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• 写在前面

这是我之前写在公众号里的一篇文章，在此分享到牛客上，一来是希望能和牛客上的朋友们一起交流学习CV算法以及相应的知识，也欢迎大家关注我的公众号WeThinkIn。

• 干货篇

----【目录先行】----

1. 公司基本面

2. base城市

3. 多因素综合分析

   
   

----【公司基本面】----

首先，针对计算机视觉算法（CV）岗，我想给出的offer选择逻辑是（个人建议）：

大公司核心团队 > 中小公司核心团队 > 大公司边缘团队 > 小公司前景未知团队

接下来，我将分享支撑这些逻辑的观点。

📝宏观角度

我们抛开CV算法岗，抛开技术岗，抛开岗位部门告诉你们的未来愿景，一个公司或者组织想要稳步发展不断成长的关键就是健康的现金流与活跃的上下游。更具象一点讲，就是业务是否有力量，业务是否能带来现金流，业务是否在扩张。

那么，现在CV算法最为成熟的可落地的场景有哪些呢？赋能安防，赋能移动端美颜类APP，赋能电商/视频平台，赋能可以使得公司原本业务更进一步增长利润的场景。

因为现阶段的赋能属性，所以要求公司必须本身已经有强力的基础业务，而达到这个要求，基本上就是大公司了。而强力基础业务带来的充足现金流让CV算法岗除了进行赋能业务以外，也可以有一定的自由空间进行高价值的研究突破工作。这种情况下一般更容易进行正向发展的循环，有利于个人的成长以及给公司创造更多的价值。

那如果没有强力的基础业务，主要依靠算法解决方案能力去赋能别人呢？去成长为算法解决方案提供商呢？这其实是一个思路，但是面临的问题还是回到上面的两个点，现金流与上下游。首先，别人可能不需要你去赋能，就像上面讲的自己有能力组建赋能团队的公司，并且这些公司也想给别人赋能从而变成竞争对手关系开始卷；其次，无法创造一劳永逸的toC算法产品，算法一般作为系统产品中的一个组件或者模块；再者，深度学习的瓶颈已经慢慢展现出来，资本市场面对AI的热情也已回归理性。

但是能在中小公司中将垂直细分领域中的业务或者算法解决方案做到行业顶尖，广积粮，筑高墙，守住细分领域，那么我相信这样的历练对个人的成长与价值的回报也一定会是非常让人兴奋的。

而核心与边缘体现在部门话语权。核心部门一般会有较高的话语权，这时大家深入思考的一些问题，其他部门也会更积极的配合一起落地实践。如果大家所在的部门处于边缘部门，可能没办法统筹更多的资源进行成长与变革。

📝微观角度

微观角度我们主要从以下三个方面进行展开：

1. 数据规模：CV算法模型需要海量数据作为食粮，来最大限度的提升模型性能。如果合法合规的高质量数据获取手段都没有的话，事情就比较难办了。
   
2. 业务盈利：业务方向是否可持续盈利？业务方向是否可持续扩展？业务方向是否可持续深耕增加护城河？业务技术栈是否能让自己在技术与行业经验上有足够提升？
3. 系统应用：首先是否有充足硬件资源，是一人有几个卡可以训练测试吗，还是十几个人只有一张卡，或者一个公司一次能并行68个实验，一个公司一次只能并行8个实验，那么整体实验/开发/测试效率就有巨大的差距；其次是否有庞大与扎实的算法使用场，这样算法才能有持续优化与开拓的可能。你说一个便利店图像视觉的业务与一个商圈的图像视觉业务，哪个能有迭代深入的空间呢；再者，应用上下游是否配套，是有完善的训练平台开发部门每天等着你用他们的平台训练模型还是你自己拿个服务器从头开始配置环境？是有完善的底层优化与加速部门等着你用他们的算子进行模型优化并进行上线/部署，还是你自己进行底层算子的开发？不同情况效率就会有差异。
   

1. 疫情影响：疫情或多或少会对公司的营收造成影响，希望大家在选择offer的时候对这个因素也进行一定的评估。
2. 政策因素：公司所在城市的人才政策是否具备积极意义，并且尽量选择顺应历史进程并在此基础上不断成长的公司。

----【多因素综合分析】----

1. 自我认知：自己想要什么样的工作状态，是按部就班的稳定还是富有挑战性的竞争。可能公司里的不同部门也会有不一样的工作状态，差异可能会细化到组，希望大家结合自身的意愿与身体状况来做一个合适的选择。
2. 信息搜集：可以从已经入职的朋友，面试官口中，还有像牛客和知乎等平台获取你想要的不同offer的优缺点信息，供自己参考。
3. 薪资：薪资一般由基本月薪+奖金+签字费（一次性）+股票/期权+公司福利中的几项组成。这里需要注意的是基本月薪会与五险一金的缴纳直接挂钩，所以要清楚公司缴纳五险一金的比例与细节。

• 最后