视觉SLAM方向找工作经历

Posted 2020-10-18 此题无解

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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