计算机视觉研究院专栏
作者：Edison_G
毕业季是同学们最紧张的时刻，不仅仅是如何准备面试，而且还要进入社会，经历人生最精彩的一段记忆。社会经历只能靠个人去慢慢总结摸索，努力拼搏精神一定要时刻保持，机会选择也是最重要的！
但是，今天“计算机视觉研究院”分享前一个经验——如何去面试算法岗位！今天邀请了阿里巴巴P8师兄（不愿透名）给大家分享特别有意义的经验，希望找工作的同学或者换工作的朋友有一个清晰的指路塔，带大家轻易拿到互联网大厂Offer！
机器学习相关岗位技能雷达图
- 知识：主要是指你对machine learning相关知识和理论的储备；
- 工具：将你的machine learning知识应用于实际业务的工具；
- 逻辑：你的举一反三的能力，解决问题的条理性，发散思维的能力，你的聪明程度；
- 业务：深入理解所在行业的商业模式，从业务中发现motivation并进而改进模型算法的能力。
这是一条由简历出发，由“知识”为切入点，不仅考察了“知识”的深度，而且还考察了“工具”、“业务”、“逻辑”深度的面试路径。
当然，如果你介绍的项目是实现了一种类似阿里DIN的CTR预估模型。那么问题路径可能是这样的：
事实上，以上所有注意点在找工作实习之前就应该开始准备，所以如果是明年参加秋招的同学，也应该提前有的放矢，增强相关的积累。
摘自于——王喆的机器学习笔记（可以见知乎！）
／End.
计算机视觉研究院主要涉及深度学习领域，主要致力于人脸检测、人脸识别，多目标检测、目标跟踪、图像分割等研究方向。研究院接下来会不断分享最新的论文算法新框架，我们这次改革不同点就是，我们要着重”研究“。之后我们会针对相应领域分享实践过程，让大家真正体会摆脱理论的真实场景，培养爱动手编程爱动脑思考的习惯！
