逆风翻盘拿下感知实习offer,机会总是留给有准备的人

news/2024/4/25 19:13:12/文章来源:https://blog.csdn.net/soaring_casia/article/details/129206048

个人背景

211本,985硕,本科是计算机科学与技术专业,研究生是自学计算机视觉方向,本科主要做C++和python程序设计开发,java安卓开发,研究生主要做目标检测,现在在入门目标跟踪和3d目标检测。无论文,竞赛和实习方面,一段大厂实习,一段自动驾驶方向实习,本科生期间蓝桥杯国二、天梯赛国三、全国大学生数学竞赛省一、数学建模国赛国二,研究生期间华为杯数学建模国二、科大讯飞算法竞赛第二和第四名、华为算法竞赛第九名等。

实习offer情况

在实习中投递的岗位主要是自动驾驶的感知算法岗、计算机视觉算法和机器学习岗,曾经取得了第四范式、飞步科技、momenta、赢彻科技等企业的实习offer。在本文中我主要对以上三种岗位相关的实习面试情况进行分享。

前期准备和失败经验

我实验室做的方向我个人不喜欢,所以都是自学计算机视觉相关知识,目前掌握了机器学习、图像分类、图像分割和目标检测的常用模型算法,并且参加了许多相关的算法竞赛,在竞赛中实战。研一一年除了专业课程,也在自学自己买的课程。研一下5月份考试结束后,开始投递实习,陆续面试了字节、滴滴、商汤等实习岗位,均以失败告终。原因是准备不充分,岗位不匹配,对基础知识的了解不够清晰,项目的深度不够等。暑假投递某自动驾驶独角兽,获得了offer,遂去实习,开学后由于导师的安排不得不辞职回校。但是学到了很多自驾场景,包括环境配置、代码构建等,不再自己闭门造车。

研二上我除了完成课内任务,就是在参加计算机视觉相关的竞赛,取得了一些成绩。因为发表不了相关论文,所以12月开始找实习,目标是自驾感知等岗位,面试了毫末智行、momenta等公司。

准备

日常实习相比秋招简单很多,但是也要认真准备,准备工作主要有以下四种:

1. 写一份好的简历,竞赛、论文、项目经历、实习经历多的话,可以写多几页,要把重点、亮点叙述清楚,但是也不要太冗杂,要好好复盘自己的项目和代码。

2. 准备数据结构和算法,这个老生常谈了。我是啃本科老本,没怎么准备。

3. 不要盲目海投,避免面试时间撞车,浪费精力。可以先投小公司,自己不太想去的,练习经验。再投自己想去的公司,失败也没关系,总结经验,还有暑期实习和秋招。

4. 重视对基础知识、常用编程语言语法和底层原理的复习。

个人感悟及给年轻人的建议

我很后悔读研,觉得本科没去大厂太吃亏了,现在经济下行,大厂裁员,算法岗又是一年比一年惨,深感焦虑。但是也无济于事了,实习的内容有时候很难,除了做项目,还要看论文,不停的学习,加上学校也有事,好难熬,有时候总是缺乏动力、坚持不下去。我个人不喜欢搞科研,只喜欢做算法相关的工程项目和参加竞赛,所以读研不太适合我,就提升了学历,以及给了我2年对人生思考和选择的缓冲时间,研究生读3年,实际能用于学习的最多只有2年。再加上由于本科和研究生学校奖励机制的不一样,我综合排名本科前2%而研究生只有50%,心里落差很大。好在现在实习的公司在自动驾驶里面算中等,环境待遇福利都还不错,希望能好好学习,提升自己,如果能转正最好,不能的话争取过段时间冲刺大厂的暑期实习,努力转正。

建议:

(1) 如果还在读高中,要努力考上985、211、双一流大学,好的平台很重要,学历不重要、学校背景才重要,将来也会越来越重要。专业也很重要,但是意识和认知更重要,进去一个好的平台完全可以选择转专业,实在不行就自学成才,去听感兴趣的专业的课程,大学基本上就是自学的。

(2) 本科最晚大二下大三上就要确定好自己的就业方向,是读研还是就业,读研要考研还是保研,就业要考编考公还是去国企民企,然后确定自己想去的行业、岗位和城市。

(3) 如果本科毕业就有不错的工作,比如能去互联网大厂、能上岸长三角珠三角热门岗位公务员,就尽可能不要读研。读研后要再找一遍,还不一定能找到这么好的工作了。实在想读研,也可以工作了几年有存款有底气了,再去考,那个时候经过社会的几年探索,更加清楚自己想要和需要学习什么,目标更清晰,而且说不定到时就不想读研了。读研还有一个坏处,就是遇到不好的导师,太过压榨学生,假如你已经工作过了,哪里还需要看别人的脸色,不开心就可以退学,大不了自学。当然这一切的前提是第一份工作是好的,并且已经工作一段时间,有所积累。

(4) 读研的话如果条件达到尽可能选择保研,虽然受限于本科院校,去特别好的比较难,比如双非保研985、211保研清北华五会比较难,但是上一个台阶,双非去211,211去985,一般还是没问题的。而考研太难了,风险比较大,搞不好还要二战三战。

(5) 目标是算法岗,最好有发论文,顶会或者顶级的期刊最好,是最具竞争力的,当然岗位要与论文挂钩。其次是实习,实在发不了论文就去实习,大厂相关岗位的实习并且有产出也是很有竞争力的,特别是就业前一年要争取去实习,暑期实习或者日常实习都行。实习要看导师是否允许,如果实在没办法去,也可以尝试投递简历去面试,积累经验。实习也不行,就参加相关的竞赛或者多做项目,也可以考虑转开发比较保险。

(6) 本科就业,目标是算法岗的话,可以尝试,但是不要抱太大的期待,尤其是进大厂很难,当然并不是没有希望,我大四就去快手实习过,只是无法转正,但是可以降低预期,去小公司,初创企业,还是可以的。不建议all in,可以多投开发或者产品。

(7) 学习除了专注还要专一。比如参加竞赛,同一段时间,就专注参加一个,最多两个,除了已经做好了,并且排名靠前,才可以参加别的,不然会得不偿失,顾此失彼,我以前经常这样,导致很多原本可以拿奖的比赛拿不了奖,心太大也不好。同理,研究方向、学习的内容也是。

(8) 学习最好要有监督机制作为辅助,除了少数,自律到自虐程度的人之外,很少有人能坚持一直努力学习并且保持效率,最好找一两个(不能太多)志同道合的朋友家人监督自己好好学习、天天向上,比如在番茄 ToDO APP 建立自习室一起打卡学习。也不是完全不能放松,但是害怕放松过度,我就是这样经常一旦松懈就容易摆烂颓废躺平,而且这种状态好难调整过来,希望能在朋友的监督下慢慢改掉这个毛病,共勉!当然自律是最重要的,只是对大多数人来说可能还不够,经常性制定的目标不能完成或者不能按计划完成。

以上是一家之言,仅供参考。

深蓝学院经验

调研一个岗位对候选人的知识储备要求,最直接的方法是从招聘网站上梳理各大企业对应岗位的招聘描述。环境感知对应的岗位比较多,有视觉感知算法工程师、点云算法工程师、毫米波雷达算法工程师、融合感知算法工程师、感知算法部署工程师。职位要求中需要候选人掌握的基础知识和技能主要有6类

1. 熟悉Linux操作系统,熟练掌握C++或者Python语言;

2. 熟悉当前主流的深度学习算法,尤其是BackBone网络结构;

3. 熟悉常用的深度学习开源框架,如TensorFlow、PyTorch、MxNet等,要求至少对其中一种框架较为熟悉;

4. 至少熟悉基于相机/雷达的物体检测、识别、跟踪,或者场景分割、理解等一个任务;

5. 有并行编程经验或者熟悉CUDA编程者优先;

6. 有TensorRT优化加速经验者优先。

普通的理工科在校生,熟练掌握以上6类基础知识需要多少多长时间?根据深蓝学院的培养经验,少则8个月,多则1年半。3年来,数千位深蓝学员已陆续入职各大自动驾驶/机器人企业,他们扎实的基础功底备受企业青睐。

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