计算机算法岗位主要学习以下内容：
数学基础
概率论与数理统计：研究随机现象及其规律性，是数据分析、数据挖掘和机器学习的重要基础。
微积分：研究函数、变化率以及积分，用于分析算法性能和复杂度。
线性代数：研究向量空间、线性变换以及矩阵，常用于图像处理、机器学习等领域。
编程语言
熟练掌握Python、Java、C++等至少一种编程语言，能够有效地编写高效、可维护的代码，并了解不同编程语言的优缺点。
数据结构与算法
了解数组、链表、栈、队列、散列表、树等基本数据结构及其操作。
掌握排序、查找、递归、动态规划、贪心算法等常见算法及其应用，并理解算法的复杂度分析。
机器学习和深度学习
了解监督学习、无监督学习、强化学习等基本方法，熟悉常见的机器学习算法如线性回归、决策树、神经网络等，并能够应用算法来训练和评估机器学习模型。
掌握深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）和模型（如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN等），了解神经网络的基本结构和工作原理。
自然语言处理与计算机视觉
了解自然语言处理的基本任务如分词、词性标注、命名实体识别、情感分析等，掌握常用的自然语言处理技术如词向量、序列标注、语言模型等。
了解计算机视觉的基本任务如图像分类、目标检测、图像分割等，掌握常用的计算机视觉技术如卷积神经网络、图像处理技术等。
系统设计与架构
学习系统设计与架构的相关知识，如分布式系统、微服务架构、云计算等，以更好地理解系统的整体架构和运行机制，从而设计出更符合实际需求的算法。
编程技能与优化
掌握编程语言的特性和语法，能够编写高效、可读性强的代码。
学习算法优化和性能调优技巧，以提高算法的效率和准确性。
数据处理与分析
学习数据处理和数据分析的方法和工具，如数据清洗、特征选择、特征工程、数据可视化等。
分布式计算和大数据技术
了解分布式计算和大数据技术，如Hadoop、Spark等，以处理大规模数据和实现高性能的算法。
领域知识与应用
熟悉自己所从事领域的背景知识和业务需求，具备实践经验并善于将算法应用于实际问题。
这些内容构成了计算机算法岗位的核心知识体系，有助于算法工程师在人工智能、大数据分析、机器学习等领域进行高效算法的设计、实现和优化。