平衡理想与现实,小众路线也能斩获Bosch、Aurora双offer!

| 求职思路

“既不想完全转码纯开发,又不想完全束缚在原有专业的,未知的发展前景上面”,很多同学在进行职业规划时存在着这样的纠结。简单来说,一方面不想因为纯粹的功利主义,去转到自己不喜欢的方向,另一方面,又迫于现实,担忧目前本专业难以找到理想工作。然而,当你转换一下思路,为什么不这么想?“继续认真学习本专业最有发展潜力的知识内容,通过其他方向的学习弥补自己的不足,来提升核心竞争力”。一负一正的想法,会另职业规划所产生的结果大不相同。

| 学员经历

Yanjia则是众多有这样想法的同学的其中一人。仓库存储机器人项目的QR标识追踪识别,SURF算法的学习研发,基于RGB颜色的基本图像分割实践,嵌入式系统下的LCD屏幕中的小游戏开发。在过往的学习中,作为EE专业背景的同学,Yanjia的简历项目中没有互联网公司大量需求的全栈方向,移动端方向的项目,也没有近几年增长极快的云服务相关内容。在与直通硅谷导师沟通时,表达了不想放弃本专业的想法,同时对于如何保留本专业优势去寻找工作提出了诸多问题。

在这样的背景下,教务组讨论后,决定保留Yanjia同学的图像相关的项目背景,去冲刺人工智能,大数据处理相关的一线科技公司岗位。而因为EE的背景,比起传统的互联网公司,可以发挥其对底层嵌入式的理解,进入具有核心硬件设计,生产能力的科技公司。

大方向确定后,便开始了项目升级与面试方面的准备。针对原有项目,顾问老师提出了项目升级的方向性建议,从offline图像追踪,分割,识别处理,做成实时相机系统下的各个组件,利用多线程并行处理的全栈(Kernel->Application Level)开发,嵌入可以传输数据的message bus整体架构中,构成更具备工业属性的计算机视觉项目。而对具体的算法,从原来的的以结果为导向,也加强了对算法的实时性,内存优化等方面的要求。

面试方面,学习了数据结构与算法以及数据科学方面的内容。在算法端进行了强化,同时对于数据统计,机器学习算法模型进行了更加深度的学习,在大数据的工业处理技能上面也有了明显的提升。

在后期的简历投递与工作申请中顺利拿到多家科技公司的面试机会,最后顺利斩获估值20亿美金的自动驾驶独角兽Aurora,以及全球员工数量40万人,年营收达800亿欧元的老牌德国电子配件与云服务提供商Bosch的offer,成功转型进入Data Engineer岗位。

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