视觉SLAM方向找工作经历

秋招已经过去了两个多月了,一直拖到现在2017年快完了才"舍得"写==

先说一下自己的基本情况,985硕士一枚,有还不错的一作会议论文,一直专注在视觉SLAM和三维重建方面,SLAM和三维重建内容都很多,我懂的并不够精。

虽然心里一直想早点开始准备,但是实验室的事情也比较多,还是拖到了2017年年初才开始花时间去准备,同时还在写一篇论文。实习很重要,实习基本都能留下,多一次实习多一个机会,有机会去的话能去就去。大厂的实习招聘大概在3~4月份,过完年之后就开始准备数据结构这块的知识,主要就是刷leetcode,看看剑指offer,当时对SLAM算法还有项目还是比较自信的,然后实习招聘很快就开始了。当时投了网易、百度、大疆、阿里、腾讯,实习基本是没有笔试的,这也是实习容易进的原因,分别说说这几家的情况:

  1. 网易有笔试,我是走内推,先进行的面试,再进行的笔试,结果面试过了,笔试挂了(其实我觉得自己笔试做的还可以,所以有可能是因为他们有了更合适的人选)
  2. 百度面了一面,面我的是个小领导,说我很不错,甚至给我了微信让我有疑问和他联系,然后就让我等着下一轮面试,然后就一直没有什么消息,我后来问了一次,他说让我再等等,他在安排,后来我去了其他公司实习,实习期间才联系我,问我能不能去他们那实习, 之前是因为内部的一些问题(个人猜测是大概是部门调整,上半年,百度部门调整很剧烈)我因为再实习所以没办法去,就只能等秋招。
  3. 阿里是我找一个阿里内部的人推的,结果给我推错了部门,这种事情我也不想说什么了。。。提醒大家让别人推的时候一定要看他给你推的部门和岗位。
  4. 大疆是找一个博士师兄内推的,面试有两轮,都是电话面试形式,第一轮两个人面,第二轮部门leader面,leader面的时候我刚下火车,在车站面的==,大疆的办事效率真的高,从内推到最后确定去大概也就两周时间。
  5. 腾讯来学校面试的时候我刚好在外地开会,当时也已经拿到了大疆的实习offer,所以就没有参加了。

总体来说,实习面试还算顺利,没有遇到什么打击,基本面的都过了,但是正是因为太顺利了导致一些问题被掩藏了,在正式的秋招中我也是吃尽了苦头。

过完五一,一个人坐火车来到了深圳。第一次来深圳,确实还是蛮兴奋的。实习了三个月的时间,实习的日子还不错,周围的同事、mentor,都是我比较欣赏的风格,当时深圳虽然是雨季,我还是很喜欢。三个月的实习对我来说学到了很多,不仅是工程能力、算法这些方面,还有做事的态度、谦虚的心态。参加了实习转正答辩,回去等结果。

8月中旬,秋招也已经如火如荼的开始了,同时各种不顺也开始了。投了BAT,网易,海康,华为,头条。秋招一般都有内推和校招两种途径,内推最大的优势大概就是知道自己被推到哪个部门,至于能不能免笔试,这个还是要看公司的招聘流程。大家也不要惧怕笔试,其实基本问题都不大,如果你的条件还不错的话,我觉得不会只看成绩,会参考其他方面。一定不要还没有准备好就匆匆忙忙进行内推,一般来讲内推不过的,校招就没有机会了,即使参加了笔试也基本会悲剧。一般来讲都是2~3轮技术面+hr面,hr面这里不提,技术面的话会问到三个方面,基本的数据结构和算法,SLAM基础,项目。楼主一直在实习,而且对基本的数据结构和算法掌握的并不好,SLAM基础也不够深入,导致悲剧了很多公司,这里就不一一叙述惨痛经历了,说一下建议。

总体来讲,SLAM算法工程师的需求量并不大,比深度学习、机器学习的要少的多,SLAM现在商用也比较困难,所以招的人数有限,整体情况并不乐观,不过能去一些大厂工资也比较可观。

1、基本的数据结构和算法:入门推荐 http://www.cnblogs.com/skywang12345/p/3603935.html,然后就是刷 leetcode和剑指offer,我当时leetcode只刷了10道,说起来都是泪。

2、SLAM基础:视觉SLAM方面能问的问题其实很有限,高翔博士的《SLAM十四讲》、《计算机视觉中的多视图几何》这两本书,《SLAM十四讲》要都看看,《多视图几何》可以仅仅对某些章节深入看。常问的问题总结有以下几个

  • 相似变换、仿射变换、射影变换的区别
  • Homography和Fundamental Matrix的区别,包括二者区别,几个自由度,为什么是这么多自由度,怎么计算,这些在多视图几何那本书中都有
  • 视差与深度的关系。在相机完成校正后,则有d/b=f/z,其中d表示视差,b表示基线,f是焦距,z是深度
  • PNP算法
  • 闭环检测常用方法
  • 给一个二值图,求出最大联通区域(可以用深度优先和广度优先算法,现场手写代码)
  • 说一说梯度下降法、牛顿法、高斯-牛顿法区别
  • 边缘检测算子
  • BA算法
  • SVO中的深度滤波器原理
  • 说一说某个SLAM的工作原理(orb,lsd,svo,ptam)及其优缺点,如何改进

3、项目经历,这个就自己准备准备就好,要熟练,面试官会提一些项目相关的问题

剩下的还有一些就是开放性的问题,比如他们给你一种情况,让你去设计算法,比如我做过小场景的快速三维重建,他就会问如果是大场景的话你会怎么设计算法诸如此类,如果能通过师兄师姐了解到那个部门他们目前的工作是最好的,他们问的问题很多是和自己现有的工作相关的。

上面说的都是SLAM这个方向要掌握的一些基础知识,其实还有一点非常非常重要,SLAM是一个大方向,它不可能单独落地,一定要和其他技术结合。我觉得目前来讲可以分为三个方向:三维重建,增强现实,移动机器人,一定要先想好自己想搞哪个方向,了解这个方向大概是什么样的

三维重建:选择这个方向,需要对SFM比较熟悉,SFM不追求速度,更追求精度,一般可以考虑大疆、百度

增强现实:这个方向需要懂IMU和视觉的融合,比如MSCKF,VINS这些系统,还要了解底层的opengl编程,对工程能力要求高,这个方向需求量很大,各个大厂的AI LAB都招增强现实方面的人才

移动机器人:这个我自己了解的不多,大概需要懂导航、路径规划这些,主要是大疆、百度及一些初创公司在做

最主要的就是基础要扎实,论文是附加项,没有也没什么,有了也不要忘了基础,希望大家都能找到满意的工作!

另外推荐看一下一位SLAM大神的求职建议:https://zhuanlan.zhihu.com/p/28565563

 

 

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