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 985研究生，學計算機視覺，出來后找不到工作？本文帶你看看這個70萬瀏覽量問題下的答案干貨：找工作難，是因為前兩年AI領域泡沫太大。然而，真正的人才什么時候都緊缺，搞扎實自己的基本功比什么都重要。心態(tài)放平，好好刷leetcode，好offer總在不遠處。

計算機視覺畢業(yè)后找不到工作怎么辦？

AI專業(yè)畢業(yè)后是不是找不到工作？近日，有知乎網(wǎng)友提問，獲得了70萬閱讀量。

我們來看看他的履歷：

本人目前是985高校研究生，方向是計算機視覺。成績中等，無論文，無比賽經(jīng)歷，有項目經(jīng)歷。編程基礎還可以，自認為在教研室算好的了，python用得比較熟，C++也會一點，PyTorch， TensorFlow，Keras等框架也用的還可以。

當初選擇該方向時，深度學習正處于大熱階段，什么無人駕駛，人臉識別聽起來就很高大上，似乎人人都想往這方向轉(zhuǎn)。

聽起來是不是和正在看這篇文章的你很像？

然而，到了找工作的時候，這哥們發(fā)現(xiàn)就業(yè)形式和他想的相差太大：

最近陸陸續(xù)續(xù)有公司開始秋招的提前批了，計算機視覺崗位招的清一色算法工程師，沒有論文，或者大賽獲獎的找到算法崗的簡直不要太難，周圍的同學都開始紛紛轉(zhuǎn)Java開發(fā)，自己也開始慌了。

想到學了兩年的cv，最后工作都找不到，一時間十分失落，感覺如果去做Java開發(fā)，還不如本科一畢業(yè)就出去工作，完全沒有讀研的必要。

所以我想問的是現(xiàn)在跟深度學習，機器學習相關的專業(yè)，是不是都快爛大街了？AI的大規(guī)模發(fā)展是不是只是個幻覺？

大環(huán)境：前兩年的泡沫太大

從就業(yè)市場大環(huán)境來看，主要原因是前兩年AI大火，導致許多人轉(zhuǎn)行入坑，泡沫太大，導致如今找工作難。

排名第一的知友 @zhongyian 說：

這個人才領域前些年泡沫太大，不是現(xiàn)在算法突然不好找工作了，而是之前太容易了。

知友＠m(xù)ileistone說：

現(xiàn)在市場出現(xiàn)了一個看起來很矛盾的現(xiàn)象，招聘公司覺得計算機視覺算法工程師難招；計算機視覺算法工程師應聘者覺得工作難找。

前幾年因為人工智能大火，非常多人轉(zhuǎn)行進入計算機視覺領域，供給遠遠大于需求，給應聘者以工作難找的感覺。

另一方面，這突然轉(zhuǎn)行涌入計算機視覺領域的人才大部分能力不太夠，畢竟隔行如隔山，有效供給其實并沒有因為大量人才轉(zhuǎn)行涌入這個領域而變多，所以公司覺得計算機視覺算法工程師難招。

另一名匿名用戶說：

現(xiàn)在的情況是cvpr，nips等會議投稿量暴增，很多有paper的都不一定能進相關崗位，一作除外，那種有競爭力的。

還是要把自己的基本功搞扎實，真正的人才什么時候都緊缺

知友們普遍認為，好不好找工作和你選擇學Ｊａｖａ還是ＣＶ無關，算法沒有高下之分，企業(yè)只看個人水平。不要沉浸在９８５、或是學ＣＶ比Ｊａｖａ高級的幻想中，自己基礎咋樣自己還沒點兒數(shù)？

知友＠hzwer說：

當我們說 AI 人才缺口的時候，是說能獨當一面的人太少。不論畢業(yè)院校，沒有拿的出手的比賽論文項目經(jīng)歷，直接拿到算法崗 offer 不可能。企業(yè)招這樣的人又貴又沒有戰(zhàn)斗力，不如招本科實習生培養(yǎng)。

知友＠theHunter說得更直白：

一位匿名用戶認為，基礎算法能力非常重要：

算法能力真的很重要，就問一下那些跨專業(yè)搞ML DL CV NLP……的同學，你知道DP是啥不？貪心？分治？我認識的很多跨專業(yè)的同學根本不知道。我覺得最錯誤的是把 ML當作一個獨立的領域，而不是一個計算機從業(yè)人員應有的能力。這樣就導致同學們只知道ML，而不去考慮CS基礎。

一名匿名用戶說：

我周圍很多非計算機科班出身的人，做開發(fā)對他們而言難度和跨度都太大。

相比較之下，學個python，看看論文，找個開源項目改吧改吧就能跑出個結(jié)果，反而更容易。

畢竟算法對他們而言唯一的區(qū)別就是原來要寫Matlab，而現(xiàn)在變成了python。這樣的人如果不是理論水平特別特別高，我不知道企業(yè)招進去有什么用。所以現(xiàn)在招人也聰明了，上來就leetcode甩臉，medium，hard整起來。所以我覺得你如果還想找到比較好的崗位，就先把leetcode刷出來。

同樣，一家開發(fā)公司的員工＠Jarvix在下面實名怒答：

排名第一的知友 @zhongyian 的回答：

首先，開發(fā)崗和算法崗無高低貴賤之分。

往大了說，任何工種都是平等的，更何況都是程序員；往小了說，算法工程師本上還是工程師，是開發(fā)的一種。開發(fā)方面大佬也多的是，只是最近算法比較火，但是未來還真不好說。

其次，算法分兩種崗位，一種是算法崗，做建模工作，發(fā)發(fā)文章；一種是開發(fā)崗，負責研究崗研究出的算法的落地，會涉及到數(shù)據(jù)清洗，特征工程，開發(fā)上線等工作。

工業(yè)界用的算法是滯后于學術界好幾年的，不要對公司所做的算法有太多的幻想，現(xiàn)實數(shù)據(jù)比你想的質(zhì)量差太多，現(xiàn)實用的算法也沒有那么高端。也就是說，大部分時間不是用在建模。

再次，為什么現(xiàn)在現(xiàn)在算法不好找工作了？

倒也不是勸退，其實公司也是有算法工程師的缺口的，遇到的好幾個hr都說，收到幾百份簡歷，但是沒什么匹配的。所以說做算法的人多是真的，可是需要做算法的人也是真的。矛盾點在于供需不匹配。

之前市場空缺大，高薪、低門檻勢必吸引更多的人做算法，而19年之后，薪資低了，門檻還高，做的人自然而然就少了。19年有些開發(fā)同學是可以拿到和算法同學差不多的薪資的，這在前兩年可不是。

轉(zhuǎn)換思路，另投他坑

在排名第二的答案中，匿名用戶說：

實驗室也是做視覺方向的，但我那一屆同實驗室的碩士里，就我一個找了和CV相關的工作。

有發(fā)過頂會的大牛去了網(wǎng)易游戲，問他為何不接著搞CV、DL，他說最主要是給錢多。所以，MOP（money oriented programming）才是王道。

知友＠本馬則另辟蹊徑，提出「算法退級」：

CV方向確實人多坑位少，比NLP方向內(nèi)卷的更厲害。不過，NLP方向也快不行了。個人建議是，不建議直接轉(zhuǎn)開發(fā)崗，算法與開發(fā)的技能棧差別比較大，容易兩者都做不好，更焦慮。

比如從CV退去做更寬泛的深度學習乃至機器學習崗位，一些深度學習甚至計算機視覺在其他領域的應用，如天氣預測，衛(wèi)星等，這些不直接做AI的相關單位或企業(yè)也是可以考慮的。

繼續(xù)往后退的話，就是看看機器學習、數(shù)據(jù)挖掘相關的。如果還是不行，就找找數(shù)據(jù)分析崗。

要有毅力，心態(tài)放平

有知乎用戶援引名人經(jīng)歷： 

還有人認為，認準方向，就不要在乎短期行業(yè)波動：

最后的建議

綜合了幾位知友的回答，總結(jié)下來建議有以下幾點：

1. 給自己增加加分項：功利的來看，幾百份簡歷，沒有明確的加分項，hr有多少時間，又如何能確定你基礎扎實呢？尤其想去大廠，簡歷不出彩是真的有點難。建議深挖一下項目經(jīng)歷，視覺算法相關的部分從原理到實現(xiàn)都別含糊。
2. 好好練基本功、刷leetcode吧。不要望洋興嘆，周圍有好幾個leetcode刷兩遍的，也沒啥文章和競賽，但是最后工作都不錯。
3. 盡量走內(nèi)推/提前批：找直系學長學姐，部門領導直推（不等于給個內(nèi)推碼的那種，當然如果只能找有內(nèi)推碼的，也不錯了）。面試前想辦法了解下目標崗位部門情況。
4. 不要焦慮：明確自己的定位，有時候不是找不到工作，是找不到滿意的工作，工作總是會有的。985計算機碩士已經(jīng)比市場上絕大部分人好找工作的多了，堅持住，結(jié)果不會太差的。