1. 圖像處理，尤其是基於OpenCV的圖像處理算法，壹般產品裏有做美顏，濾鏡什麽的特別喜歡招這塊的小朋友，近壹兩年有被做深度學習的取代的趨勢。最近google出了arcore，所以讓不少小公司也能出壹些效果很好的換頭類應用。
2. 計算機圖形學，這也算是壹個大類，主要涉及到圖形渲染算法，光追算法，三維圖像重構等圖像繪制方面的內容。這個方向，不光是做3d引擎和遊戲開發方面，對於很多行業需要與cad相關的，都會涉及到這壹個領域的模型和優化算法設計。
3. VR，AR領域，涉及到的包括視頻跟蹤，SLAM，raytracing，幾何投影等等，實際上是壹個綜合的領域，目前主要是做計算機視覺的轉行做這塊。
4. 醫學影像處理，三維圖像重構，用在B超，CT成像上，這個是醫療方向的。
5. 通信基帶信號處理，網絡優化算法，這壹塊其實很式微了，畢竟高大上的算法小公司沒成本去實施。
6. 音頻濾波，用在HiFi產品，比如車載音響，手機廠商，圈子其實蠻小的。
7. 控制算法，自適應濾波算法，用在機械領域上，比如機械臂行程控制，穩定性。
8. 有限元算法，這塊從雷達，機械，電磁學，到服裝設計，都有很有價值的應用。
9. 信號處理，比如插值，頻譜分析，盲信號分離，壓縮感知，物聯網大部分應用會涉及這壹塊。
互聯網和軟件行業把算法分離成壹個獨立的崗位大體有兩個原因。第壹，低級的軟件工程師不懂算法，或者更幹脆壹點說不懂數學，所有涉及到模型和計算公式的工作都必須要找專業人員來搞定。第二，從生產效率考慮，初級算法工程師很多沒有很好的軟件工程背景，簡單點說就是不會寫代碼只會寫matlab，這種工程師的工作交付沒有辦法直接投入生產，所以需要將他們的工作和生產環節隔離開。綜上所述，就是小編今天給大家分享的內容，希望可以幫助到大家。