算法(Algorithm)是一系列解决问题的清晰指令，也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。算法工程师就是利用算法处理事物的人。
目前国内外状况
国内从事算法研究的工程师不少，但是高级算法工程师却很少，是一个非常紧缺的专业工程师。算法工程师根据研究领域来分主要有音频/视频算法处理、图像技术方面的二维信息算法处理和通信物理层、雷达信号处理、生物医学信号处理等领域的一维信息算法处理。
在计算机音视频和图形图像技术等二维信息算法处理方面比较先进的视频处理算法：机器视觉成为此类算法研究的核心;另外还有2D转3D算法(2D-to-3D conversion)，去隔行算法(de-interlacing)，运动估计运动补偿算法(Motion estimation/Motion Compensation)，去噪算法(Noise Reduction)，缩放算法(scaling)，锐化处理算法(Sharpness)，超分辨率算法(Super Resolution),手势识别(gesture recognition),人脸识别(face recognition)。
在通信物理层等一维信息领域目用的算法：无线领域的RRM、RTT，传送领域的调制解调、信道均衡、信号检测、网络优化、信号分解等。
另外数据挖掘、互联网搜索算法也成为当今的热门方向。算法工程师逐渐往人工智能方向发展。
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
下面来介绍几个常见的算法工程师
信号算法工程师
信号算法工程师则专注于信号处理算法，常见领域为通信、军事、卫星、导航、无线、雷达等。
图像算法工程师三重境界 ：
一、传统图像算法工程师：
主要涉及图形处理，包括形态学、图像质量、相机成像之3A算法、去雾处理、颜色空间转换、滤镜等，主要在安防公司或者机器视觉领域，包括缺陷检测;
二、现代图像算法工程师:
涉及模式识别，主要表现的经验为Adaboost、SVM的研究与应用，特征选取与提取，包括智能驾驶的研究与应用、行人检测、人脸识别;
三、人工智能时代图像算法工程师：
深度学习，主要在大型互联网公司或者研究所机构，具体体现在TensorFlow等开源库的研究与应用，包括机器人的研究、基于深度学习的人脸识别;
通信算法工程师
1.仿真平台很重要!真的很重要，真的特别重要!通信的算法可以基于仿真平台去验证和实现，是实现我们idea的理想地方。
仿真平台可以基于很多工具搭建，比如matlab,python,C++等，由于matlab是美国MathWorks公司出品的商业数学软件
2.通信的基本知识，傅里叶变换的相关知识，加上对滤波器的了解，对这些足够了解，做通信算法工程师上手也会非常快的。
3.对协议的阅读和深度理解很重要（相关推荐：Java架构师进阶学习路线）
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