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          985 CV 找不到工作? 4 點(diǎn)誠懇建議

          共 3409字,需瀏覽 7分鐘

           ·

          2021-05-15 01:57















          點(diǎn)擊上方機(jī)器學(xué)習(xí)與生成對抗網(wǎng)絡(luò)”,關(guān)注星標(biāo)

          獲取有趣、好玩的前沿干貨!

          Editor:嘯林 From:新智元
          【新智元導(dǎo)讀】985研究生,學(xué)計(jì)算機(jī)視覺,出來后找不到工作?新智元帶你看看這個(gè)70萬瀏覽量問題下的答案干貨:找工作難,是因?yàn)榍皟赡闍I領(lǐng)域泡沫太大。然而,真正的人才什么時(shí)候都緊缺,搞扎實(shí)自己的基本功比什么都重要。心態(tài)放平,好好刷leetcode,好offer總在不遠(yuǎn)處。


          計(jì)算機(jī)視覺畢業(yè)后找不到工作怎么辦?


          AI專業(yè)畢業(yè)后是不是找不到工作?近日,有知乎網(wǎng)友提問,獲得了70萬閱讀量。

           


          我們來看看他的履歷:


          本人目前是985高校研究生,方向是計(jì)算機(jī)視覺。成績中等,無論文,無比賽經(jīng)歷,有項(xiàng)目經(jīng)歷。編程基礎(chǔ)還可以,自認(rèn)為在教研室算好的了,python用得比較熟,C++也會一點(diǎn),PyTorch, TensorFlow,Keras等框架也用的還可以。


          當(dāng)初選擇該方向時(shí),深度學(xué)習(xí)正處于大熱階段,什么無人駕駛,人臉識別聽起來就很高大上,似乎人人都想往這方向轉(zhuǎn)。


          聽起來是不是和正在看這篇文章的你很像?


          然而,到了找工作的時(shí)候,這哥們發(fā)現(xiàn)就業(yè)形式和他想的相差太大:


          最近陸陸續(xù)續(xù)有公司開始秋招的提前批了,計(jì)算機(jī)視覺崗位招的清一色算法工程師,沒有論文,或者大賽獲獎(jiǎng)的找到算法崗的簡直不要太難,周圍的同學(xué)都開始紛紛轉(zhuǎn)Java開發(fā),自己也開始慌了。


          想到學(xué)了兩年的cv,最后工作都找不到,一時(shí)間十分失落,感覺如果去做Java開發(fā),還不如本科一畢業(yè)就出去工作,完全沒有讀研的必要。


          所以我想問的是現(xiàn)在跟深度學(xué)習(xí),機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的專業(yè),是不是都快爛大街了?AI的大規(guī)模發(fā)展是不是只是個(gè)幻覺?


          大環(huán)境:前兩年的泡沫太大


          從就業(yè)市場大環(huán)境來看,主要原因是前兩年AI大火,導(dǎo)致許多人轉(zhuǎn)行入坑,泡沫太大,導(dǎo)致如今找工作難。


          排名第一的知友 @zhongyian 說:


          這個(gè)人才領(lǐng)域前些年泡沫太大,不是現(xiàn)在算法突然不好找工作了,而是之前太容易了。


          知友@m(xù)ileistone說:


          現(xiàn)在市場出現(xiàn)了一個(gè)看起來很矛盾的現(xiàn)象,招聘公司覺得計(jì)算機(jī)視覺算法工程師難招;計(jì)算機(jī)視覺算法工程師應(yīng)聘者覺得工作難找。


          前幾年因?yàn)槿斯ぶ悄艽蠡?,非常多人轉(zhuǎn)行進(jìn)入計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域,供給遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于需求,給應(yīng)聘者以工作難找的感覺。


          另一方面,這突然轉(zhuǎn)行涌入計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的人才大部分能力不太夠,畢竟隔行如隔山,有效供給其實(shí)并沒有因?yàn)榇罅咳瞬呸D(zhuǎn)行涌入這個(gè)領(lǐng)域而變多,所以公司覺得計(jì)算機(jī)視覺算法工程師難招。


          另一名匿名用戶說:


          現(xiàn)在的情況是cvpr,nips等會議投稿量暴增,很多有paper的都不一定能進(jìn)相關(guān)崗位,一作除外,那種有競爭力的。


          還是要把自己的基本功搞扎實(shí),真正的人才什么時(shí)候都緊缺


          知友們普遍認(rèn)為,好不好找工作和你選擇學(xué)Java還是CV無關(guān),算法沒有高下之分,企業(yè)只看個(gè)人水平。不要沉浸在985、或是學(xué)CV比Java高級的幻想中,自己基礎(chǔ)咋樣自己還沒點(diǎn)兒數(shù)?


          知友@hzwer說:


          當(dāng)我們說 AI 人才缺口的時(shí)候,是說能獨(dú)當(dāng)一面的人太少。不論畢業(yè)院校,沒有拿的出手的比賽論文項(xiàng)目經(jīng)歷,直接拿到算法崗 offer 不可能。企業(yè)招這樣的人又貴又沒有戰(zhàn)斗力,不如招本科實(shí)習(xí)生培養(yǎng)。


          知友@theHunter說得更直白:

          一位匿名用戶認(rèn)為,基礎(chǔ)算法能力非常重要:


          算法能力真的很重要,就問一下那些跨專業(yè)搞ML DL CV NLP……的同學(xué),你知道DP是啥不?貪心?分治?我認(rèn)識的很多跨專業(yè)的同學(xué)根本不知道。我覺得最錯(cuò)誤的是把 ML當(dāng)作一個(gè)獨(dú)立的領(lǐng)域,而不是一個(gè)計(jì)算機(jī)從業(yè)人員應(yīng)有的能力。這樣就導(dǎo)致同學(xué)們只知道ML,而不去考慮CS基礎(chǔ)。


          一名匿名用戶說:


          我周圍很多非計(jì)算機(jī)科班出身的人,做開發(fā)對他們而言難度和跨度都太大。

          相比較之下,學(xué)個(gè)python,看看論文,找個(gè)開源項(xiàng)目改吧改吧就能跑出個(gè)結(jié)果,反而更容易。


          畢竟算法對他們而言唯一的區(qū)別就是原來要寫Matlab,而現(xiàn)在變成了python。這樣的人如果不是理論水平特別特別高,我不知道企業(yè)招進(jìn)去有什么用。所以現(xiàn)在招人也聰明了,上來就leetcode甩臉,medium,hard整起來。所以我覺得你如果還想找到比較好的崗位,就先把leetcode刷出來。


          同樣,一家開發(fā)公司的員工@Jarvix在下面實(shí)名怒答:



          排名第一的知友 @zhongyian 的回答:


          首先,開發(fā)崗和算法崗無高低貴賤之分。


          往大了說,任何工種都是平等的,更何況都是程序員;往小了說,算法工程師本上還是工程師,是開發(fā)的一種。開發(fā)方面大佬也多的是,只是最近算法比較火,但是未來還真不好說。


          其次,算法分兩種崗位,一種是算法崗,做建模工作,發(fā)發(fā)文章;一種是開發(fā)崗,負(fù)責(zé)研究崗研究出的算法的落地,會涉及到數(shù)據(jù)清洗,特征工程,開發(fā)上線等工作。


          工業(yè)界用的算法是滯后于學(xué)術(shù)界好幾年的,不要對公司所做的算法有太多的幻想,現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)比你想的質(zhì)量差太多,現(xiàn)實(shí)用的算法也沒有那么高端。也就是說,大部分時(shí)間不是用在建模。


          再次,為什么現(xiàn)在現(xiàn)在算法不好找工作了?


          倒也不是勸退,其實(shí)公司也是有算法工程師的缺口的,遇到的好幾個(gè)hr都說,收到幾百份簡歷,但是沒什么匹配的。所以說做算法的人多是真的,可是需要做算法的人也是真的。矛盾點(diǎn)在于供需不匹配。


          之前市場空缺大,高薪、低門檻勢必吸引更多的人做算法,而19年之后,薪資低了,門檻還高,做的人自然而然就少了。19年有些開發(fā)同學(xué)是可以拿到和算法同學(xué)差不多的薪資的,這在前兩年可不是。


          轉(zhuǎn)換思路,另投他坑


          在排名第二的答案中,匿名用戶說:


          實(shí)驗(yàn)室也是做視覺方向的,但我那一屆同實(shí)驗(yàn)室的碩士里,就我一個(gè)找了和CV相關(guān)的工作。


          有發(fā)過頂會的大牛去了網(wǎng)易游戲,問他為何不接著搞CV、DL,他說最主要是給錢多。所以,MOP(money oriented programming)才是王道。


          知友@本馬則另辟蹊徑,提出「算法退級」:


          CV方向確實(shí)人多坑位少,比NLP方向內(nèi)卷的更厲害。不過,NLP方向也快不行了。個(gè)人建議是,不建議直接轉(zhuǎn)開發(fā)崗,算法與開發(fā)的技能棧差別比較大,容易兩者都做不好,更焦慮。


          比如從CV退去做更寬泛的深度學(xué)習(xí)乃至機(jī)器學(xué)習(xí)崗位,一些深度學(xué)習(xí)甚至計(jì)算機(jī)視覺在其他領(lǐng)域的應(yīng)用,如天氣預(yù)測,衛(wèi)星等,這些不直接做AI的相關(guān)單位或企業(yè)也是可以考慮的。


          繼續(xù)往后退的話,就是看看機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)的。如果還是不行,就找找數(shù)據(jù)分析崗。


          要有毅力,心態(tài)放平


          有知乎用戶援引名人經(jīng)歷: 


          還有人認(rèn)為,認(rèn)準(zhǔn)方向,就不要在乎短期行業(yè)波動(dòng):



          最后的建議


          綜合了幾位知友的回答,總結(jié)下來建議有以下幾點(diǎn):


          1. 給自己增加加分項(xiàng):功利的來看,幾百份簡歷,沒有明確的加分項(xiàng),hr有多少時(shí)間,又如何能確定你基礎(chǔ)扎實(shí)呢?尤其想去大廠,簡歷不出彩是真的有點(diǎn)難。建議深挖一下項(xiàng)目經(jīng)歷,視覺算法相關(guān)的部分從原理到實(shí)現(xiàn)都別含糊。

          2. 好好練基本功、刷leetcode吧。不要望洋興嘆,周圍有好幾個(gè)leetcode刷兩遍的,也沒啥文章和競賽,但是最后工作都不錯(cuò)。

          3. 盡量走內(nèi)推/提前批:找直系學(xué)長學(xué)姐,部門領(lǐng)導(dǎo)直推(不等于給個(gè)內(nèi)推碼的那種,當(dāng)然如果只能找有內(nèi)推碼的,也不錯(cuò)了)。面試前想辦法了解下目標(biāo)崗位部門情況。

          4. 不要焦慮:明確自己的定位,有時(shí)候不是找不到工作,是找不到滿意的工作,工作總是會有的。985計(jì)算機(jī)碩士已經(jīng)比市場上絕大部分人好找工作的多了,堅(jiān)持住,結(jié)果不會太差的。


          參考連接:知乎:計(jì)算機(jī)視覺畢業(yè)后找不到工作怎么辦?

          https://www.zhihu.com/question/335451320

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