這是大同學吧今年
第8篇復旦信息學院16屆優秀畢業生
職業規劃篇
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蔡華 師兄
復旦大學 光科學與工程系博士
德國亥姆霍茲聯合研究中心 聯合培養博士
博士生國家獎學金
KLA-Tencor冠名獎學金
復旦大學第七屆「學術之星」
（全校理工科每年僅10個）
2016年上海市優秀畢業生
……
這位師兄
除了各種獎項拿到手軟
還手握30+篇發表文章的優秀畢業生級別
工作後更是輕鬆轉身大熱的算法工程師
作者|復旦大學信息學院
卓越工程師生涯發展工作室
編輯|Harper
排版|飛魚
研究生入學以來，除了修第一，二年的專業課程外，我大部分時間都在做實驗和寫論文，因為我研究的方向是偏實驗方向，要有實驗數據，也要看文獻。而且，對於理工科的同學來說，做科研一定要有勤奮踏實的態度，花費大量的時間在科研上面是必須經歷的一個過程，個人的專業學識都是在點滴中積累形成的。在實驗過程中，不要想著偷懶或投機取巧。
畢業前的暑假，我開始自己的職業規劃，其實也不算規劃，就是想著馬上要找工作了，必須有所準備。但在準備工作前，我已確定往技術方向發展。
雖然自己手裡有點成果，但找工作過程中，還是挺曲折的。比如，因為專業不對口，學歷不對口，都收到過HR的拒絕。老實說，這時候還是會略略不服氣的，因為明明自己可以勝任這份工作呀。也有風塵僕僕趕到面試現場，和面試官聊了兩三句，就明顯感覺到這個工作機會黃了。這些時候，心情就挺低落的，尤其是一個offer都沒有時，心情會更受挫。
回去的路上，我會給自己復盤，事後覺得被拒絕也很正常，求職是雙向選擇的過程。有時候，也許並不是自己不行，而是這個崗位可能真的不合適我。把不合適的人招進公司，對公司對求職者都是不小的損失。
選擇某個崗位，我覺得首先要自己滿意，至少要有點興趣。記得秋招，我拿了4個offer，都是科研崗位。我選擇offer的主要標準主要有:1.我能不能真正接觸到公司的科研核心；2.工作的地域問題，我比較傾向於投遞長三角的工作崗位。因此，最後我選擇了中芯國際的offer。
話說回來，畢業三年後，我慢慢發現，自以後的路其實不止有工作，還有家庭和生活。但往往這些都建立在工作的基礎上，所以需不斷提升自己，要在以後的工作中，學會怎樣高效地工作，為其他事情留出空間。
經過兩年的職場生活，我對自己的職業規划進行了一定調整。故從中芯國際離職後，我轉行入職了達觀數據做算法工程師。
換工作時，我拿到三四個offer。我選擇一家企業的話，主要是看這家公司有沒有很大的發展潛力。達觀數據在中國自然語言處理方面排名前列，2018年末，它斬獲中國智能科技最高榮譽吳文俊人工智慧獎，是上海唯一一家獲獎的企業。
面試達觀數據一共經過了四輪面試：首先是HR電話面試，其次是主管面試，再次是CTO面試，最後是CEO面試（因為我是博士，所以要CEO面試，一般是到CTO）。
主管的面試題目是：從一個無序數組中找到最長連續子序列，還問了PCA和SVD降維。
CTO的題目是：把一個字符串中的連續的多個空格字符變成一個空格字符。即字符之間只能存在一個空格，字符串最前面和最後面沒有空格。
CEO問的題目：是邏輯回歸和支持向量機的區別。
相比於現在算法非常熱門的盛況，我求職時算法還沒有那麼火。15、16年很多初創公司開始成立了，到17、18年對算法這個崗位的需求就開始比較強烈了。我原來在中芯國際的話是做數據建模方面的工作，和算法有一點點相通。
其實，算法也是通過對數據的建模進行預測。它也需要大量的數據，在中芯國際我有兩年的python上處理數據的工作經驗。同時，我也自學了半年到八個月的時間，把網上的書和視頻都系統地學了一遍。
稍微小一點的初創企業對算法工程師的要求可能不會太高，並對編程能力要求稍微要弱一點，但一定要有自己的邏輯能力。相比之下，大公司對編程能力、算法和邏輯性都要求都比較高。
1、轉算法小貼士
如果想轉算法工程師，需要做一些相關項目或是自學。先確定往哪方面的算法轉，是計算機視覺還是自然語言處理，然後從GitHub上下載相關代碼，自己對代碼進行優化。
以下是我學習參考的資料，分享給大家，希望對你們有所幫助！
網站：LeetCode刷一些常見的算法題，選擇一門自己熟悉的程式語言（Python或C++）；
書籍：
中文：李航的《統計學習方法》，《python大戰機器學習》，周志華的西瓜書《機器學習》，還有《數據結構》python實現，花書《深度學習》；
英文：Peter Harrington的《Machine Learning in Action》Christopher M.Bishop的《Pattern Recongnition and Machine Learning》未看完；
課程：李飛飛的CS231課程，吳恩達的《Machine Learning》。
具備技能：我覺得要會一門程式語言，對數據結構有一定了解，對一些比較常見的算法可以用代碼實現，比如排序算法：冒泡排序，選擇排序，堆排序等，比如樹結構的深度優先遍歷和廣度優先遍歷等。
我在平臺研發部門，處理圖像識別的工作，也做文本處理的工作實現關鍵欄位抽取形成結構化數據。
主要是研究算法，工程應用也有，比如說OCR ，機器人流程自動化，文檔關鍵信息抽取等。
平臺研發組是為公司的應用支撐服務，我們組有做大數據Spark，Hadoop還有K8s運維的，也有研究算法的。
算法工程師在我們組，主要是利用算法解決一些具體的問題，和客戶基本沒有接觸，和同事會有交流，基本上是自己寫代碼想辦法解決問題。從技術層面上來說，算法工程師最後有可能會成為數據專家，具體的職業發展也取決於個人選擇。
平時，我們用了場景文字識別的CRNN算法，AttentionOCR算法，Mask-rcnn，pixellink算法，還有文本的TextCNN算法，還有Bert模型等。
在工作過程中，我們也遇到不少困難，比如在一個項目過程中，我們需要識別文檔中的手寫籤名，苦於沒有數據，需要收集很多人不同的手寫數據來提高模型的泛化能力，最後需要像發傳單那樣去收集不同人的手寫字體。當然還有模型泛化能力不夠的問題，需要自己對算法進行優化等。
在復旦，我最大的收穫是受到了復旦文化的薰陶。在這樣的環境中，使我有更大的動力去拼搏。同時，復旦提供了資源和學習的平臺。我也遇到一位好導師，導師嚴謹踏實的工作和科研態度都深深地影響了我。
在工程師的工作環境中，其實同事的關係都是比較簡單的，一般就是項目的合作，還有個人工作的展示，需要接觸其他部門的人員，關鍵還是把自己的工作做好。對於個人成長方面，要有積極主動的學習態度，自我驅動，每天進步一點點，不要想著在公司混日子。
對於和我類似的職位來說，提高專業技能需要時常看論文，了解前沿的研究狀態；學會思考和總結；認真對待每一次展示自己成果的機會，因為每一次展示都是歷練和成長。
雖然這世界上最殘酷的事實
莫過於比你優秀的人比你還要努力
但每一個在為自己目標默默努力的人
都值得遇到更好的生活和更好的自己
加油！！衝鴨！！
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