准研究生选择了计算机视觉方向

准研究生选择了计算机视觉方向？

首先，当前计算机视觉领域的人才缺口还是比较大的，高附加值岗位也相对比较多，所以如果能够在读研期间做好规划，相信会有一个不错的就业前景。

虽然我是近几年才刚开始搭建计算机视觉组，但是视觉组的资源整合能力却非常强，一方面计算机视觉与行业领域相结合的创新点比较多，另一方面计算机视觉相关的一些技术落地方案也逐渐成熟，很多基础工作已经可以借助人工智能平台来完成了。

从组内同学的就业情况来看，大部分同学会选择算法岗和开发岗，二者的比例比较接近，但是今年拿到算法岗offer的同学明显增加了，相信在云计算、物联网平台逐渐成熟之后，算法岗的人才需求潜力会进一步得到释放。

计算机视觉的创新与场景的关系非常紧密，所以不能脱离场景来谈创新，这也很难找到创新的着力点，如果说早期很多同学通过阅读文献就能很容易找到创新点，那么现在计算机视觉的创新更需要行业场景的支撑。

从这个角度来看，当前要想在计算机视觉领域做出更强的创新成果，一定要有比较好的场景支撑，或者说要能够充分利用课题组所提供的行业场景资源。

虽然计算机视觉领域的人才缺口比较大，但是要想具有更强的就业竞争力，一定要重视提升自身的工程实践能力，而要想提升工程实践能力，一方面要积极参与导师的课题项目，另一方面还需要给自己开辟出更多的实践渠道，这个过程不仅能够开阔视野，也会让自己少走一些弯路。

考虑到很多同学并没有参加高质量科研活动的渠道，我联合一些985大学的导师和互联网大厂的企业导师，共同打造了一个科研实践平台，感兴趣的同学可以联系我申请参与，相信一定会有所收获。

对于视觉组的同学来说，立足开发追求算法是一个不错的选择，毕竟算法岗的竞争一直比较激烈，如果仅仅关注算法而忽略了开发能力的提升，也会压缩自己的就业选择空间。

不同课题组所采用的编程语言并不一致，我的组主要在使用C++和Python，这两门编程语言也都是流行程度相对比较高的语言，对于后续竞争开发岗也会带来一定的助力。

如果还想扩展一下自身的就业选择空间，可以重点学习一下Java。

最后，如果有读研、科研相关的问题，欢迎与我交流。

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