985研究生，学计算机视觉，出来后找不到工作？本文带你看看这个70万浏览量问题下的答案干货：找工作难，是因为前两年AI领域泡沫太大。
985研讨生，学计算机视觉，出来后找不到作业？本文带你看看这个70万浏览量问题下的答案干货：找作业难，是由于前两年AI范畴泡沫太大。可是，真实的人才什么时分都紧缺，搞厚实自己的基本功比什么都重要。心态放平，好好刷leetcode，好offer总在不远处。
计算机视觉结业后找不到作业怎么办？
AI专业结业后是不是找不到作业？近来，有知乎网友发问，获得了70万阅览量。
咱们来看看他的阅历：
自己现在是985高校研讨生，方向是计算机视觉。成果中等，无论文，无比赛阅历，有项目阅历。编程根底还能够，自以为在教研室算好的了，python用得比较熟，C++也会一点，PyTorch， TensorFlow，Keras等结构也用的还能够。
最初挑选该方向时，深度学习正处于大热阶段，什么无人驾驶，人脸辨认听起来就很巨大上，好像人人都想往这方向转。
听起来是不是和正在看这篇文章的你很像？
可是，到了找作业的时分，这哥们发现作业方式和他想的相差太大：
最近陆陆续续有公司开端秋招的提早批了，计算机视觉岗位招的清一色算法工程师，没有论文，或许大赛获奖的找到算法岗的几乎不要太难，周围的同学都开端纷繁转Java开发，自己也开端慌了。
想到学了两年的cv，最终作业都找不到，一时刻十分丢失，感觉假如去做Java开发，还不如本科一结业就出去作业，彻底没有读研的必要。
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？AI的大规模开展是不是仅仅个错觉？
大环境：前两年的泡沫太大
从作业商场大环境来看，首要原因是前两年AI大火，导致许多人转行入坑，泡沫太大，导致现在找作业难。
排名榜首的知友 @zhongyian 说：
这个人才范畴前些年泡沫太大，不是现在算法忽然欠好找作业了，而是之前太简单了。
知友＠mileistone说：
现在商场呈现了一个看起来很对立的现象，招聘公司觉得计算机视觉算法工程师难招；计算机视觉算法工程师应聘者觉得作业难找。
前几年由于人工智能大火，十分多人转行进入计算机视觉范畴，供应远远大于需求，给应聘者以作业难找的感觉。
另一方面，这忽然转行涌入计算机视觉范畴的人才大部分才能不太够，究竟隔行如隔山，有用供应其实并没有由于许多人才转行涌入这个范畴而变多，所以公司觉得计算机视觉算法工程师难招。
另一名匿名用户说：
现在的状况是cvpr，nips等会议投稿量暴增，许多有paper的都不必定能进相关岗位，一作在外，那种有竞争力的。
仍是要把自己的基本功搞厚实，真实的人才什么时分都紧缺
知友们普遍以为，好欠好找作业和你挑选学Ｊａｖａ仍是ＣＶ无关，算法没有凹凸之分，企业只看个人水平。不要沉浸在９８５、或是学ＣＶ比Ｊａｖａ高档的梦想中，自己根底咋样自己还没点儿数？
知友＠hzwer说：
当咱们说 AI 人才缺口的时分，是说能独立自主的人太少。不管结业院校，没有拿的出手的比赛论文项目阅历，直接拿到算法岗 offer 不可能。企业招这样的人又贵又没有战斗力，不如招本科实习生培育。
知友＠theHunter说得更直白：
一位匿名用户以为，根底算法才能十分重要：
算法才能真的很重要，就问一下那些跨专业搞ML DL CV NLP……的同学，你知道DP是啥不？贪心？分治？我知道的许多跨专业的同学底子不知道。我觉得最过错的是把 ML当作一个独立的范畴，而不是一个计算机从业人员应有的才能。这样就导致同学们只知道ML，而不去考虑CS根底。
一名匿名用户说：
我周围许多非计算机科班出身的人，做开发对他们而言难度和跨度都太大。
相比较之下，学个python，看看论文，找个开源项目改吧改吧就能跑出个成果，反而更简单。
究竟算法对他们而言仅有的差异便是本来要写Matlab，而现在变成了python。这样的人假如不是理论水平特别特别高，我不知道企业招进去有什么用。所以现在招人也聪明晰，上来就leetcode甩脸，medium，hard整起来。所以我觉得你假如还想找到比较好的岗位，就先把leetcode刷出来。
相同，一家开发公司的职工＠Jarvix在下面实名怒答：
排名榜首的知友 @zhongyian 的答复：
首要，开发岗和算法岗无凹凸贵贱之分。
往大了说，任何工种都是相等的，更何况都是程序员；往小了说，算法工程师本上仍是工程师，是开发的一种。开发方面大佬也多的是，仅仅最近算法比较火，可是未来还真欠好说。
其次，算法分两种岗位，一种是算法岗，做建模作业，发发文章；一种是开发岗，担任研讨岗研讨出的算法的落地，会涉及到数据清洗，特征工程，开发上线等作业。
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梦想，实际数据比你想的质量差太多，实际用的算法也没有那么高端。也便是说，大部分时刻不是用在建模。
再次，为什么现在现在算法欠好找作业了？
倒也不是劝退，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，可是没什么匹配的。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。对立点在于供需不匹配。
之前商场空缺大，高薪、低门槛必然招引更多的人做算法，而19年之后，薪资低了，门槛还高，做的人自可是然就少了。19年有些开发同学是能够拿到和算法同学差不多的薪资的，这在前两年可不是。
转化思路，另投他坑
在排名第二的答案中，匿名用户说：
实验室也是做视觉方向的，但我那一届同实验室的硕士里，就我一个找了和CV相关的作业。
有发过顶会的大牛去了网易游戏，问他为何不接着搞CV、DL，他说最首要是给钱多。所以，MOP（money oriented programming）才是王道。
知友＠本马则另辟蹊径，提出「算法退级」：
CV方向的确人多坑位少，比NLP方向内卷的更凶猛。不过，NLP方向也快不可了。个人主张是，不主张直接转开发岗，算法与开发的技术栈不同比较大，简单两者都做欠好，更焦虑。
比如从CV退去做更广泛的深度学习乃至机器学习岗位，一些深度学习乃至计算机视觉在其他范畴的使用，如气候猜测，卫星等，这些不直接做AI的相关单位或企业也是能够考虑的。
持续往撤退的话，便是看看机器学习、数据发掘相关的。假如仍是不可，就找找数据剖析岗。
要有意志，心态放平
有知乎用户征引名人阅历：
还有人以为，认准方向，就不要在乎短期职业动摇：
最终的主张
归纳了几位知友的答复，总结下来主张有以下几点：
- 给自己添加加分项：名利的来看，几百份简历，没有清晰的加分项，hr有多少时刻，又如何能确认你根底厚实呢？特别想去大厂，简历不出彩是真的有点难。主张深挖一下项目阅历，视觉算法相关的部分从原理到完成都别迷糊。
- 好好练基本功、刷leetcode吧。不要无可奈何，周围有好几个leetcode刷两遍的，也没啥文章和比赛，可是最终作业都不错。
- 尽量走内推/提早批：找直系学长学姐，部分领导直推（不等于给个内推码的那种，当然假如只能找有内推码的，也不错了）。面试前想办法了解下方针岗位部分状况。
- 不要焦虑：清晰自己的定位，有时分不是找不到作业，是找不到满足的作业，作业总是会有的。985计算机硕士现已比商场上绝大部分人好找作业的多了，坚持住，成果不会太差的。
