18年博士毕业的时候同时拿到了德国一线车厂
视觉研发科学家和算法工程师的Offer
俩年的业界经历来看
行业是个不错的行业
毕竟在无人驾驶、机器人、工业自动化、安防、医疗、农业、能源
等领域都将持续落地和应用
只是近几年资本把它吹捧得太热了
热钱涌入
短期市场供不应求
加上天价AI/CV科学家职位的广告效益
使得太多学生入了CV的坑
随着经济危机的到来
资本也随之冷静
市场回归理性
CV的工业界应用确实需求算法工程师/AI科学家
但这些皇冠上的明珠职位毕竟只是少数
当你真正进入到工业界
才会发现
原来世界500强公司的机器学习团队
也只是Git clone市面上开源的代码
调整一些参数/用自己的数据集训练
有那么几个复现能力强的算法工程师
足矣。。
不同深度学习模型在大数据燃料的驱动下
差别几乎可以忽略
相反
学术界take for guaranteed 数据集
才是工业界的命脉
标注一张语义分割图片需要1个小时
相比花里胡哨的深度学习模型
业界更需要
海量大数据收集/管理/读取的能力
把算法工程(产品)化的能力
算法写进板子的能力
软件开发和迭代的能力
甚至ppt和有效沟通的能力
作为CV业界2年经验的小兵
我会建议CV学生关注
除算法工程师和研究科学家以外的职位
包括但不限于:
数据工程师
嵌入式开发
软件工程师
底层图像处理处理算法
等等
原文：https://www.cnblogs.com/alphacode/p/12920149.html