MLK
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     既然学了模式识别这个专业,研究生期间主要方向是机器学习,计算机视觉,图像处理。所以很想了解现在这个领域的就业方向及相关要求。

今天在“增强视觉 | 计算机视觉 增强现实”上看到一则招聘智能图像/视频处理工程师的广告,岗位要求如下:

  1. 动手能力强,熟练掌握C/C++/Matlab语言,有较强的算法分析和实现能力,并具备良好的代码与文档风格;
  2. 了解人脸识别、目标检测、跟踪和识别、图像处理等技术,具备一年以上实际工作经验;
  3. 参与项目需求分析、负责设计完成需求规格、软件架构、测试策略,撰写相关的技术文档;
  4. 搭建研发环境,完成系统中相关软件模块的编码、调试、单元测试、功能验证,保证项目进度和产品质量;
  5. 协助完成项目的系统集成测试、版本交付等工作,对项目实施和维护提供支持;

     于是搜了一些关于图像、视频处理方面的就业要求,做一下总结,以便让自己明确研究生期间的学习任务,即便做不成科学家,也得有点

技术吧。

    1.编程语言:熟悉C++/C/OpenCV/Matlab开发语言,主要是有较强的C++/C图像处理编程能力,绝大多数岗位都要求熟悉OpenCV,Matlab在理论验证阶段比较方便,但是在操作硬件和效率上远不及C++/C,所以一般公司对此没要求。以后还要仔细学习C++/C,还是先从C++ primer开始,之后再看些effective系列的。另外,还要求具备良好的代码与文档风格,以后写代码还是要讲求规范了。

  

     2.知识储备:机会总是青睐有准备的人。图像处理应用很广,因此不同岗位要求侧重不同,最基本都必须掌握图形处理的开发与研究,熟悉图像处理的各种算法,特别是图像去燥、图像增强、复原、质量改善、检测、色彩科学、图像分割、图像识别处理、图像跟踪、图像的获取及视频处理,具体应用包括人脸识别、医学影像处理、多点识别、文字检测与是识别。特别的,结合不同应用,还需要自然语言处理知识。另外,要有优秀的数学功底(特别是线性代数、优化理论、统计知识)。

     3.英语水平:优秀的英文写作技能,英语口语流利。主要是能读懂英文技术文档,在研究院还需要写论文,公司更需要写技术文档,所以平时得多积累专业词汇。至于英语口语,还是从听力开始吧,中科院自动化所的图像处理、机器学习的课都很经典,大多数是留学归来的年轻教师,可以开拓思路,顺便积累专业词汇。这个寒假要把图像处理的课听完,再多做些试验。个人还比较喜欢“The Big Bang Theory”,悠闲加娱乐。

   4.社交能力:硬件条件之后就是软件条件。大多数公司如是说:“良好的表达能力、团队合作精神和创新能力”。我觉得就是社交能力,HR看你合不合群。有个同学去参加面试,参加面试的还有研究生和来自理工科背景更雄厚的本科生,在群面、无领导小组讨论和辩论阶段,很多背景很强的学生却因太过张扬和表现自己被pass(这是同学分析的原因)。看来沉着、稳重还是必要的,谁也不想招个老板进来。而所谓的创新能力,另一个同学的面试经历给了我很大启发。他现在已经实习两个月了,回顾自己面试,他觉得正像面试官说的:“你还没入门呢”。而之所以拒掉N个研究生,选择同学这个应届毕业生,主要是他对这个方向很有热情,本科期间在毫无指导的情况下,主动接触了很多零零碎碎的东西,帮助同学和老师解决了一个又一个稀奇古怪的问题。据他说,这些东西在之后的工作中没一样能用到的,但是没有这些基础又是绝对干不了活的。之后的工作也是,没有人盯着他干活,老板给个指标,就放手做去吧,老板只要个结果。公司里每个人基本都要独挡一面,有时候还得独挡几面,所以非关键难题请教前辈,其他细节问题别人也不清楚,清楚也没时间指导。同学主动去学,去解决问题的能力是最让老板放心的。从他的话中体现出来的热情才是他“创新能力”的原动力。

      额……要学的真多,鸭梨倍增,貌似都是本科没学过的,学过的,不常用,也忘差不多了。曾经的那些模数电,控制神马的似乎是不太用的上了,我就是在不断印证那句话:生命在于折腾。

posted on 2011-02-12 13:49  emy_yu  阅读(11443)  评论(26编辑  收藏