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编辑：深度学习与计算机视觉

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作者：OpenMMLab
https://www.zhihu.com/question/321599441/answer/2070065874

首先说一下工业界对这一块的需求，然后说一下具体的安排。

首先明确一点，目前来看，工业界很少会招纯 research 的研究员，如果要招，往往也是招名校背景且在博士期间就做出了非常多有影响力工作的的CS Ph.D.，而即使这类 Ph.D.，大部分去工业界的也没有做纯 research orz。。。。也就是说，去了工业界，就得安心做好产品，一切以做好产品为导向。

那么，要做好一个产品，需要具备哪些素质呢？我们一一来看：

1. 良好的分析和解决问题的能力，在现实场景中，以 DL 模型为内核的产品往往会遇到各种各样的问题，比如在某个场景里模型不 work，需要清洗和筛选有用的数据，需要修各种稀奇古怪的 bug。在这种情况下，最需要的是你能够分析当前问题的原因，并且提出1-N个合理靠谱的解决方案，最终把问题解决。有时候临近产品上线，测试的时候出现了 bug，还需要能够在高压情况下分析并解决问题。

2. 良好的代码工程能力。代码往往是解决问题的工具，因此，在分析问题并提出解决方案的基础上，还需要有将各种解决问题的idea通过代码工程实现的能力。talk is cheap, show me the code。其实无论在工业界还是学术界，光打嘴炮，就是不写 code 的人，还是很容易被吐槽的

3. 复现并调优算法的能力，是的，你没有看错，复现算法的能力在前两个能力之后。因为在实际的产品中，一个算法模型在测试集上的精度涨或者掉 1-2 个点，产品的用户往往感受不到，出了bug反而是最容易感受到的。但是同时产品仍然需要在精度上进行迭代，因此还是需要复现新的算法，并将算法应用于产品上。与此同时，一个普遍的现象往往是，将一个新的算法应用于自己的产品上，往往不容易 work，以检测为例，很多在 COCO 上涨了好多个点的算法，在刚迁移到自己产品的数据集上时，往往都不是最优的，因此需要针对自己的数据集进行适配和超参调整，这时候就需要跑模型调参了。

从上述需要的素质来看，大概研究生三年应该做什么：在打牢基础的前提下，尽可能多地去接触项目，而且做的项目越往后应该越有挑战。所以，一方面，题主需要对机器学习和深度学习有个基础的了解，关于基础的了解，其实看过 CS231 和吴恩达的 CS229，或者直接看 deeplearning.ai 里的Deep Learning Specialization 就够了，把上述 1-2 门课程认真地学完并完成作业，底子基本上就有了，就可以去做项目了。如果实验室里有相关的项目，那就跟着认真做一做，没有的话，就刷一刷 Leetcode 好好准备去厂里实习。实际上在实习面试的时候，面试官一般考察的就是一些 DL/ML 基础，然后考察一些编程能力，进了厂里，自然有项目可以给你上手。

如果不好找实习，题主又是做 CV 方向的话，可以直接给我们的开源项目贡献代码呀。最开始可以从小 feature 开始，然后可以开始复现算法，把一些前沿的算法添加进项目。慢慢，同学就不会再有这类型困惑呐~

作者：匿名用户
https://www.zhihu.com/question/321599441/answer/664106544

如果不是强校，强实验室，个人能力也比较强，建议还是开发，刷题刷项目。同等能力下，开发工作比算法容易很多，而实际算法工作内容也不比开发高端，就名称不一样而已，都是搬砖，而且现在开发和算法待遇也相差无几了。但是如果实力比较强，那就不需要惧怕竞争，按部就班来就可以了。

作者：Daniel
https://www.zhihu.com/question/321599441/answer/662981012

以我的经验，竞争激不激烈不知道，就是要求都挺高的，可是进去后发现不是那么回事，感觉就是想很多公司，跟风要招这个岗位，招来了也不知道要来干什么，再分流到其他部门。

实习很重要，但是更重要的是，真正做出东西，你总是要写论文的话，好好写，实验好好做，到时候理论也有了，实践也有了，面试的时候有东西讲。相关基础理论要懂，机器学习要懂，比起深度学习，机器学习要相当的懂，很多岗位说是要深度学习，但是面试是一堆机器学习的问题。

设备要备好，实验室有提供最好，没有自己买！多看书，多看论文！其实，要是你的毕业大小论文真的很有含金量，那你必然是具备了！

最后说一下我的这家公司，我带着我的大论文，面试对着老板做答辩，他提问，我差不多能答上来，这起码表示我论文不是自己随便水的。最后问到一些其他知识还有基础知识，我就是无能为力了，最后变成实习6个月。

比如，他问我，为什么很多网络里面都要下采样再上采样，，，我哪知道，大家都这么做的啊，呵呵！

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