计算机算法岗位的主要工作内容包括：
算法研究与开发
负责深度学习、机器学习、自然语言处理和计算机视觉等领域的算法设计与优化。
参与新算法开发和评估，不借助第三方算法库，快速实现模板匹配、斑点分析等常用视觉算法的开发。
调研前沿CV算法，并进行实现，如ADAS、DSM相关的技术开发，包括车辆检测、行人检测、人脸关键点检测、车道线检测等。
数据处理与模型优化
负责数据的清洗、标注和预处理，确保数据质量和适用性，提高模型的训练效果。
选择合适的算法和设计模型架构，编写代码实现算法模型，并对模型进行持续的优化和迭代。
系统设计与实现
负责移动机器人底层运动控制相关算法研发工作，包括轨迹跟踪的控制策略设计、运动控制模型的建立等。
参与无线通信系统仿真平台搭建，使用Matlab语言实现与优化物理层仿真。
负责广告CTR、CVR模型迭代，数据分析，建模，特征工程。
应用与工程
将研究新的算法应用到实际项目中，让算法落地，如在推荐系统中的应用。
优化实际场景中的算法，进行进一步的研究和改进。
团队协作与项目管理
跟踪业界与学界新进展，将最新技术应用于实际项目中。
协助研发总监，完善产品技术方案，编写产品与项目文档。
构建知识产权体系，确保算法的专利保护。
前沿技术探索
跟踪机器学习、NLP、实时计算相关领域的学术进展，研究前沿技术，并将其快速应用到实际项目中。
性能优化
对性能优化各领域的算法工程师及其算法项目进行指导，取得业务收益。
知识图谱与文本理解
负责公司知识图谱平台的构建工作，通过结构化、非结构化数据构建大规模知识图谱。
输出业务相关的文本理解、分类、知识抽取等问题的解决方案和实践。
这些职责要求算法工程师具备扎实的数学和计算机科学基础，熟练掌握相关编程语言（如Java、C、Python等），并且具备较强的动手实践能力和创新思维。