[请益] 新鲜人领域讨教(软韧/影像/DL)

楼主: nakabin (日落)   2020-02-21 14:00:18
同步PO在TECH_JOB版
最近开始找软件工程师的工作,
但对于领域的部分非常犹豫,希望版上前辈们能给些提点m(_ _)m
无法决定领域真的蛮废的,可以的话希望鞭小力一点QQ
本身是四大学硕,不过大学非电资(有修CS的课),硕班是CS,
研究领域算是影像处理+深度学习,
最熟悉的是C语言,其次是python
(DL数学的部分有学过但当初没有很扎实,已经差不多都还老师了= =")
原本因为研究领域的关系,想说就找影像处理/AI(DL)相关的工作,
不过有许多面试邀约是做韧体或写driver,
老实说因为没接触过不晓得喜不喜欢,但是待遇很多都蛮好的
(目前还没拿到一线ic厂的offer,不过已经跑完几个二面了,就提早来请益)
又怕到时真的不喜欢,要转职回头做影像不知道会不会反而有困难?
因为已经不是新鲜人,但是在影像处理或DL上又没有老鸟该有的程度...
会不会大公司反而不愿意收呢?
还是只要coding够强就不用担心领域问题?!
最近面试遇到许多面试官人都很好,
很多都建议我第一份工作要好好考虑领域免得将来定型
不过就如前述的原因,我每天再怎么考虑还是很难下决定= ="
而且遇到人很好的面试官就觉得去那边工作好像也不错XD不过很多家都很好
所以想来看看大家会怎么选
以我目前得到的资讯来看,写韧体好处是:
韧体职缺多之后容易找工作、能了解软硬件怎么互相配合、
会学到底层Linux kernel跟系统架构(?)、加强C的coding功力,
可能额外再加上学C++?
不过就完全用不到算法啦影像处理啦那些的,反而是碰硬件比较多(?)
至于工时其实好像不一定,面到的有很长的也有能正常上下班的,
当然工时很长的$会比较多就是了...
顾虑的点是前面说的,
怕做一阵子不喜欢但无法顺利转职做影像/AI/算法这些
也有遇过面韧体,结果面试官居然建议做算法>韧体
反过来说,如果先做影像,将来改作韧体,会不会比先韧体改做影像容易?
不知道版上前辈有类似经验吗?
另外也想请教,如果同样是做SoC而且待遇跟工时都差不多的情况下,
做网通跟做萤幕哪个将来出路比较好?
或者如果有其他考量的话大概会是什么呢?
先谢谢各位!!
作者: MOONY135 (谈无欲)   2020-02-21 14:18:00
你才几岁 怕定型是那些人在怕的小孩子刚断奶他父母会担心他将来都吃饭还是吃面吗你想知道喜不喜欢 总要有一个比较的基准点你应该要害怕的是 没有可以比较的基准点ex第一份工作就做十年 那可能真的会被定型
作者: enthos (影斯作业系统)   2020-02-21 14:44:00
影像大量应用的是直播:即时美颜、做特效、做codec减少频宽
作者: MOONY135 (谈无欲)   2020-02-21 15:58:00
差不多第二年结束可以开始思考
作者: Terrific5566 (泰瑞福克56)   2020-02-21 17:13:00
最近也在找 然后也是一堆软韧缺来找 = =不知道为什么没有纯软的 QQ
作者: xam (听说)   2020-02-21 18:14:00
纯软前面不是就有一个amazing talker..下一篇又一个...
作者: Hsins (翔)   2020-02-21 18:59:00
那几篇像是找毕业生吗?
作者: ahahahahah (あああああ)   2020-02-21 19:12:00
+1 想知道
作者: pizzafan (七情三想)   2020-02-21 19:37:00
(1)4女的9挑难度最高的94了(或钱最爽的) 反正会有人带你(2)内部D观点只是认为 这系的新人学习能力好 或可塑性强一旦发现你学习能力不好 若又是男的?态度不好相处 就881(3)影像这类领域 等到32~35岁再去转跳 其实也不会太晚我认识一个PM 从他观点 反正有十几个RD交叉cover解问题所以新进来的人员好相处 反而相对重要 (从他角度而言)
作者: grover (每天喝 每天抽)   2020-02-21 23:05:00
别做韧体吧 DL跟算法是好领域但是要跟台湾擅长的领域结合像我走的方向 三年破两百 今年有人来挖250 自己公司跟进还给资源组个小组 至于啥领域就私信吧千万别去系统厂做纯算法 或 app+纯算法 这稳死的很多公司自己组算法弄一弄发现还是跟某汤买 又快又好这种组只是大老板的玩物 玩腻了就丢 某家台厂的算法分部不赚钱已经资遣 就地解散 小心慎选至于那些主管说的 别当真 四大懂C+Python+DL 起薪必破百
作者: rocking5566 (摇滚56)   2020-02-21 23:17:00
那就找多媒体相关的ic工作啊薪水高又能符合你的专长
作者: cphe (魔鬼藏在垃圾筒里)   2020-02-21 23:24:00
上面推文破200不知道在多少推文一直讲,连我少看这个版都看s不知道多少次
作者: grover (每天喝 每天抽)   2020-02-21 23:43:00
楼上那数字已是去年的了 推文除了数字还有其他资讯给原po参考 重点是成长斜率+持续增长 而非绝对数字 选对领域差非常多 不了解资本布署方式的人太多了
作者: nb8503019 (QAQ)   2020-02-22 21:52:00
想问grover是什么领域的XD
作者: rocking5566 (摇滚56)   2020-02-23 22:18:00
影像可以看看isp相关的,isp算法、tune image qualitydl相关的可以找找dl加速器ic相关工作不是只有韧体而已还有很多是偏算法或上层的软件

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