计算机视觉毕业后找不到工作怎么办？

本人目前是985高校渣硕一枚，准研三，方向是计算机视觉。成绩中等，无论文，无比赛经历，有项目经历。导师基本放弃科研，平时学生都处于放养状态。编程基础还可以，自认为在教研室算好的了，python用得比较熟，C++也会一点。pytorch， tensorflow，keras等框架也用的还可以，之前为了找工作做准备，自己还复现了几篇论文中的代码放在github上，但获赞数寥寥。当初选择该方向时，深度学习正处于大热阶段，什么无人驾驶，人脸识别听起来就很高大上，似乎人人都想往这方向转。然而到了找工作的时候了，发现就业形式和我想的相差太大。最近陆陆续续有公司开始秋招的提前批了，计算机视觉岗位招的清一色算法工程师，没有论文，或者大赛获奖的找到算法岗的简直不要太难，周围的同学都开始纷纷转Java开发，自己也开始慌了。想到学了两年的cv，最后工作都找不到，一时间十分失落，感觉如果去做Java开发，还不如本科一毕业就出去工作，完全没有读研的必要。所以我想问的是现在跟深度学习，机器学习相关的专业，是不是都快烂大街了，是否应该劝退后来者。为什么网上很多鼓吹AI的，营造出一种很好就业的错觉，然而到最后大多数人都找不到这方面的工作。

跟深度学习，机器学习相关的专业，也许是烂大街的多。但是，从岗位而言，其实并不是这么一回事情。
你能来问问题，至少说明，你还想努力改变这个现实。所以，我是想要帮你的，只是这需要首先矫正下你的思维。
<hr/>你目前的认识是流于表面的。优秀的候选人，一样是打着灯笼都找不到的。但是普通的，有点专业背景的学生，的确是毛毛的多。为什么说你流于表面？反过来讲你就明白了，“难道有论文，有比赛经历，有项目经历”就好找了吗？很显然，这答案放到现在，基本是一样的 —— 也不好找。
真正容易找的，只有这么一小撮人

• 有着顶会一作 —— 说明科研能力能打，能在未来给算法团队扛法论文的kpi
  
• 有着著名比赛前三 —— 说明调参能力能打，能在未来给算法团队抗比赛的kpi
  
• 有“相关”项目经历 —— 说明工程能力能打，人来就能用，根本不用培训，能在最短时间内形成战力
  
• 背靠几大实验室，有着人脉支持 —— 说明是个关系户，能不能打不重要。虽然你进来是大头兵，但是你的师兄师姐很可能是你上级的上级。
  

所以你看到了，真正的本质，也是重点 —— 你要能打～～～
事实上这一小撮人，同质化严重，所以虽然条件好几个，但是实际上条件的交集，并不比条件的并集小多少。很多满足这样条件的同学，他们还没有毕业，就已经被工作找到了。
当然，你也许会觉得，有论文总比没有强，有比赛总比没有强，有项目总比没有强……。可是，真的是这样的吗？

• 很多人，也觉得我有篇sci，你凭啥看不起 —— 不好意思，这是公司不是学校。如果是sci，那么至少要TIP，TCSVT，TNNLS这样的才能被算。更多的时候，你需要顶会，嗯，那种毫无疑问的不是擦边球的那种顶会。没有？那只能说明，你导师/实验室，要么就不是这个圈子的人，要么就是你根本没有能通过顶会的抗压测试 —— 如何在几个月时间之内，以可能远超996的工作压力下，依然可以产出领先世界同行的成果。所以，弄篇垃圾sci，真心还不如一篇accv。
  
• 很多人，也觉得我这里有比赛进到前几，你凭什么看不起 —— 不好意思，我们对于那种不慎出名，没多少奖金，或者总共都没几个队的比赛，都没啥兴趣。我们以后要打的比赛，即便不是奥运会，也得要是全运会。各种校运会，及其以下的，写出来，徒惹人耻笑，真的只有负面印象分。
  
• 很多人，也是这么觉得，我参加了xx培训班，K天从入门到精通了很多项目了；我研究生期间参与了好几个国家项目；你凭啥看不起 —— 不好意思，你以为的相关项目，压根不相关。是的，如今我组都要求，增加负样本筛简历 凡是提到什么MNIST， cifar，Titanic，Boston house price，……，统统都毙掉；有真正项目经历的人不会写这个。
  

<hr/>如我前面所言，如果你没有过硬的关系，还想要进到某些岗位。那毫无疑问，只能靠你自己能打，至于你是能打这里，还是能打那里，关系倒不是很大；当然如果你都能打，那是最好不过的了。
企业都是很现实的，你的队友，你的经理也都是很现实的，简单一句，“我不会，但我可以学”，是不足以打动真正的头部岗位的，因为有的是人会说一样的话。
那你现在如咸鱼一样的现状，应该如何改变？无非就是这么几个选择

• 继续读博，但一定这次擦亮眼，别找佛系导师，除非你未来职业规划变成考公。
  
• 自己努力，毕业找工作
  
  
  
  • 如果你自己编程不错，可以考虑参与某些大公司的开源项目。多提CR，多做维护。有一些背景并不突出的同学，其实是以这样的方式，被我们反向招聘的。为啥？因为他们已经证明了自己的工作能力，是招之能用的典型。而团队找一个，已经熟悉相关产品，有兴趣，有能力的队员，但是只用给一样多的钱，香吗？香的很。
    
  • 迅速弥补自己的短板，搞篇论文，保证至少自己能过简历的初筛。最好当然是要有到顶会一作，但是这对于你这么个单兵基本没可能。但是，这并不代表，搞篇icip，accv 或者wacv也是个遥不可及的梦想。记住，别搞期刊，也别搞水会。
    
  • 拉下脸皮，该舔的舔，该跪的跪。我当年老板也很佛系，但是这不代表，他以前没有奋斗过，也不代表他没有过硬的关系。如果你实验室有师兄师姐如今混的不错，只要你能让导师给你递个话，大概率你还是能上的。对的，我现在组里面的关系户都是这么来的。
    
  
  

其实，如果你非要找SDE的工作，你也不见得就要完全放弃CV。实际当中，尤其是做CV产品的时候，算法大佬最大的槽点之一就是相关的支持SDE

• 啥？要支持浏览器内跑模型？SDE团队说，tensorflow.js是个选择，好吧来搞吧。什么？模型跑不了？有算子不支持？好滴，改吧。重新训练模型，一个礼拜过去了。行了，这次能跑了，但是cpu占用率太高了。行模型改小，该多小才合适？不知道？算了，不同的量级的模型一起训。又一个礼拜过去了。啥，有模型cpu占用率达标了，但是又嫌弃准确率差？行再来……，一个小破项目，本以为一个月上线的，结果半年都没有弄完 —— 算法团队和SDE团队之间，来来回回。一直等到对面队伍里面有个能做ML，又懂SDE那一套的小X，加入团队，自己训练模型外加web部署，这事情才算了结。
  
• 啥？要支持XX系列的芯片/板子能跑的模型？这事情，算法团队很难搞，跟硬件，软件都有关系，所以算法大佬一个人很难搞起来。尤其是需要模型优化，部署的时候，几乎不同的板子很可能就是一套新的东西。而不懂模型的SDE，根本就是抓瞎，解释起来也是鸡同鸭讲。
  
• ……
  

上面都是很现实的工作里面的例子，虽然我部门HR一直致力于找有相关CV背景的SDE，但是其实收效甚微。学校里面几乎没人弄模型落地那一套，并且这一套东西，或者准确的说是，一套套的东西（每个硬件平台）都可能不一样。这说明啥？说明，做开发，也不见得就不要CV的背景；你有这个背景，在特殊的位置上，你能干的更出色。
再次回来，要找工作，你就要知道自己的价值所在 —— “我为什么要给你这份工作”，并不是一个虚假的面试问题。而你的回答应该是，我能打这个，能打那个，并且年轻，学习能力还强……
<hr/>如果我是你的话，我会

• 好好想想，自己到底要什么。讲真，如果你家里条件不错，现在去读博也是个不错的选择。如果家里急等着你赚钱，那直接刷题，弄个普岗开发也不是很难的事情。但是关键是，你想好了，就别变来变去。人是没有可能什么便宜都占到的，但是变来变去的人是注定会永远也挖不到路尽头的金子的，哪怕每条路的尽头都有金子。
  
• 找学院里面能打的同学/老师，只要他能带你发顶会，你可以负责调试+跑所有的baseline，这样的贡献，给你个二作，很多地方都没有问题。很多地方，顶会二作也就够了。这能够最短时间内，解决你的论文短板。
  
• 找一个自己感兴趣的项目，如果你志在算法岗，那参与那种科研型强的项目，比如keras里面去实现个某个layer；反之，那就参与那种落地性强的项目。短时间内，加强自己的skill set。
  
• 找自己导师好好聊聊，看看有什么样的资源可以支持你下。
  

说一个和楼主很像的例子，之前组里招一个实习生，基本不会python，计算机视觉相关的只做过cuda编程，也是985硕士，实习表现很积极，但是他对cv确实了解的不够深入没法转正。但是这个同学特别有毅力，坚持面试，以战养战。一般面试的问题翻来覆去就那些，面一轮总结一轮再好好学习一下，最后还是找到了一个很好的工作。希望楼主多面试面试总结经验。
再说点AI就业这个话题，目前AI理论还在很快的发展，每年都又很多论文出来，像检测，跟踪，分割，GAN等，有些项目很有意思，看着也有落地的可能。但是实际场景中往往没有那么work。所以看起来AI很热闹，但是就业上并没有那么多职位，毕竟企业还是要挣钱，不能落地的技术一般企业不能长期支持，除非像BAT，华为这种不缺钱的地方还能养活一些搞研究的。但是从长远来看，目前的问题并不是解决不了的，问题一方面在于技术还不够成熟，一方面就是当前的AI人才知识和经验还不够丰富，只了解一个技术方向往往不够，实际业务场景往往需要多个技术一起用，而且需要比较强的工程能力。
个人建议AI可以做，但是要做的深入，转做java研发也没问题，很多公司在做算法工程平台，需要的就是懂AI的开发人员，有交叉学科知识背景的人更受欢迎。
加个广告，有需要内推阿里的可以把简历发我邮箱 hengshan.jhs@alibaba-inc.com

实验室也是做视觉方向的，大家平时做的项目都和计算机视觉、机器学习相关，但我那一届同实验室的硕士里，就我一个找了和计算机视觉相关的工作。一起找工作的小伙伴里有开发能力和算法能力都非常强的牛人，也发过顶会文章，最后去了网易游戏，我问他为啥不接着搞 CV、DL，答曰一是不感兴趣，二是网易游戏给钱多，而且他从一开始目标就非常明确，基本只投开发岗位。所以说并不是研究生期间做什么就要找什么工作，MOP (Money Oriented Programming)是王道 :-D
再回到你的问题：

想到学了两年的cv，最后工作都找不到，一时间十分失落，感觉如果去做Java开发，还不如本科一毕业就出去工作，完全没有读研的必要。

“学了两年的cv”真的不算什么，关键是你计算机视觉学得怎么样。如果你真的热爱这个方向，而且基础扎实，碰到真正识才、爱才的面试官，肯定会给你机会的。“无论文，无比赛经历”、“导师基本放弃科研”这些都不重要，重要的是你的能力水平。
还有“读研的必要”这点，感觉题主有点瞧不起 Java 开发？如果是这样那就是认知问题了，程序员最终都是要靠写代码解决具体问题，写 Java 的可不见得就比做 CV 的要差，技术无贵贱，老板们关心的是你能不能解决问题。
拿到第一份 offer 前的焦虑很常见，别着急。如果你还是想继续找计算机视觉相关的工作，提几点建议：

• coding、算法题好好练练，保持手感，这一关过不了后面连机会都没有；
  
• 深挖一下项目经历，视觉算法相关的部分从原理到实现都别含糊；
  
• 尽量走内推/提前批，面试前想办法了解下目标岗位部门情况；
  
• 不要焦虑，工作总会有的~
  

谢邀。
一、开发岗和算法岗无高低贵贱之分
学两年算法做开发，觉得学无所用，转开发又比不上专门做java的人专业是可以的，但隐约有点瞧不上开发岗不太鼓励。往大了说，任何工种都是平等的，更何况都是程序员；往小了说，算法工程师本上还是工程师，是开发的一种。开发方面大佬也多的是，只是最近算法比较火，但是未来还真不好说。
二、算法：研究岗与研发岗对应的能力
说到这里，可能会有人反对：算法就是建模，和开发两回事。但是就我找工作的经验，私以为算法分两种岗位，一种是研究岗，这类岗位包含大部分博士和少部分硕士，做建模工作，发发文章；一种是研发岗，这类岗位是少部分博士和大部分硕士，负责研究岗研究出的算法的落地，会涉及到数据清洗，特征工程，开发上线等工作。
大部分硕士瞄准的肯定是研发岗，这就要求开发能力必须过关，这也是为啥开发岗和算法研发岗都要考leetcode一样，因为算法效率在实际生产中还是有要求的。也就是说，工业界用的算法是滞后于学术界好几年的，不要对公司所做的算法有太多的幻想，现实数据比你想的质量差太多，现实用的算法也没有那么高端。也就是说，大部分时间不是用在建模。
三、劝退 or 鼓吹？
事实上19届秋招算法岗就有些供过于求了，头条甚至发了算法劝退贴。而由于前几年算法就业形势太好，导致一大批人转算法，这部分导致的泡沫其实还没有消化掉，比如题主现在就在吐槽。其实不是现在算法突然不好找工作了，而是之前太容易了。
至于劝退还是鼓吹，肯定是要劝退一部分盲目入行的同学，但其实公司也是有算法工程师的缺口的，遇到的好几个hr都说，收到几百份简历，但是没什么匹配的。所以说做算法的人多是真的，可是需要做算法的人也是真的。矛盾点在于供需不匹配。
其实，市场这双无形的手是会调整的。高薪、低门槛势必吸引更多的人做算法，人多了门槛肯定高、薪水也不见得高多少，19年有些开发同学是可以拿到和算法同学差不多的薪资的，这在前两年可不是，薪资低了，门槛还高，做的人自然而然就少了。
四、有时候和你做什么无关，和你做到什么层次有关
不得不说，算法相对于系统等其他方面是好发文章的，现在挺多硕士都有文章，一个学弟（马上研三）也是做视觉，研二时候就两篇A类一作文章了。出去开会，也会发现现在硕士甚至本科好多同学都有文章，或者在很多竞赛中拿到名次。
倒不是闭眼吹周围人多厉害，而是在hr筛选简历过程中，一份简历有这些加分项，一份没有，基本肯定是要选有加分项的。功利的来看，几百份简历，没有明确的加分项，hr有多少时间，又如何能确定你基础扎实呢？尤其想去大厂，简历不出彩是真的有点难。
五、一定要有忧患意识，规划一定要早
985硕士想在激烈的求职市场上躺赢也是有点困难的，你说的python，c++，tensorflow，torch只是算法的入场券。当然了，导师不怎么指导的确也是不利因素，自己单打独斗的确困难。但是一定要眼光放长远，入学的时候应该想到，哪有能一直火的专业呢？

给题主的建议：
1、剑指offer太简单了，leetcode刷个一遍吧。不要望洋兴叹，周围有好几个leetcode刷两遍的，也没啥文章和竞赛，但是最后工作都不错。
2、找直系学长学姐，部门领导直推（不等于给个内推码的那种，当然如果只能找有内推码的，也不错了）。
3、明确自己的定位，有时候不是找不到工作，是找不到满意的工作。
4、不要慌，985计算机硕士已经比市场上绝大部分人好找工作的多了，坚持住，结果不会太差的。

看题目，感觉题主的焦虑是找不到工作；再仔细看，感觉题主的焦虑是“自己学了一身屠龙技，却为生计所迫只能写java，做自己不喜欢的工作”
那我搞明白题主的焦虑了：你是想站着，还想把钱赚了。
但你想赚大钱，又不喜欢写java，觉得“写代码”就是比“做算法”低贱；你又想干自己喜欢的cv，你自己又说“无论文、无比赛经历”。目前校招市场行情如何，自己有几斤几两，心里没数么？
题主自称来自某“985高校渣硕”，又说说自己在“周围的同学都开始纷纷转Java开发”的时候才“开始慌了”，请问题主把自己的学校认定成多高的象牙塔，才能在入学到求职期间如此漫长的时间一直心定定，自我欺骗，活在“我进了985，虽然导师渣一点，但依然能找到cv的算法岗工作，命运是眷顾我的，我是天之骄子哈哈哈”的错觉中
既然题主担心的还是“找不到工作”，那么就说点实际的。
题主看不起java，那请问：

• jvm内存分哪几块，每一块在实际执行任务时的作用有哪些？
  
• 大规模数据流任务（往往是你们做算法的看不起的数据清洗工作）出现延迟时，有哪些方法可以迅速降低延迟？
  

题主喜欢搞cv，请问：

• 你们公司的图像/视频数据特别脏，请问你是放任自流，让算法指标见鬼，还是想方设法清洗数据？
  
• 你们公司的数据质量特别差，请问你是拔枪见佛，还是想方设法跟同事/老板沟通，让数据质量好一点，哪怕降低1‰的脏数据率？
  

这些问题你有想过么，还是你只活在自己的世界里，认为“我进了985，就应该找大厂的cv工作，过幸福灿烂玫瑰色的一生”？