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【经验分享】做计算机视觉的你,如何拿到大厂的Offer的?

编辑:Amusi https://www.zhihu.com/question/272045026 本文仅作为学术分享,如果侵权,会删文处理

做计算机视觉的你,如何拿到大厂的Offer的?可否分享下?

https://www.zhihu.com/question/272045026

楼主研二计算机视觉方向的,水平不高,实习面试被拒,好奇大家是怎么利用自己的专业知识拿到Offer的?

不限BAT等大厂,如果可以的话,也可以分享下自己是怎么找到自己喜欢的工作的?

知乎高质量回答

作者:梦里风林

https://www.zhihu.com/question/272045026/answer/366665187

其实主要看自己平时的积累,当然运气也重要,已经拿到腾讯ailab的实习offer

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从CVPR出结果之后就开始找人内推,先后面了微软,腾讯,阿里,最后定了腾讯ailab计算机视觉研究员的offer。

我的github(欢迎follow): https://github.com/ahangchen

简历

简历一定要好好做,基本信息写清楚,论文,实习经历,GitHub,博客,商用项目,都是加分项,投MSRA的话还需要准备中英文简历,所以我的简历投出去的时候都是中英文一起投的。尽量简洁大方,突出自己的优势。

微软

MSRA语音组(2月23日)

语音组是华工联合培养的一个师姐推荐的,加了微信,微信电话面,当时寒假,还在家里。语音组正在搞文本识别和图文分析,一上来就问实习时间多长,想做什么样的task,然后问了简历上的论文和一个项目,然后等消息,说等我跟老板确定实习时间了再联系。

感觉MSRA招人都是希望尽快入职的,并且比较难转正,有点像临时工,后面就没有继续联系了。

MSRA视觉计算组(3月1日)

我在官网直接投了网络多媒体组(视频分析啥的跟我做的东西比较match),入职时间写的5月1日(后面跟老师讨论了一下只能最早六月去)。

这天晚上在实验室干活,忽然有视觉计算组的一个小姐姐打电话进来,是从简历池里捞到的我的简历,说他们想做object detection和模型压缩相关的东西,想找个实习生,了解了一下实习时间,发现不match(她希望能5月入职),就说之后再联系。

小结

  • MSRA目前接触到的几个面试官这边应该都凉凉了,主要还是不match(时间和任务上)
  • 简历要是比较突出的话,扔官网海投也是有被捞的希望的
  • 实习时间和方向match会大大提升被捞和通过的机会

腾讯

AI Lab计算机视觉组

一面

在我们学院一个班长群问了一下有没有人可以内推腾讯,同时有两个师兄说可以内推,一个推了SNG QQ,一个推了AI Lab。

AI Lab的大佬很快发了邮件给我,加了微信,约了个时间微信电话面(2月27日)

找了个平常开会用的会议室,因为刚开学没啥人,还比较顺利。先问CVPR的论文,问完之后稍微问了一下其他的项目,没有问多少基础知识,说等跟老板确定实习时间之后再联系。

回到学校跟老板确定实习时间之后,AI Lab这边说,因为6月才能入职,现在处理起来有点早,让我4月的时候给他留言,到时候会有一个coding test,如果也通过了就没问题了。

等通知。

二面

约了3月22日做coding测试,原本是用http://collabedit.com协作编辑器来写代码的,中间出了点故障,就改用http://doc.google.com写代码(没高亮,不用IDE,主要看思路),两个LeetCode上的题(没刷到),先用小半个小时,简单写法做了一遍,第二题很快就OK了,然后想第一题的O(1)空间解法,一路提示下来还是写了出来。

  • 第一题:
  • https://leetcode.com/problems/find-the-duplicate-number/description/
  • 第二题:
  • https://leetcode.com/problems/product-of-array-except-self/description/

HR面(4月3日)

3月31日腾讯的简历投递就要截止了,于是跟ailab的大佬说了一下这个情况,他们就给我转到流程里了,直接到HR面。4月3日下午,在实验室看论文,忽然打电话过来。主要问了这些东西:

  • 之前的面试感受(感觉还不错呀,觉得还挺适合的)
  • 介绍CVPR的论文(没怎么问细节,问了一下在论文中和导师的分工,还有实验效果)
  • 毕业后的打算(工作)
  • 家乡在哪里,对工作地和工作内容有没有什么意向,如果出省如何(偏好广东,出省也可以)
  • 有没有亲属在腾讯(如实回答,鹅厂有亲属回避制度的)
  • 实习时间安排
  • 课上完了没,实验室有没有什么活没干完
  • 问了一下我有没有问题

因为早上收到了笔试通知,所以我问了一下要不要做笔试,HR小哥说有空可以做一下,后面的流程比如offer会在清明后再联系我。

不过因为过了提前批的时间,所以系统状态里秒变不适合该岗位,内推我的面试官微信跟我说了一下这个情况,说是要4月9日之后开始实习生招聘了去更新状态,然后发offer给我,不过因为是硕士所以在AI Lab实习不一定能转正,可能会转到ai平台应用部,这边会给我实习offer(口头offer get√),但是如果想参加其他部门后面的实习招聘流程也是可以的,然后就是希望能早一点点入职。

正式offer(4月11日)

先电话确认细节,然后发短信和邮箱录用函,回邮件确认即可。

SNG QQ(2月26日)

SNG QQ在我们组开组会的周五打了电话进来,问了论文和一个detection的项目,从这里开始有问一点基础知识了:

  • Faster RCNN和SSD有啥不同,为啥SSD快?(不做Region Proposal,one-stage的)
  • 训练加速有什么办法?(答加大batch size,或者先adam再SGD)
  • 如果加大batch size需要调节哪些超参数(答加大learning rate,增加epoch)

等通知。

emmmm等了好久没后续,估计是把我忘了,也可能默默把我刷了。

腾讯优图

我印象中好像没投过腾讯优图,但是他们打电话过来。。聊了一下实习地点意向,表示不想去上海,就没有继续面了。

小结

  • 不要海投,专心一个就行。
  • 有时候面试官也不一定了解招聘流程,可以适当提醒一下加快进程

阿里巴巴

阿里云

官网投的,想着阿里这边先拿一个普通的offer保底,然后等腾讯AiLab的消息。

一面 3月7日晚

预约视频面试,在晚上提前搜了一下发现面试官是搞分布式计算的,不是搞图像的,所以面试的时候问图像不是很多。

  • 自我介绍
  • 讲了一个项目
  • 对深度学习的了解(说我在github上有一个这方面的1Kstar项目)
  • 问了一下怎么做图像处理,比如医疗图像处理(把CNCC2017看过的医疗图像处理方法全部给他说了一遍)
  • 简历上写了多模态数据挖掘,于是解释了一波多模态数据挖掘
  • 从论文扯了一下半监督学习,中间讲到了置信度,面试官就问对这方面是怎么学的,我说我们大一就有概率论的课
  • 问了一下对正态分布的理解(往高斯模型,混合高斯模型上扯)
  • 本来是要做一个算法题的,但是面试官他说他不是搞图像的,问我出什么题比较好,我说可以做矩阵运算相关的题啊
  • 然后拿了他们现在在做的一个医疗图像的任务里的一张图片,让我做分类,可以只写伪代码,也可以只写预处理代码
  • 把副院长视觉计算课的东西搬上去写了一通,高斯模糊降噪,拉普拉斯算子提取边缘啥的

据内推的师兄说简历已经到二面面试官那了,等后续通知。

二面 3.21

正在实验室改公式,忽然打了个电话过来就开始面了

  • 讲了论文
  • 问了CNN的原理
  • 问了调参经验(学习率啊,超参数学经典论文啊,每次都忘了吹一波Facebook那篇调参论文,重要的还是对数据和任务的理解啊)
  • 问了一道算法题,找出一个数组里边出现次数大于length/2的元素(剑指offer的题,一时没想到比较高效的方法,答了一个用哈希表做O(n)的,用排序做O(nlogn)的)
  • 有没有用过Hadoop, Docker这种大数据框架(我在维护一个Hbase的项目,将了Hbase里的rowkey设计,还讲了一下毕设准备用Spring boot和MongoDB)

4月5日,内推的师兄说简历到HR那了。

小结

阿里云和其他研究院/实验室相比要容易,问的东西都比较常规,一般论文讲完面试官心里就有数了,对于简历上相关的东西最好都熟悉一下,以免面试官扩展提问的时候答不上。

复习方向

  • 编程功底:刷LeetCode找找感觉,学好C++,走遍天下都不怕,虽然大厂都要求Python,但是阿里会稍微重Java,腾讯稍微重C++
  • 基础的图像处理知识,视觉计算课,数字图像处理课,计算机图形学,都可以翻一下
  • 基础的机器学习知识,李航的蓝皮书,周志华的西瓜书,学校的模式识别课,都可以过一下
  • 基本的深度学习知识,CNN,RNN,SGD,BN,各种训练Trick,要熟悉
  • 经典的论文:AlexNet,VGG,Resnet,InceptionV3, Xception,Faster RCNN, SSD,YOLO2
  • 自己的论文要能够完整地梳理一遍讲给别人听
  • 自己的项目要知道难在哪里,效果有多好

再贴一下 梦里茶大佬的秋招提前批面经:2019 秋招算法面经(含阿里、腾讯、今日头条和大疆公司)

作者:Caleb Ge

https://www.zhihu.com/question/272045026/answer/365285890

强答一下,感觉三点最重要:努力,运气和性格。

offer:

CV R&D,百度

CV Research Intern, 腾讯AI lab

CV Research Intern, 商汤

其他...

我不算很有资质的那类学生,本科中流985,研究生在早稻田某偏僻校区。16年12月开始学深度学习,17年4月经学长介绍开始在一家日本公司实习。头6个月做了两个项目,参加了个学会(很水...)。17年10月开始找工作,第一次献给了国内某人脸识别独角兽,一面在线coding一败涂地(以前学EE,加上对刷题很反感,算法只能说出思路,几乎没有现场coding能力)。同期的百度几轮面试官都更看重深度学习相关经历,算法部分勉强没被当场pass,可能因为两个DL项目一点一点熬出来的,并在原有基础上做了些改进,起到了不少帮助。最后莫名其妙的收到了offer。

17年10月后因为没有找工作压力,开始一心扑在当时公司的项目上,17年10月到18年3月期间独自搞了3个项目,还带了其他一些实习生,直接/间接参与了7,8个项目,也因为调研方案的需要,复现了一些顶会论文,最后被没被公司采用的算法公开了一些到github上。其中一个项目被当时的人脸独角兽和阿里看中,联系希望能过去实习。虽然后来没去。。3月底的时候感觉做项目比重太多,没正儿八经搞过科研,萌生了读博想法,无意间认识了来自腾讯AI lab的前辈(真的很阴差阳错)。经介绍和负责人面试了一下,过程不赘述了。当然中间也感谢某脸实习生带我刷了个某榜第一,在各家面试中都帮到了不少。

商汤那边比较顺利,应该是team leader从猎头那里直接拿到了我的简历,和两位official menmer聊了几分钟就确定入职了。

谈谈简历。给两家公司当过志愿人贩子,看过不少应届生简历,一个普遍的问题是写项目时不写相关成果。做的乱七八糟也算做过(不提直接clone别人代码跑一下就算项目的同志了),不写成果很难让人相信你实打实的钻研过。

cv领域简历的亮点主要这么几个:

  1. 顶会论文
  2. 在国内外知名实验室/公司学习/实习过
  3. 丰富的项目经历。

满足前两个条件的属于贵族阶层,找工作处于主动地位。对于出身一般的同学,第三点是逆袭的机会,即便实验室/实习公司名气一般,有丰富的项目经历,和证明项目含金量的信息的话,如github star, 竞赛的排名等,很容易从应届生中脱颖而出。三项都不占,任何一家公司都没有非选你不选其他人理由(成功率被同背景的应届生基数稀释)。

觉得自己实验室和导师都一般,尽可能出去实习。学校相对职场信息比较封闭,机会也很少,很多实验室只是在浪费你的青春。

运气部分:

我运气比较好,遇到了两位提供更高平台的前辈。运气是可以被创造出来的,多注意有选择的扩大人脉圈,包装自己的学习和工作(github,博客等)。运气机遇这些和高质量圈子的范围正相关,寻求运气前先确保自己努力了,并能给他人带来价值,别人带你混,要么看重你的实力,要么看中你的潜力,至少得占一项。

性格部分:

相对来说不安于现状,敢于采取行动做出改变的个性会增加求职命中率

作者:匿名用户

https://www.zhihu.com/question/272045026/answer/368102909

去年Baidu校招某核心部门CV岗位

自己真的不算什么大牛,不过可以给出一点小建议。

1、平时多看paper,跟进最新的技术,做到心中有数(我大约每周至少看5~10篇,在我们实验室不算多);

2、多去github找优秀源码,即使不想看,也要硬着头皮搞清楚算法的整个流程;

3、要始终保持对某个小方向的热情,这样才有深入研究的动力(不要总是换方向);

4、多和大牛交流,不定期去‘刺探’一下大牛最近在研究什么,看看自己是否可以跟进;

5、有时间放空自己,不要陷入别人算法太深,想一想有什么可以改进的地方;

6、实习不是必须的,但是如果实验室项目太坑或者能够找到很好的实习单位,那就去吧;

7、有成果了认认真真地写一篇英文论文吧;

——————

8、leetcode有时间刷一刷,这个很恶心的。

9、一定要多面试、而且要趁早,面着面着就明白其中套路了。

10、锻炼好自己的口才,面试过程表现的大方得体非常重要,不要以为有技术就走遍天下都不怕。

11、提前彩排好整个面试过程,包括自我介绍、自己项目的解说、可能潜在的问题等等。

12、运气非常重要(微笑)。

本文分享自微信公众号 - AI算法与图像处理(AI_study)

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2019-07-05

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