1樓：
瀉藥。從大學入坑計算機視覺快15年了。日常工作於某大手製造業研究部門鼓搗視覺。
工作體驗，最首要的可能就是現在在第一線搞ai的，基本沒有學ai的，都是傳統機器學習/視覺/文字/聲音處理出身，傳統演算法知識比較紮實。而且因為身在製造業有很多終端環境根本無法支援nn，必須和傳統演算法結合，或者必須玩命壓縮網路。所以如果題主是純ai出身，考慮範圍包括製造業的話還是推薦盡量加強一下周邊知識。
還有日常實驗用python，出品用c++，如果我對ai教學的刻板偏見正確的話題主入職前可能需要加強後者的修為。關於日本ai不如中國這個說法，題主指的是收入嗎？日本是隱藏老牌社會主義國家，行業間，行業內的收入差距都不大，所以中國的業內頂端收入超過日本很正常，特別是這種泡沫行業。
然後關於日企在中國招ai專業的現象，靠譜崗位的可能性還是有的，但也不否認有壓低人力費的需求。認清自己的能力，認清offer的意圖，掂量著決定即可。
為什麼演算法工程師主要指的是機器學習 深度學習方面的演算法，而不是演算法導論中的演算法？
因為現在的演算法工程師搞的深度學習相關的模型用不到傳統演算法的知識。但是假如你去搞一下硬核的開發工作，比如後端開發，系統架構開發，去看看各種系統的原始碼，你會發現 傳統 演算法遍地都是。 我倒覺得，是現在AI太熱了，等到什麼時候突然證明 AI所要求的算力非人力所能及的時候，演算法工程師就又會回到題主...
大資料工程師和演算法工程師的區別是什麼？
合肥北大青鳥雲登校區 大資料探勘工程師需要了解整套資料流入的過程，包括資料的接入 預處理，然後需要知道怎麼用資料解決實際的業務問題，說白就是想辦法讓資料產生價值。他需要知道一整個資料到業務輸出的機制或者說是系統，可能涉及到複雜的演算法轉化，也可能只是簡單的規則轉化，或者多個模型的轉化組合輸出等等，他...
機械人控制演算法工程師需要具備哪些專業知識？
longroad 題主既然以有工作經驗的身份去轉行，那麼個人覺得應該讓轉行後的第乙個接觸的領域與之前的工作經驗至少有點相關。好在機械人這塊較為綜合，不知道題主以前主要偏哪塊的，轉行做機械人控制應該是可以找到有相關度的工作。機械人控制演算法本質就是機械控制，個人認為理論知識主要分兩大塊 運動學 動力學...