工作很多年的双非硕士转行CV方向的面试分享

本人属于技术比较菜的那种，虽然在学校研究的课题是机器学习方向的，但是都没有深入系统的学习过算法。

工作有五年的时间，但是毕业时没有什么规划，开始做的不是算法岗位，可能自己比较执着，一直想做算法岗位，平常关注算法的研究进展，因为自己的关注不在工作岗位上，所以工作做的也不好。后来跳槽，说是图像算法岗位招进来，进去做的内容也不是算法，所以兜兜转转还是没转行成功。

因为看算法就关注过July校长的博客，后来学习过七月的一些入门课，但是都是零零散散的，没有任何效果，自己动手还是太少，既然要转行就彻底点，下定决心沉淀下来学习一段时间，报了七月的CV就业班。

对于数据结构和基本的算法，因为自己平常工作也比较忙，没怎么刷过leetcode  ，但是这是基础，肯定是要刷下的。

毕竟是工作很长时间的，自己看了很多遍七月之前关于传统机器学习的课程，买了西瓜书，对于SVM，决策树，概率图模型等知识点，只要有知识点不是很清楚，都会在看一遍。

其实现在的研究方向还是离不开传统机器学习的知识，对于实际工作中用到传统的算法还是很常见的。

学习任何东西都要进行总结，要形成自己的知识体系架构。在课堂上，老师会说很多的知识点，最终我们要把这个这些知识点添加到我们的体系里。

比如说到Iou，首先它是一个模型评估的方式，我们就要把它归类为模型评估的体系。那么还有哪些模型评估的方式，这些评估的方式会用的哪些场景中，我们把这一体系给补全，这样在面试中就不会胆怯。准备面试就要把自己的知识体系补全。

简历的准备，我们工作长时间的和他们才毕业的是不一样的，首先我们的项目的选择上要和现在的工作能够有关联。

在这里非常感谢七月的老师们，才开始我的简历准备只写了课上的项目，和现有工作不是很贴切，和就业老师说了下，就业老师就专门拉了个群，邀请授课老师seven博士帮助我修改简历，老师们非常用心。

当然准备的项目一定要很清楚具体的流程。包括数据的准备，用到的图像是多少分辨率，输入网络是多大的尺寸等，写上去的算法要知道为什么用到这个算法，其他的算法有没有想过，有没有更好的算法。

最后面试前准备面试官会问到的问题是很关键的，面试就像是开卷考试，只是我们不知道他会考哪些题，这个范围很广。我们都会看面经，看看面经上问到的问题，自己也准备下。

其实，就像是老师在我们群里发了面试的主要考察点，稳定性，业务能力，个人态度/思想观念。

我们一般都会准备业务能力的问题，可能忽略另外两个，有时自己技术面试过了，就是HR面试，不知道啥原因就挂了，主要是我们回答问题，表达不要太夸张，表现自己想进公司的愿望就行。

我是一个比较语讷的人，面试会很紧张，可能很多人和我一样，所以准备这些问题要充足，因为在面试表现只能发挥50%，那自己就准备150%的，如果面试时会经常忘掉准备的，可以自己在家练习，把问题的答案写下来，反复练习，这是老师们说的一个好方法。

对于业务的问题要准备几个方面吧，项目问题和项目延伸的问题，CV方向的基础问题，传统机器学习算法，算法和数据结构，这个问到的不是特别多，笔试会遇到。

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