腾讯 – 技术研究-计算机视觉方向（青云计划） 职位分析和面试指导

职位简介：

作为腾讯CSIG云与智慧产业事业群的技术研究-计算机视觉方向（青云计划）研究工程师，你将负责图像/视频相关算法的研究与开发，包括深度学习及机器学习方法在机器视觉中的应用，并参与计算机视觉相关技术研发工作，涵盖人脸识别、物体检测、分类、语义分割、图像处理、人体识别、车辆与人员检测跟踪、图像/视频搜索、视频语义分析、OCR等算法与系统研发。同时，你需负责深度学习、图像理解等前沿技术的研发储备和平台建设，结合实际应用场景提供技术解决方案。该职位要求计算机、信息工程、模式识别、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和图像处理算法，熟悉caffe、tensorflow或pytorch等深度学习框架，并具备较强的工程实现能力，精通C/C++编程及Shell/Python/Matlab至少一种语言。有在CVPR、ICCV等顶级会议或期刊发表论文或丰富项目经验者优先。工作地点可选择深圳总部、北京、上海或广州。

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简历及面试建议：

在撰写简历时，你需要突出自己在计算机视觉和深度学习领域的专业能力和项目经验。首先，确保教育背景部分清晰列出你的学位和专业，尤其是如果来自计算机、信息工程、模式识别、人工智能等相关领域。如果你的学历是博士或优秀硕士，这将是加分项。在技能部分，明确列出你熟悉的深度学习框架（如caffe、tensorflow、pytorch），以及编程语言（C/C++、Shell/Python/Matlab）。如果有在CVPR、ICCV、ECCV等顶级会议或期刊发表的论文，务必在简历中突出显示，并注明你是第一作者。项目经验部分应详细描述你参与过的计算机视觉相关项目，尤其是与人脸识别、物体检测、语义分割、OCR等相关的项目。量化你的成果，比如算法准确率的提升或系统性能的优化。如果你有开源项目贡献或专利，也可以在此部分提及。最后，简历的语言应简洁专业，避免冗长，确保每一段经历都能体现你与职位要求的匹配度。

面试时，面试官会重点关注你的技术深度和解决问题的能力。准备阶段，建议你复习计算机视觉和图像处理的基础算法，如特征提取、分类、检测、分割等。同时，熟悉你简历中提到的深度学习框架和编程语言，可能会被要求现场编写代码或解释算法实现。面试中可能会涉及实际场景的技术解决方案讨论，比如如何优化一个人脸识别系统的性能或如何处理视频语义分析中的噪声问题。回答时，展示你的逻辑思维和问题分解能力，从问题定义、算法选择到实现细节逐步展开。如果面试官问到你的论文或项目经验，重点说明你的贡献和创新点，以及这些工作如何解决实际问题。此外，腾讯注重团队合作和技术落地能力，因此在回答时可以适当提及你与团队协作的经验或技术在实际应用中的效果。最后，保持自信和谦虚的态度，面试不仅是技术考察，也是文化匹配度的评估。