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本文转自|计算机视觉联盟

通常我们都会羡慕知名大组的博士生发顶会进大公司拿package, 但是对于普通组的同学来说，发顶会并没有那么容易，那么请问普通组毕业的没有顶会(但是有一些TMM, PR之类的期刊)的博士的出路是什么样的？非钓鱼，真诚提问。

霍华德（机器学习优秀回答者）回答：

分类讨论一下算法博士就业吧。现在三百六十行，行行搞AI。之前看到物理系在搞pde➕深度学习，量子力学➕深度学习，化学系在搞电子结构➕深度学习、有机合成➕深度学习，材料系在搞材料基因组➕深度学习……最近看到建筑系的老师也开始搞建筑➕深度学习了。

目测未来和AI沾亲带故的博士将会爆炸性增长。但算法岗位说到底就那么多，一般也就开发岗的十分之一。

首先，岗位可以大概分两种：研究型和业务型。

研究型不太乐观，今年hc普遍不是很多，所以也是优中选优。没有几篇顶会就别想了。

业务型还好，博士有一个优势，各大公司都会有相应的博士计划，不占用团队的hc，所以公司还是很乐意招这样的博士的。只是因为是业务型岗位，会非常考察工程能力，业务理解。基本科班硕士能行的你也要能行，同时还要展现出解决业务困难问题的能力。

我最近面的候选人也分两种：

第一种来自牛组，如浙大cv某组，完全就是cvpr、nips收割机。虽然面了，但我也不期望最后人家能来。一年后出现在华为天才的名单里我也毫不奇怪。

第二种没有顶会，发了些paper。问创新点在哪里说不清，问创新点怎么来的说不清，问为啥能work也说不清…工程和代码也不行，业务也不懂，只能挂了。

穷码农回答：

国内感觉是真的难，国外感觉是不是轻松一些？

我同学他们做ML/DL的，今年的实习都还不错呀，实习拿到了湾区大厂，做的也是相关的方向。

而我，就只能写写app的后端代码。

我感觉简历上有过相关的项目/研究经验，就能拿到大厂的实习机会。到时候实习完拿个return offer，据说包也很大。具体多大我就不知道了。

不过，要过面试就得刷题了，这都是标配了。没有顶会，还不忙里偷闲刷刷题，早做准备，那我敬你是条汉子。

我倒是觉得别给自己局限在某个领域，搞了半天研究，不管结果是不是贼厉害，最终还是要以找到一份工作为目的的。去不了大厂，去不了nb的研究所或是高校，咱们去一般一点的厂子也行啊。慢慢跳槽呗。

千万别觉得读了博士，就一定要以科研为目标一辈子。不过，可能国内和国外情况真真不一样也是有可能的。国外读个博士，去大厂写码，或是去当个research scientist，还是挺美滋滋的。

别问，问我就特别羡慕我同学他们。毕竟我搞不来机器学习相关的方向。

有人告诉我说，一般读博士的，代码能力需要多提高提高。如果你想去大厂写代码，拧螺丝钉，你懂我意思了吧？

刷穿题库呀！

其实没那么多时间刷完的，多总结套路，多加强CS基础吧。

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