光学硕士，视觉算法岗秋招总结分享

Devault

当初也在牛客看了许多面经，刷了不少题目，也受到许多牛友的鼓励，跌跌撞撞也算是找到了相对满意的结果。今天突然想起一直想写篇求职分享，给找工作的牛友参考，也算是一点对牛客和牛友们的回馈吧。有什么遗漏，或者牛友想了解的欢迎指出，尽量补充。
先介绍下本人基本情况，本人光学渣硕，研究方向是图像处理。硕士期间遇到一个很好的导师，有两份实习经历。不过尽管如此，还是找工作找的很坎坷，一方面是：专业和计算机差太远；另一方面是：做得方向不是机器学习，深度学习相关。从8月初到9月末，两个月都在面试，面了有20家公司左右吧，还好运气不错，骗到了一些没睡醒HR。
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关于视觉算法岗：找工作最好的无疑是深度学习方向，现在人工智能处在风口浪尖，薪资也还不错。但是如果做底层的图像处理，比如图像增强，拼接，融合，找工作就会很费劲，本人就是一个例子，一开始面了10家左右公司，几乎没有过的，因为大部分公司都要深度学习岗。所以建议做图像处理的同学可以适当考虑转软件开发岗位，而不是做算法（如果想做算法，可以刷两个天池的比赛），因为图像处理方向真的太窄了，薪资也基本和软开持平，甚至不如软开，个人拿到最好的图像处理offer就是大疆了，别的图像处理算法offer其实还不如软开，所以个人不太看好这个方向，当然，这是个人的浅见，轻喷。
首先说一下找工作的过程：
0. 确立职业目标
这个问题其实很重要，很多人可能还不是特别明确自己做不做技术，做技术改做什么，建议确立一个岗位之后，就不要动摇了。就算找工作的过程多么坎坷，也一定要坚信自己可以的。半途而废，三心二意最可怕，回过头看了下身边找工作的同学，大部分人都找到了七八成满意的工作吧，也算是圆满了。所以，相信自己，一定要自信。
1. 准备期，越早越好
技术面：对于互联网公司就是代码（现场coding，或者电话面考一些语法知识，如虚函数，继承，C
11） 项目（实习，比赛，或者硕士研究内容）。非互联公司基本没有写代码的。不管怎么样，面互联网公司，代码能力很重要，非常重要。因为面试过程中发现，很多面试官并不是做视觉算法（可能做机器学习，NLP）的，所以很喜欢上来就写代码，项目反而问的少，比如常用的：DFS，BFS，动态规划，链表之类的操作必须会。建议刷两遍剑指offer。
HR面：HR面其实很简单，表现的诚恳一点，很想去这个公司就行了，建议大家搜一下CVTE的HR面试题，个人感觉CVTE的HR面还是比较难的，淘汰率也比较高，好好思考里面的每一个问题，想好合适的答案。能搞定CVTE的HR面，其他公司的基本上就问题不大了吧。。。毕竟大部分公司HR面刷入还是比较少的，有的甚至没有HR面，死了就太冤了。
参考书籍资料：
代码基本功：C
primer plus，数据结构，算法设计与分析，Linux命令行，深度学习框架（caffe，tf等等会一个就行）
视觉算法相关：机器学习西瓜书，cs231n深度学习与计算机视觉，多看论文，对于常用的模型要熟悉：AlexNet, VGG, ResNet, YOLO, RCNN系列，SSD，FCN。还有一些trick：BN，参数初始化方法等等
其余偶尔面试会问的东西：操作系统（C
处理多线程冲突），概率论与数理统计（大数定律，中心极限的定理等等），矩阵论（特征值的含义等），这些东西考的相对少，但是也会问。建议多刷项目，这样面试官就会没时间问你基础问题了，如果项目太少，就会问很多基础。
2. 8月开始——10月末：投简历，笔试，面试。
8月份大部分都是提前批，虽然很多公司说提前批不影响秋招，但是以我个人的情况来看，似乎提前批挂了就是挂了，正式秋招就没机会了。不知道其他牛友是否如此。所以建议大家慎重！而且现在很多公司提前批以及不免笔试了，所以，如果是很想去的公司，还是要斟酌清楚。
9月——10月是正式秋招的时候，建议大家每次都总结面试出现的问题，没答上的问题一定要回去查。同时要调整好心态，不要心态爆炸，本人一开始面了10家公司都挂了那种感觉，简直怀疑自己是不是不适合做技术，后来担心自己找不到工作，面了几个很烂的公司，之后就逆转了。似乎提前批电话面的基本都挂了，现场面的基本都过了。可能是电话面卡的比较严一点吧，所以各位牛友一定要调整好心态，自信点，阳光总在风雨后。

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