计算机视觉毕业后找不到工作怎么办？

 

本人目前是985高校渣硕一枚，准研三，方向是计算机视觉。成绩中等，无论文，无比赛经历，有项目经历。导师基本放弃科研，平时学生都处于放养状态。编程基础还可以，自认为在教研室算好的了，python用得比较熟，C++也会一点。pytorch， tensorflow，keras等框架也用的还可以，之前为了找工作做准备，自己还复现了几篇论文中的代码放在github上，但获赞数寥寥。当初选择该方向时，深度学习正处于大热阶段，什么无人驾驶，人脸识别听起来就很高大上，似乎人人都想往这方向转。然而到了找工作的时候了，发现就业形式和我想的相差太大。最近陆陆续续有公司开始秋招的提前批了，计算机视觉岗位招的清一色算法工程师，没有论文，或者大赛获奖的找到算法岗的简直不要太难，周围的同学都开始纷纷转Java开发，自己也开始慌了。想到学了两年的cv，最后工作都找不到，一时间十分失落，感觉如果去做Java开发，还不如本科一毕业就出去工作，完全没有读研的必要。所以我想问的是现在跟深度学习，机器学习相关的专业，是不是都快烂大街了，是否应该劝退后来者。为什么网上很多鼓吹AI的，营造出一种很好就业的错觉，然而到最后大多数人都找不到这方面的工作。

 

 

 

作者：吉恒杉
链接：https://www.zhihu/question/335451320/answer/1221028813
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说一个和楼主很像的例子，之前组里招一个实习生，基本不会python，计算机视觉相关的只做过cuda编程，也是985硕士，实习表现很积极，但是他对cv确实了解的不够深入没法转正。但是这个同学特别有毅力，坚持面试，以战养战。一般面试的问题翻来覆去就那些，面一轮总结一轮再好好学习一下，最后还是找到了一个很好的工作。希望楼主多面试面试总结经验。

再说点AI就业这个话题，目前AI理论还在很快的发展，每年都又很多论文出来，像检测，跟踪，分割，GAN等，有些项目很有意思，看着也有落地的可能。但是实际场景中往往没有那么work。所以看起来AI很热闹，但是就业上并没有那么多职位，毕竟企业还是要挣钱，不能落地的技术一般企业不能长期支持，除非像BAT，华为这种不缺钱的地方还能养活一些搞研究的。但是从长远来看，目前的问题并不是解决不了的，问题一方面在于技术还不够成熟，一方面就是当前的AI人才知识和经验还不够丰富，只了解一个技术方向往往不够，实际业务场景往往需要多个技术一起用，而且需要比较强的工程能力。

个人建议AI可以做，但是要做的深入，转做java研发也没问题，很多公司在做算法工程平台，需要的就是懂AI的开发人员，有交叉学科知识背景的人更受欢迎。

 

 

 

作者：zhongyian
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一、开发岗和算法岗无高低贵贱之分

学两年算法做开发，觉得学无所用，转开发又比不上专门做java的人专业是可以的，但隐约有点瞧不上开发岗不太鼓励。往大了说，任何工种都是平等的，更何况都是程序员；往小了说，算法工程师本上还是工程师，是开发的一种。开发方面大佬也多的是，只是最近算法比较火，但是未来还真不好说。

二、算法：研究岗与研发岗对应的能力

说到这里，可能会有人反对：算法就是建模，和开发两回事。但是就我找工作的经验，私以为算法分两种岗位，一种是研究岗，这类岗位包含大部分博士和少部分硕士，做建模工作，发发文章；一种是研发岗，这类岗位是少部分博士和大部分硕士，负责研究岗研究出的算法的落地，会涉及到数据清洗，特征工程，开发上线等工作。

大部分硕士瞄准的肯定是研发岗，这就要求开发能力必须过关，这也是为啥开发岗和算法研发岗都要考leetcode一样，因为算法效率在实际生产中还是有要求的。也就是说，工业界用的算法是滞后于学术界好几年的，不要对公司所做的算法有太多的幻想，现实数据比你想的质量差太多，现实用的算法也没有那么高端。也就是说，大部分时间不是用在建模。

三、劝退 or 鼓吹？

事实上19届秋招算法岗就有些供过于求了，头条甚至发了算法劝退贴。而由于前几年算法就业形势太好，导致一大批人转算法，这部分导致的泡沫其实还没有消化掉，比如题主现在就在吐槽。其实不是现在算法突然不好找工作了，而是之前太容易了。

至于劝退还是鼓吹，肯定是要劝退一部分盲目入行的同学，但其实公司也是有算法工程师的缺口的，遇到的好几个hr都说，收到几百份简历，但是没什么匹配的。所以说做算法的人多是真的，可是需要做算法的人也是真的。矛盾点在于供需不匹配。

其实，市场这双无形的手是会调整的。高薪、低门槛势必吸引更多的人做算法，人多了门槛肯定高、薪水也不见得高多少，19年有些开发同学是可以拿到和算法同学差不多的薪资的，这在前两年可不是，薪资低了，门槛还高，做的人自然而然就少了。

四、有时候和你做什么无关，和你做到什么层次有关

不得不说，算法相对于系统等其他方面是好发文章的，现在挺多硕士都有文章，一个学弟（马上研三）也是做视觉，研二时候就两篇A类一作文章了。出去开会，也会发现现在硕士甚至本科好多同学都有文章，或者在很多竞赛中拿到名次。

倒不是闭眼吹周围人多厉害，而是在hr筛选简历过程中，一份简历有这些加分项，一份没有，基本肯定是要选有加分项的。功利的来看，几百份简历，没有明确的加分项，hr有多少时间，又如何能确定你基础扎实呢？尤其想去大厂，简历不出彩是真的有点难。

五、一定要有忧患意识，规划一定要早

985硕士想在激烈的求职市场上躺赢也是有点困难的，你说的python，c++，tensorflow，torch只是算法的入场券。当然了，导师不怎么指导的确也是不利因素，自己单打独斗的确困难。但是一定要眼光放长远，入学的时候应该想到，哪有能一直火的专业呢？

 

给题主的建议：

1、剑指offer太简单了，leetcode刷个一遍吧。不要望洋兴叹，周围有好几个leetcode刷两遍的，也没啥文章和竞赛，但是最后工作都不错。

2、找直系学长学姐，部门领导直推（不等于给个内推码的那种，当然如果只能找有内推码的，也不错了）。

3、明确自己的定位，有时候不是找不到工作，是找不到满意的工作。

4、不要慌，985计算机硕士已经比市场上绝大部分人好找工作的多了，坚持住，结果不会太差的。

 

 

 

作者：zhongyian
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一、开发岗和算法岗无高低贵贱之分

学两年算法做开发，觉得学无所用，转开发又比不上专门做java的人专业是可以的，但隐约有点瞧不上开发岗不太鼓励。往大了说，任何工种都是平等的，更何况都是程序员；往小了说，算法工程师本上还是工程师，是开发的一种。开发方面大佬也多的是，只是最近算法比较火，但是未来还真不好说。

二、算法：研究岗与研发岗对应的能力

说到这里，可能会有人反对：算法就是建模，和开发两回事。但是就我找工作的经验，私以为算法分两种岗位，一种是研究岗，这类岗位包含大部分博士和少部分硕士，做建模工作，发发文章；一种是研发岗，这类岗位是少部分博士和大部分硕士，负责研究岗研究出的算法的落地，会涉及到数据清洗，特征工程，开发上线等工作。

大部分硕士瞄准的肯定是研发岗，这就要求开发能力必须过关，这也是为啥开发岗和算法研发岗都要考leetcode一样，因为算法效率在实际生产中还是有要求的。也就是说，工业界用的算法是滞后于学术界好几年的，不要对公司所做的算法有太多的幻想，现实数据比你想的质量差太多，现实用的算法也没有那么高端。也就是说，大部分时间不是用在建模。

三、劝退 or 鼓吹？

事实上19届秋招算法岗就有些供过于求了，头条甚至发了算法劝退贴。而由于前几年算法就业形势太好，导致一大批人转算法，这部分导致的泡沫其实还没有消化掉，比如题主现在就在吐槽。其实不是现在算法突然不好找工作了，而是之前太容易了。

至于劝退还是鼓吹，肯定是要劝退一部分盲目入行的同学，但其实公司也是有算法工程师的缺口的，遇到的好几个hr都说，收到几百份简历，但是没什么匹配的。所以说做算法的人多是真的，可是需要做算法的人也是真的。矛盾点在于供需不匹配。

其实，市场这双无形的手是会调整的。高薪、低门槛势必吸引更多的人做算法，人多了门槛肯定高、薪水也不见得高多少，19年有些开发同学是可以拿到和算法同学差不多的薪资的，这在前两年可不是，薪资低了，门槛还高，做的人自然而然就少了。

四、有时候和你做什么无关，和你做到什么层次有关

不得不说，算法相对于系统等其他方面是好发文章的，现在挺多硕士都有文章，一个学弟（马上研三）也是做视觉，研二时候就两篇A类一作文章了。出去开会，也会发现现在硕士甚至本科好多同学都有文章，或者在很多竞赛中拿到名次。

倒不是闭眼吹周围人多厉害，而是在hr筛选简历过程中，一份简历有这些加分项，一份没有，基本肯定是要选有加分项的。功利的来看，几百份简历，没有明确的加分项，hr有多少时间，又如何能确定你基础扎实呢？尤其想去大厂，简历不出彩是真的有点难。

五、一定要有忧患意识，规划一定要早

985硕士想在激烈的求职市场上躺赢也是有点困难的，你说的python，c++，tensorflow，torch只是算法的入场券。当然了，导师不怎么指导的确也是不利因素，自己单打独斗的确困难。但是一定要眼光放长远，入学的时候应该想到，哪有能一直火的专业呢？

 

给题主的建议：

1、剑指offer太简单了，leetcode刷个一遍吧。不要望洋兴叹，周围有好几个leetcode刷两遍的，也没啥文章和竞赛，但是最后工作都不错。

2、找直系学长学姐，部门领导直推（不等于给个内推码的那种，当然如果只能找有内推码的，也不错了）。

3、明确自己的定位，有时候不是找不到工作，是找不到满意的工作。

4、不要慌，985计算机硕士已经比市场上绝大部分人好找工作的多了，坚持住，结果不会太差的。