CV算法工程师面试指南：25篇文章帮你从入门到offer
CV算法工程师面试指南：25篇文章帮你从入门到offer
很多同学一直催我写面试相关的文章，迟迟没动笔。主要是因为没有统一标准，容易引起争议，也可能加剧大家的焦虑。
不过关于面试，我有些话想说，分两部分聊聊。
1. 面试官喜欢什么样的人
如果我是招聘CV算法工程师的面试官，我会关注这几个特质：
忠诚度：这一点很重要。简历上全是跳槽和实习经历，两个月换一次实习，半年换一份工作，除非有充分的客观理由，否则我可能不会通过这份简历。
编码能力：这是前提。公司招你是来干活的，不会招聘一个连Python都用不熟的人来做开发，做纯算法研究也不行。好的编程能力包括：熟悉Linux、Python和C++要会、编程习惯要好。
算法基础：这决定潜力。没做过检测、没做过分割没关系，边做边学就行。但如果CNN基础说不清楚，图像基础一问三不知，这就有问题了。
总结：踏实、靠谱、能干活，这三个基本前提比什么都重要。
2. 需要准备哪些知识
2.1 Linux系统
想进入AI行业，Linux是必备操作系统，没听说哪家公司在Windows上训练模型。
2.2 开发效率
shell命令、vim编辑器、git版本管理，这些是提升效率的关键。
2.3 Python基础
Python是机器学习领域的标配，需要掌握基础语法和Numpy等开源库。
2.4 图像基础
虽然深度学习太好用了，导致很多人忽略图像基础，但不懂图像基础就像埋了颗定时炸弹。
2.5 OpenCV基础
这是计算机视觉领域绕不过去的开源库，必须掌握。
2.6 CMake编译
Python是脚本语言，但AI算法常部署在移动端和嵌入式平台，需要用C/C++。
2.7 爬虫基础
做项目经常没有足够数据，这时候就需要自己爬取。
2.8 数据可视化
爬完数据后需要处理，可视化是常用手段。
2.9 数学基础
需要掌握线性代数、概率论、微积分和最优化。不过数学学习是漫长的过程，重要的是用起来。
2.10 CV研究方向
图像分类、分割、目标检测、跟踪、GANs等，总有你喜欢或项目涉及的领域。
2.11 应用方向
AI已渗入生活各方面，自动驾驶、聊天机器人、金融支付等。
2.12 学术大咖
了解学术界和工业界的大佬们，紧跟技术发展。
2.13 AI简史
了解图灵、冯诺伊曼等技术先驱和三次AI浪潮。
2.14 神经网络基础
从感受野、MP模型、感知机到反向传播，必须熟悉CNN的特点和核心技术。
2.15 领域突破
了解深度学习的重要进展节点。
2.16 激活函数
从sigmoid、tanh到ReLU及其变种，激活函数研究仍在继续。
2.17 参数初始化
从全零初始化到Xavier、He初始化，初始化方法在不断进化。
2.18 归一化
数据分布在网络深层会偏移，归一化优雅地解决了这个问题。
2.19 池化
池化增加网络对平移的不变性，是网络中必备的结构。
2.20 最优化
SGD及其变种仍是首选，没有完美的方法，训练时总归要试试。
2.21 泛化能力
希望模型在未知数据上也表现良好，需要通过正则化方法实现。
2.22 模型评估
用数据说话才是正确的PK姿态。
2.23 损失函数
损失函数对模型最终表现影响巨大。
2.24 开始训练
磨刀不误砍柴工，想清楚任务、数据、框架再动手。
2.25 实战项目
完成一个完整项目，比如实现花鸟识别App。
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