超過40歲。當然這中間的原因很多，有的是跟不上IT行業(yè)的發(fā)展節(jié)奏，有的是因為常年加班沒有自己的生活，有的是因為沒有養(yǎng)成常年學習的習慣，被行業(yè)淘汰了。算法工程師就是利用算法處理事物的人， 算法工程師有計算機、電子、通信、數(shù)學等相關(guān)專業(yè)要求，研究方向有視頻算法工程師、圖像處理算法工程師、音頻算法工程師等。
算法工程師前景好，愿意投入大量時間精力進去，時刻跟進國際前沿，確實非常有前途。隨著崗位對技術(shù)的要求越來越高，薪水在大規(guī)模增長。 所以，圖像算法的前景有很多好的。夠有天賦，夠努力，再有好的團隊和項目，初學者幾年以后，會發(fā)展的不錯。
如果不是興趣使然，依靠圖像算法發(fā)家致富的可能性不大。
如果自身喜歡，愿意投入大量時間精力進去，時刻跟進國際前沿，確實非常有前途。
算法工程師前景還是比較廣闊的。
算法（Algorithm）是一系列解決問題的清晰指令，也就是說，能夠?qū)σ欢ㄒ?guī)范的輸入，在有限時間內(nèi)獲得所要求的輸出。如果一個算法有缺陷，或不適合于某個問題，執(zhí)行這個算法將不會解決這個問題。
不同的算法可能用不同的時間、空間或效率來完成同樣的任務。一個算法的優(yōu)劣可以用空間復雜度與時間復雜度來衡量。算法工程師就是利用算法處理事物的人。
這個崗位在計算機研發(fā)崗位中算是比較高端的崗位了，一般的互聯(lián)網(wǎng)公司，這個崗位很難招應屆生，都是有一定的工作經(jīng)驗的才會招聘，而且這個崗位薪資一般都高于2萬，當然，在很多大廠，年薪幾十萬上百萬很正常，前提是你能力過硬
有前景的，
物理層/通訊算法工程師，現(xiàn)在是超級熱門的職位，國內(nèi)很缺，國內(nèi)有20多家做小基站的公司，都有物理層開發(fā)部門，但很缺人。非常好就業(yè)。INTEL的一個物理層軟件白送出去，基本上沒有哪個公司能接下來，吃透，然后進行新的功能開發(fā)。如果有機會做物理層開發(fā)，一定抓住機會，在學校先積累一點知識，然后找一家好公司干幾年，不會超過5年，年薪50萬不是夢。
目前，在京東算法工程師的薪資待遇為，普通算法工程師底薪6000元，初級算法工程師薪資7000元，高級算法工程師最高可以獲得一萬元的薪資待遇，但是在京東公司的工作壓力較高總體來說待遇屬于中規(guī)中矩的，如果想進入京東公司的算法，工程師行業(yè)先要了解清楚再選擇入職
