腾讯 – 技术研究-计算机视觉方向 职位分析和面试指导

职位简介：

作为腾讯CDG事业群的技术研究工程师，你将负责图像视频算法的研发工作，涉及深度学习、机器学习在计算机视觉领域的应用，具体包括人脸识别、物体检测分类、语义分割、图像处理、人体识别、车辆人员跟踪、视频分析、OCR等算法系统开发，并参与前沿技术研发和平台建设。该职位要求计算机、人工智能等相关专业的博士或优秀硕士，熟练掌握计算机视觉基础算法和Caffe/TensorFlow/PyTorch等框架，具备C/C++和Python/Shell/Matlab编程能力，有顶级会议论文发表经验者优先。工作地点可选择深圳、北京、上海等多个城市。

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简历及面试建议：

在准备腾讯计算机视觉研究岗位的简历时，你需要特别突出技术深度和研究成果。首先确保你的教育背景清晰列出，如果是相关专业的博士或硕士，要明确标注。在专业技能部分，详细列出你掌握的计算机视觉算法，比如人脸识别、物体检测等具体技术点，并注明你熟悉的深度学习框架及编程语言。项目经验是重中之重，要选择与职位描述最相关的2-3个项目重点描述，说明你解决的问题、采用的方法、取得的成果，最好能用量化指标。如果你在CVPR等顶级会议发表过论文，一定要放在显眼位置，注明论文题目、会议名称和你的贡献。简历中适当使用专业术语能展现你的专业性，但要确保你能在面试中深入讨论这些内容。最后，检查简历是否突出了’研究’和’工程’双重能力，这正是腾讯这类岗位看重的。

面试腾讯的计算机视觉研究岗位时，技术深度和解决问题的能力是考察重点。准备几个你主导或深度参与的项目案例，按照STAR法则组织回答：情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)。面试官可能会让你在白板上推导某个算法或现场解决一个问题，所以复习基本的计算机视觉算法和数学推导很重要。对于你简历中提到的每项技术和论文，都要准备深入讨论，可能会被问到技术细节和实现难点。由于岗位强调研究能力，可能会讨论你如何保持对前沿技术的跟踪，以及如何将研究成果落地。在回答中展现你的工程思维，比如如何优化算法效率、处理大规模数据等实际问题。最后准备几个有深度的问题问面试官，比如团队当前的研究方向或技术挑战，这能展现你的专业兴趣和思考。