从8月份开始求职开始到10月初拿到第一个offer，然后继续第二个offer，有太多的艰辛和痛楚，自己也做了很多的记录。
希望和大家一起分享自己的点滴求职经历。

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说心里话，就自己而言，我是一个双非院校的硕士，做的也算是和算法相关吧。
但是选择和大家一样在8月份与那些名校进行竞争，真的是神仙打架的月份，投出去的简历不计其数，几乎没有任何回信，算法岗秋招对于学校说没有关系真心胡扯。
但是要是说全部都看学历和学校也是胡扯，自己也接到了旷视科技和意图科技的面试，虽然没能通过，但是给了不少的启发，也拓宽了自己的视野。
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对于求职个人给出以下几点建议：
1.CV就业2课程里的内容好好的学习，别在面试的时候自己把学的东西写进去，但是又答不上来，一定一定要做笔记。
我个人是以写CSDN博客的方式来进行记录自己的学习路径，也可以写知乎或者博客，这样在面试的时候，面试官也会看你的blog；
2. 对于课程安排的实践项目中，一定要动手实践，对于结果也要做仔细的分析，不要抛出结果结算了，代码算法的实现也要理清楚。
不然写进简历，面试官极有可能会问你，某一层的输出维度是多少？还有就是其中某个部分的原理是什么？
3. 虽然个人找的是深度学习和计算机视觉算法方面的东西，但是机器学习的经典算法也要理解到位，尤其SVM和K-Means、KNN（几乎我每场都被问了）。
还有就是对于自然语言处理的一些东西也要了解，视野不可以太窄，具体内容，课程上的够了。
4. 还有就是对于算法的应用场景也要有所思考，别只了解一些理论的东西，课程中老师闲扯的东西，尽量自己再做深入的思考（比如，车辆ReID的内容，可以不可以延伸到行人ReID（CV就业班的内容）。
然后到姿态估计（机器学习集训营第9期有这个好像），然后两者结合增加模型的精确度，再进一步能不能对于视频的内容进行动态识别等等。
5. 多面试，然后记住当时不会的问题，回去之后多和老师讨论，然后自己进一步学习和复盘，还有就是一定一定不能怂，不会就是不会，会的就是会，真实很重要。
这点特别感谢邢老师的陪伴，期间心态都快崩了，邢老师不断地鼓励，感激！！！
其他的也不多说了，经历了就会知道其中的艰辛，别退缩，别自卑，好好的跟着班级走，别去觉得课程项目简单或者怎么样，面试不会问你多么多么高深的问题，不是每家公司都是研究所。
人家需要实现后的落地，然后盈利，不可能一直砸钱搞研究，具体的公司研究倾向性，这个得自己网上搜索或者和就业处的史老师研究一下，这个公司到底是干嘛的？别怕麻烦老师，人很好的都。
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下面给大家分享下面试时的问题，写出一部分：
旷视科技面试：
1、一开始就是手撕代码（基础的弄出来了，优化的部分没弄好）
2、SENet的原理说一下，和Attention机制的区别？
3、EfficientNet的原理？基于什么模型的搜索？
4、int8量化的原理？
5、模型的融合模型准确率有点大，为什么还要选择融合？（这个是简历中的问题，被揪出来了！！！没考虑到的）
接下来也没有多问了，可能觉得我太菜了，因为是在浙大那边，一面定胜负，结果跪了。
中电海康面试：
1、手撕代码，还好比较基础！
2、对于pytorch框架和tensorflow他们的区别是什么？
3、对于SENet的效果提升，有什么看法？
4、讲一下K-Means的原理以及步骤？
5、讲一下决策树的三要素？
6、怎么解决过拟合的问题？
7、对于图像拼接，基于什么特征？为什么选择这个特征？
最后打开电脑看了一下我的CSDN，说我学习挺认真，还是很开心的，毕竟写博客那么久，根本就没人看。结束就让回去了，说等消息。
魔点科技面试：
1、对于EfficientNet，说明一下原理？
2、SENet的原理，以及画出block的图？
3、ReID项目中，Triplet loss的原理？
4、说明一下怎么解决的困难样本的问题？
5、对于ReID模型，模型的FLOPS是多少？可以到达多少帧？
韵达面试：
1、简单介绍自己以及项目；
2、大概说明细粒度分类项目中的数据集，多少个类，每个类多少张图片？
3、使用说明设备进行的训练？
4、在ReID项目中，解释一下AlignedReID方法？
5、为什么要进行切片？
6、为什么切片后要进行动态对齐？
7、ReID数据集你是怎么标注的？
8、什么是表征学习以及度量学习？
然后就是总监面：
1、主成分分析与因子分解的区别？
2、现在用的说明学习框架，简单说明一下原理？
3、有没有接触过金融类软件？
最后是老总面：
大概聊了一下对于机器学习以及深度学习的看法，然后就是实际的应用场景，聊的比较开心，第二天就给了offer。
小公司的就不具体说了，大概和上面的一样，总结完也可以看出来，面试的好坏更多在于你的准备，简历上的东西一定要非常非常熟悉。
目前个人才接到2个offer，但是更倾向于其中的一个，公司目标明确，非常清楚自己在做什么，分工也非常明确，也与重点实验室有合作。
个人觉得刚刚毕业不能完全看待遇，也要看团队的情况，能不能学到知识，实现自己的价值，而不是将就地说曲线救国。
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