【讨论】硕士-计算机视觉算法岗应该如何选择就业岗位

这里有几个选项:
1. 一二线大厂的ai lab,如腾讯优图,阿里达摩院,字节跳动ai lab。他们的优势有依托于大厂,有大厂光环且有保障,算法实力较为强劲;劣势(听说的)为没有核心业务,没有收益,而且各大业务部门也在积极组建ai团队,有一定边缘的风险,博士大牛云集,硕士进去后发展可能不快。
2. 一二线大厂的核心业务部门的算法团队,如阿里电商。优势是大厂,有业务;劣势可能是平时杂活多点?算法实力不如ai lab等。
3. ai独角兽。优势是技术实力最强;劣势为常年亏损靠融资,不太稳定?
4. 一二线大厂的非核心业务部门的算法团队。这一项是为了和1 3两项比较。

姑且就分为这四类。请问一下各位大佬对这四种选择如何看待呢?包括对之后的个人在公司的发展速度,薪资,跳槽的认可程度,对个人素质的提升等有何不同呢?到底该选择算法还是业务呢?

对各选择的分析可能带有一些偏见或者遗漏,各位有想法可以补充或探讨。
#算法工程师##计算机视觉岗##职业规划#
全部评论
&我觉得。。CV的先有面试,找到工作再说吧。。
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发布于 2020-04-09 00:12
同求cv求职群...
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发布于 2020-04-12 17:26
做安防的研究院也可以去,比如海康
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发布于 2020-04-09 09:27
&我个人建议再补上小厂的选项,CV相关的小厂
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发布于 2020-04-09 08:57
&招CV最多的感觉是安防厂和手机厂啊。。。
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发布于 2020-04-09 08:14
&是别人选我,不是我选别人hhhhh
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发布于 2020-04-09 08:11
cv算法太难了
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发布于 2020-04-09 07:01
大佬已经在纠结去哪,本渣硕还在跪求offer......
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发布于 2020-04-09 01:45
&…
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发布于 2020-04-09 01:11
有没有cv求职群啊。。。交流交流
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发布于 2020-04-09 00:17

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07-06 21:46
已编辑
中山大学 算法工程师
✅第一面和二面连在一起面的,有部分题记不住,算法都是先讲思路,再白板写代码,然后给面试官解释代码含义。1、算法:找第K大的数(快排)2、算法:从n个数字的数组中任取m个为一个组合,返回所有组合,顺序不一样的算一个组合(递归遍历+回溯)3、LR损失,推导,并且求导4、L1、L2的区别, L1为什么图像是菱形我说菱形可以用取点值画出来,面试官问怎么取点,我就有点懵住了,面完才想起来菱形应该是 |x| + |y| = 1 的函数图像5、梯度下降系列算法有哪些我有点蒙住了,后来才想起来应该问问 momentum adam 之类的算不算6、xgb介绍一下7、你知道有哪些损失函数?8、FM 与 LR对比一下9、softmax 与 二分类 比有什么特点。✅三面面试官很严肃,而且问的很细,有的题还很偏1、看过什么论文2、看过哪些开源项目3、看过哪些开源框架的源码?看过tensorflow源码没?4、看过xgboost源码没?5、开源项目一般就训练个模型吧,就很少量的代码。看过什么大的工程的源码吗?没看过源码别问了QAQ6、让你学 C++ 你认为你多久可以上手?7、算法:一个排好序的数组 arr 中,可能有重复数字,给定一个数target,求 arr[i] + arr[j] = target (i < j) 的对数。提了两个方法:一个字典记录出现过的数字和对应的索引列表(因为可能有重复,所以是列表)。然后一边遍历一边查询字典中是否出现了 target - arr[i],如果有则计数。双指针。但是有重复的数很麻烦,我考虑了一般的重复数情况,和两个重复数之和恰好为target的情况。但是面试官说还有别的情况,我就想不出来了,然后面试官说先到这吧。。8、auc介绍一下,给出计算公式9、xgb怎么并行运算(除了自带的并行找特征分裂点,还说了一般模型的按数据和按特征并行)但是面试官一直追问详细的并行方法。10、xgb与LR各自的优缺点11、LR为什么更容易并行12、有哪些常见的模型优化算法13、adam公式写一下(同时介绍了adam是momentum和RMSprop的结合)14、RMSprop为什么比adgrad好?15、为什么 adagrad 简单求和不好?16、GMM介绍一下,损失函数写一下17、EM算法介绍一下18、进程线程的区别?进程和线程相比有什么好处?19、用户态和内核态📳对于想求职算法岗的同学,如果想参加高质量项目辅导,提升面试能力,欢迎后台联系。
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