25届视觉Slam算法碎碎念

上一篇发疯文好多评论的 hh 也没那么矫情
就是一直被养鱼 横向对比 急了
在这里总结一下
地平线 slam算法一面 1h项目加手撕 秒挂。
菜鸟 定位建图 手撕二叉树不会 换两道写完秒挂。
蘑菇 感知算法 工作内容不满意 没后续。
博世 战略实习生 (真的会被恶心到)电话面+笔试
题型填空选择算法两道100+76,面试没问八股,问计组,问dsb什么的,问进程线程,一星期不给结果,过了半个月说倾向其他人(体验极差 两个同门一个师弟面博世都只有面试而且很简单 审批也快)
酷睿程 一面二面 排序横向对比一周 无后续。
美的 官网投递 测评 笔试100+88 没给面试机会(认识了同岗通过的同学 只1hc)
辉曦智能 (避雷 不专业)一面二面 coding写出来一半 讲了一下思路 面试完三天不传面试结果 问了hr多次模棱两可说缺少c++经验
云鲸智能 一面完了无后续
丰疆智能 一面完了无后续
零跑科技  一面完了催了一下hr 挂
小米 简历筛选一个月
美团 笔试100+66+33 简历筛选 无面试
海康威视 简历筛选挂
禾赛 去年拒了面试 今年简历进不去
文远 简历挂

后来一家做gps+imu定位算法的给了offer,一天250,但当时博世其实笔试加面试感觉挺好,就给拒了(苏州自驾部的面试官真的很恶心  问的问题很奇怪  无八股 基本都是408的东西  怎么说讷 自己确实没学好 但是同门都在里边实习 确实不需要啊 难为人 hr也不专业 很佛系 基本半个月才有后续)

最后去了长安自驾感知部门(感谢收留),方向多传感器标定,基本从零开始上手开发,目前十天了感觉还行,朝九晚六 先狗着

总结与思考
总结:SLAM方向的岗位真的少之又少,如果不是9硕9本论文项目拉满的选手,不建议allin 这个方向。 可以往深度学习方向靠,虽然也卷但毕竟需求大点,为了实习进大厂转java也行。已经在这个赛道的可以多做些项目,琢磨透,甚至可以好几手准备

思考:我觉得碰壁多的原因
第一,20年本科毕业,22年读研究生,gap了两年,影响很大。
第二,本科学的材料,后来很多面试考官质疑非科班出生,影响也很大。
第三,自己学艺不精,没论文,项目也简单,没什么亮点,算法理解不深
第四,别学slam
全部评论
bro啊 我论文方向就slam
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发布于 2024-06-15 09:33 江苏
研一搞了slam一年,研二的时候有个做slam的师兄告诉我slam已经不好找工作了。幸好早早跑路换方向了
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发布于 2024-06-17 17:43 北京
有个问题很疑惑,未来发展高端制造业,智能机器人是其中之一,为什么slam岗还特别少呢,还是说未知环境少大多靠轨迹规划
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发布于 2024-11-11 13:32 陕西
兄弟,我和你差不多,20年本科毕业,22回来读研,学艺不精,还是个双非,就导致现在高不成低不就,啥都没有 slam也是导师项目要用,所以才无奈搞的。暴风哭泣……
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发布于 2024-09-24 15:00 天津
slam工作一年感受:别学slam
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发布于 2024-07-13 14:24 江苏
我是做传统视觉的,感觉更没出路
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发布于 2024-07-11 20:36 香港

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今年传统slam秋招截止到现在,总结如下:1.车企进不入,头部车企面试难度高的离谱(3-4轮技术面,甚至包含专门的手撕八股环节),hc剧少,基本上都是干数据生产的工作,卡双九(有论文可以稍微降低一下学历要求或者强对口实习)进面试不在少数。。。。,来就是要能干活的,池子还很深(车bu救救我吧,呜呜呜,虽然进去可能要搞开发了。。。直接道路严重走错)2.机器人最近确实势头比较猛,相对应的slam岗位要多了,但大部分基本上都是初创,应届生水平不够去初创要死掉半条命都有可能;仓储类机器人slam确实硬需求,但做的很成熟,hc其实也不多,而且技术栈都是2d的(太成熟了),调度算法在这里感觉比slam hc相对要多;割草机器人,泳池机器人(这种感觉slam搞起来还有点意思,户外还是有很多工作可以去做的)一些公司给的待遇不错都是40+起步,但是进面普遍卡双九(有论文可以稍微降低一下学历要求或者强对口实习),也就是双九(或论文和强对口实习)才有资格竞争,竞争难度堪比车企3.借助3dgs之风,诞生了很多手持三维重建设备的厂商,并且市场需求还不错,也产生了一些slam算法工程师的需求,但需求量目前还不算大,但有总比没有强,就是不知道待遇咋样,相关信息太少。。。4.额外补充一下,落地L4(比如无人物流),虽然招slam,也需要slam,但是行业竞争压力很大,校招需求不多,需要立刻干活的社招总结:目前slam在机器人,手持设备,无人机这种对算力设备要求很苛刻,很care硬件成本的方向总体需求已经远超车企!如果未来打算从事slam行业,可以主要去找这些方向的实习,招聘时候投递这些厂商也会更有优势!对了,slam虽然挂着算法的名号,实际上很多厂子,开的不如中大厂软开测开价,真是纯纯小丑,传统slam,抓紧润,未来slam无非就是工业界厂子里还用到,要不然就是生产真值或者三维重建给learning算法生产数据的角色了。同样的学习投入成本,和回报完全不成正比,log化严重!如果只是图搞钱,去大厂软开(后端)或者测开难度比slam低多了,赚的钱还不比slam算法差,我bg92,身边搞传统规控和slam的,保底的大部分都是软开测开,有些明智的提前布局转ai开发了,这个发展潜力感觉也不错,毕竟算法至少少数人,落地的牛马需求才是大头,传统算法堪比算法软开双修
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