計算機視覺畢業(yè)后找不到工作怎么辦？
本人目前是985高校渣碩一枚，準研三，方向是計算機視覺。成績中等，無論文，無比賽經(jīng)歷，有項目經(jīng)歷。導師基本放棄科研，平時學生都處于放養(yǎng)狀態(tài)。編程基礎(chǔ)還可以，自認為在教研室算好的了，python用得比較熟，C++也會一點。pytorch， tensorflow，keras等框架也用的還可以，之前為了找工作做準備，自己還復(fù)現(xiàn)了幾篇論文中的代碼放在github上，但獲贊數(shù)寥寥。當初選擇該方向時，深度學習正處于大熱階段，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)。然而到了找工作的時候了，發(fā)現(xiàn)就業(yè)形式和我想的相差太大。
最近陸陸續(xù)續(xù)有公司開始秋招的提前批了，計算機視覺崗位招的清一色算法工程師，沒有論文，或者大賽獲獎的找到算法崗的簡直不要太難，周圍的同學都開始紛紛轉(zhuǎn)Java開發(fā)，自己也開始慌了。想到學了兩年的CV，最后工作都找不到，一時間十分失落，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)在跟深度學習，機器學習相關(guān)的專業(yè)，是不是都快爛大街了，是否應(yīng)該勸退后來者。為什么網(wǎng)上很多鼓吹A(chǔ)I的，營造出一種很好就業(yè)的錯覺，然而到最后大多數(shù)人都找不到這方面的工作。
匿名用戶回答：
跟深度學習，機器學習相關(guān)的專業(yè)，也許是爛大街的多。但是，從崗位而言，其實并不是這么一回事情。
你能來問問題，至少說明，你還想努力改變這個現(xiàn)實。所以，我是想要幫你的，只是這需要首先矯正下你的思維。
你目前的認識是流于表面的。優(yōu)秀的候選人，一樣是打著燈籠都找不到的。但是普通的，有點專業(yè)背景的學生，的確是毛毛的多。為什么說你流于表面？反過來講你就明白了，“難道有論文，有比賽經(jīng)歷，有項目經(jīng)歷”就好找了嗎？很顯然，這答案放到現(xiàn)在，基本是一樣的 —— 也不好找。
真正容易找的，只有這么一小撮人
有著頂會一作 —— 說明科研能力能打，能在未來給算法團隊扛法論文的kpi
有著著名比賽前三 —— 說明調(diào)參能力能打，能在未來給算法團隊抗比賽的kpi
有“相關(guān)”項目經(jīng)歷 —— 說明工程能力能打，人來就能用，根本不用培訓，能在最短時間內(nèi)形成戰(zhàn)力
背靠幾大實驗室，有著人脈支持 —— 說明是個關(guān)系戶，能不能打不重要。雖然你進來是大頭兵，但是你的師兄師姐很可能是你上級的上級。
所以你看到了，真正的本質(zhì)，也是重點 —— 你要能打～～～
事實上這一小撮人，同質(zhì)化嚴重，所以雖然條件好幾個，但是實際上條件的交集，并不比條件的并集小多少。很多滿足這樣條件的同學，他們還沒有畢業(yè)，就已經(jīng)被工作找到了。
當然，你也許會覺得，有論文總比沒有強，有比賽總比沒有強，有項目總比沒有強……。可是，真的是這樣的嗎？
很多人，也覺得我有篇sci，你憑啥看不起 —— 不好意思，這是公司不是學校。如果是sci，那么TIP，TCSVT，TNNLS這樣的才能被算。沒頂會只能說明，你導師/實驗室，要么就不是這個圈子的人，要么就是你根本沒有能通過頂會的抗壓測試 —— 如何在幾個月時間之內(nèi)，以可能遠超996的工作壓力下，依然可以產(chǎn)出領(lǐng)先世界同行的成果。所以，弄篇垃圾sci，真心還不如一篇accv。
很多人，也覺得我這里有比賽進到前幾，你憑什么看不起 —— 不好意思，我們對于那種不慎出名，沒多少獎金，或者總共都沒幾個隊的比賽，都沒啥興趣。我們以后要打的比賽，即便不是奧運會，也得要是全運會。各種校運會，及其以下的，寫出來，徒惹人恥笑，真的只有負面印象分。
很多人，也是這么覺得，我參加了xx培訓班，K天從入門到精通了很多項目了；我研究生期間參與了好幾個國家項目；你憑啥看不起 —— 不好意思，你以為的相關(guān)項目，壓根不相關(guān)。是的，如今我組都要求，增加負樣本篩簡歷 凡是提到什么MNIST， cifar，Titanic，Boston house price，……，統(tǒng)統(tǒng)都斃掉；有真正項目經(jīng)歷的人不會寫這個。
如我前面所言，如果你沒有過硬的關(guān)系，還想要進到某些崗位。那毫無疑問，只能靠你自己能打，至于你是能打這里，還是能打那里，關(guān)系倒不是很大；當然你都能打，是最好不過的了。
企業(yè)都是很現(xiàn)實的，你的隊友，你的經(jīng)理也都是很現(xiàn)實的，簡單一句，“我不會，但我可以學”，是不足以打動真正的頭部崗位的，因為有的是人會說一樣的話。
那你現(xiàn)在如咸魚一樣的現(xiàn)狀，應(yīng)該如何改變？無非就是這么幾個選擇：
繼續(xù)讀博，但一定這次擦亮眼，別找佛系導師，除非你未來職業(yè)規(guī)劃變成考公。
自己努力，畢業(yè)找工作
如果你自己編程不錯，可以考慮參與某些大公司的開源項目。多提CR，多做維護。有一些背景并不突出的同學，其實是以這樣的方式，被我們反向招聘的。為啥？因為他們已經(jīng)證明了自己的工作能力，是招之能用的典型。而團隊找一個，已經(jīng)熟悉相關(guān)產(chǎn)品，有興趣，有能力的隊員，但是只用給一樣多的錢，香嗎？香的很。
迅速彌補自己的短板，搞篇論文，保證至少自己能過簡歷的初篩。最好當然是要有到頂會一作，但是這對于你這么個單兵基本沒可能。但是，這并不代表，搞篇icip，accv 或者wacv也是個遙不可及的夢想。記住，別搞期刊，也別搞水會。
拉下臉皮，該舔的舔，該跪的跪。我當年老板也很佛系，但是這不代表，他以前沒有奮斗過，也不代表他沒有過硬的關(guān)系。如果你實驗室有師兄師姐如今混的不錯，只要你能讓導師給你遞個話，大概率你還是能上的。對的，我現(xiàn)在組里面的關(guān)系戶都是這么來的。
其實，如果你非要找SDE的工作，你也不見得就要完全放棄CV。實際當中，尤其是做CV產(chǎn)品的時候，算法大佬最大的槽點之一就是相關(guān)的支持SDE
啥？要支持瀏覽器內(nèi)跑模型？SDE團隊說，tensorflow.js是個選擇，好吧來搞吧。什么？模型跑不了？有算子不支持？好滴，改吧。重新訓練模型，一個禮拜過去了。行了，這次能跑了，但是cpu占用率太高了。行模型改小，該多小才合適？不知道？算了，不同的量級的模型一起訓。又一個禮拜過去了。啥，有模型cpu占用率達標了，但是又嫌棄準確率差？行再來……，一個小破項目，本以為一個月上線的，結(jié)果半年都沒有弄完 —— 算法團隊和SDE團隊之間，來來回回。一直等到對面隊伍里面有個能做ML，又懂SDE那一套的小X，加入團隊，自己訓練模型外加web部署，這事情才算了結(jié)。
啥？要支持XX系列的芯片/板子能跑的模型？這事情，算法團隊很難搞，跟硬件，軟件都有關(guān)系，所以算法大佬一個人很難搞起來。尤其是需要模型優(yōu)化，部署的時候，幾乎不同的板子很可能就是一套新的東西。而不懂模型的SDE，根本就是抓瞎，解釋起來也是雞同鴨講。
……
上面都是很現(xiàn)實的工作里面的例子，雖然我部門HR一直致力于找有相關(guān)CV背景的SDE，但是其實收效甚微。學校里面幾乎沒人弄模型落地那一套，并且這一套東西，或者準確的說是，一套套的東西（每個硬件平臺）都可能不一樣。這說明啥？說明，做開發(fā)，也不見得就不要CV的背景；你有這個背景，在特殊的位置上，你能干的更出色。
再次回來，要找工作，你就要知道自己的價值所在 —— “我為什么要給你這份工作”，并不是一個虛假的面試問題。而你的回答應(yīng)該是，我能打這個，能打那個，并且年輕，學習能力還強……
如果我是你的話，我會：
好好想想，自己到底要什么。講真，如果你家里條件不錯，現(xiàn)在去讀博也是個不錯的選擇。如果家里急等著你賺錢，那直接刷題，弄個普崗開發(fā)也不是很難的事情。但是關(guān)鍵是，你想好了，就別變來變?nèi)?。人是沒有可能什么便宜都占到的，但是變來變?nèi)サ娜耸亲⒍〞肋h也挖不到路盡頭的金子的，哪怕每條路的盡頭都有金子。
找學院里面能打的同學/老師，只要他能帶你發(fā)頂會，你可以負責調(diào)試+跑所有的baseline，這樣的貢獻，給你個二作，很多地方都沒有問題。很多地方，頂會二作也就夠了。這能夠最短時間內(nèi)，解決你的論文短板。
找一個自己感興趣的項目，如果你志在算法崗，那參與那種科研型強的項目，比如keras里面去實現(xiàn)個某個layer；反之，那就參與那種落地性強的項目。短時間內(nèi)，加強自己的skill set。
找自己導師好好聊聊，看看有什么樣的資源可以支持你下。
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