工作很多年的雙非碩士轉(zhuǎn)行CV方向的面試分享
本人屬于技術(shù)比較菜的那種，雖然在學(xué)校研究的課題是機(jī)器學(xué)習(xí)方向的，但是都沒有深入系統(tǒng)的學(xué)習(xí)過算法。
工作有五年的時(shí)間，但是畢業(yè)時(shí)沒有什么規(guī)劃，開始做的不是算法崗位，可能自己比較執(zhí)著，一直想做算法崗位，平常關(guān)注算法的研究進(jìn)展，因?yàn)樽约旱年P(guān)注不在工作崗位上，所以工作做的也不好。后來跳槽，說是圖像算法崗位招進(jìn)來，進(jìn)去做的內(nèi)容也不是算法，所以兜兜轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)還是沒轉(zhuǎn)行成功。
因?yàn)榭此惴ň完P(guān)注過July校長(zhǎng)的博客，后來學(xué)習(xí)過七月的一些入門課，但是都是零零散散的，沒有任何效果，自己動(dòng)手還是太少，既然要轉(zhuǎn)行就徹底點(diǎn)，下定決心沉淀下來學(xué)習(xí)一段時(shí)間，報(bào)了七月的CV就業(yè)班。
對(duì)于數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和基本的算法，因?yàn)樽约浩匠９ぷ饕脖容^忙，沒怎么刷過leetcode ?，但是這是基礎(chǔ)，肯定是要刷下的。
畢竟是工作很長(zhǎng)時(shí)間的，自己看了很多遍七月之前關(guān)于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的課程，買了西瓜書，對(duì)于SVM，決策樹，概率圖模型等知識(shí)點(diǎn)，只要有知識(shí)點(diǎn)不是很清楚，都會(huì)在看一遍。
其實(shí)現(xiàn)在的研究方向還是離不開傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的知識(shí)，對(duì)于實(shí)際工作中用到傳統(tǒng)的算法還是很常見的。
學(xué)習(xí)任何東西都要進(jìn)行總結(jié)，要形成自己的知識(shí)體系架構(gòu)。在課堂上，老師會(huì)說很多的知識(shí)點(diǎn)，最終我們要把這個(gè)這些知識(shí)點(diǎn)添加到我們的體系里。
比如說到Iou，首先它是一個(gè)模型評(píng)估的方式，我們就要把它歸類為模型評(píng)估的體系。那么還有哪些模型評(píng)估的方式，這些評(píng)估的方式會(huì)用的哪些場(chǎng)景中，我們把這一體系給補(bǔ)全，這樣在面試中就不會(huì)膽怯。準(zhǔn)備面試就要把自己的知識(shí)體系補(bǔ)全。
簡(jiǎn)歷的準(zhǔn)備，我們工作長(zhǎng)時(shí)間的和他們才畢業(yè)的是不一樣的，首先我們的項(xiàng)目的選擇上要和現(xiàn)在的工作能夠有關(guān)聯(lián)。
在這里非常感謝七月的老師們，才開始我的簡(jiǎn)歷準(zhǔn)備只寫了課上的項(xiàng)目，和現(xiàn)有工作不是很貼切，和就業(yè)老師說了下，就業(yè)老師就專門拉了個(gè)群，邀請(qǐng)授課老師seven博士幫助我修改簡(jiǎn)歷，老師們非常用心。
當(dāng)然準(zhǔn)備的項(xiàng)目一定要很清楚具體的流程。包括數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備，用到的圖像是多少分辨率，輸入網(wǎng)絡(luò)是多大的尺寸等，寫上去的算法要知道為什么用到這個(gè)算法，其他的算法有沒有想過，有沒有更好的算法。
最后面試前準(zhǔn)備面試官會(huì)問到的問題是很關(guān)鍵的，面試就像是開卷考試，只是我們不知道他會(huì)考哪些題，這個(gè)范圍很廣。我們都會(huì)看面經(jīng)，看看面經(jīng)上問到的問題，自己也準(zhǔn)備下。
其實(shí)，就像是老師在我們?nèi)豪锇l(fā)了面試的主要考察點(diǎn)，穩(wěn)定性，業(yè)務(wù)能力，個(gè)人態(tài)度/思想觀念。
我們一般都會(huì)準(zhǔn)備業(yè)務(wù)能力的問題，可能忽略另外兩個(gè)，有時(shí)自己技術(shù)面試過了，就是HR面試，不知道啥原因就掛了，主要是我們回答問題，表達(dá)不要太夸張，表現(xiàn)自己想進(jìn)公司的愿望就行。
我是一個(gè)比較語訥的人，面試會(huì)很緊張，可能很多人和我一樣，所以準(zhǔn)備這些問題要充足，因?yàn)樵诿嬖嚤憩F(xiàn)只能發(fā)揮50%，那自己就準(zhǔn)備150%的，如果面試時(shí)會(huì)經(jīng)常忘掉準(zhǔn)備的，可以自己在家練習(xí)，把問題的答案寫下來，反復(fù)練習(xí)，這是老師們說的一個(gè)好方法。
對(duì)于業(yè)務(wù)的問題要準(zhǔn)備幾個(gè)方面吧，項(xiàng)目問題和項(xiàng)目延伸的問題，CV方向的基礎(chǔ)問題，傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，這個(gè)問到的不是特別多，筆試會(huì)遇到。
對(duì)于工作一段時(shí)間的，在獵聘網(wǎng)上投簡(jiǎn)歷比較好些，我在BOSS直聘，拉勾上基本沒啥回復(fù)。獵聘上只要更新簡(jiǎn)歷，就會(huì)有不少獵頭聯(lián)系。
我面試的公司主要分為幾大類，一個(gè)是和自己現(xiàn)在公司同一行業(yè)的公司，一個(gè)是CV行業(yè)的明星公司，還有就是其他做視覺的公司。
開始時(shí)候，都是很多現(xiàn)在同一行業(yè)的公司，面試了好幾家，也是自己沒做好這方面的準(zhǔn)備，問了好多傳統(tǒng)的算法。
1.圖像配準(zhǔn)怎么做的；
2.圖像分割用到的哪些算子；
3.圖像變換矩陣是多少自由度，等這些圖形算法。
因?yàn)檫@是自己項(xiàng)目寫了，所有問到。
CV行業(yè)的明星公司，主要說了很多項(xiàng)目中的細(xì)節(jié)，后來問到一些基礎(chǔ)知識(shí)，卷積運(yùn)算的參數(shù)量，還有如果3*3的卷積，輸入尺寸告訴你，需要多少次相乘運(yùn)算，resnet為什么可以成功，為什么叫殘差，知識(shí)蒸餾為什么叫知識(shí)蒸餾，圖像檢索中的TOP5怎么得到，如果給你很大的數(shù)據(jù)，一個(gè)機(jī)器放不下，怎么拿來訓(xùn)練，K-means算法的原理，初始值的選擇對(duì)結(jié)果有沒有影響，這里自己在二面，表現(xiàn)不好，被刷下來了。
面試成功的這家公司，主要技術(shù)問題面試的其實(shí)不多，開始說了下項(xiàng)目的問題，后來主要是在討論公司的工作內(nèi)容，其實(shí)在這里，我一直是在討論公司項(xiàng)目中可以用到的算法，解決現(xiàn)有問題，還有表現(xiàn)對(duì)公司做的東西很感興趣。
后來就筆試，其實(shí)我感覺筆試不是很好，看英文文章，寫出技術(shù)方案，寫出核心算法的代碼或偽代碼，這個(gè)可能做的比較好。有時(shí)面試是比較實(shí)在，公司就是招直接能干活的，可能你沒干過，但是表現(xiàn)有這方面的能力就可以。
面試要做好充足準(zhǔn)備，對(duì)自己要從事的方向要明確，在面試這家公司之前要想到所有可能要問到的問題，我也沒有面試很多公司，上面也是自己面試的一點(diǎn)經(jīng)驗(yàn)，希望能對(duì)大家有啟發(fā)，找到自己心儀的工作。
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