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CSIG云与智慧产业事业群的计算机视觉研究工程师，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，涉及人脸识别、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、视频语义分析等多个领域，并参与前沿技术的研发储备和平台建设，为实际应用场景提供技术解决方案。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，需熟练掌握计算机视觉和图像处理算法，熟悉主流深度学习框架，具备C/C++及Python/Shell/Matlab等编程能力，有顶级学术会议发表或丰富项目经验者优先。工作地点可选择深圳总部或北京、上海、广州。

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简历及面试建议：

在准备腾讯计算机视觉研究方向的简历时，你需要特别突出技术深度和学术背景。首先确保教育背景清晰列出，如果是博士或硕士，要明确标注专业和研究方向，特别是计算机、人工智能、模式识别等相关领域。重点描述你掌握的计算机视觉技术，如人脸识别、物体检测等具体算法能力，并用项目经验来佐证。对于编程能力，要明确列出你熟悉的深度学习框架和编程语言，如TensorFlow或PyTorch，以及C++和Python等。如果有在CVPR、ICCV等顶级会议发表的论文，一定要放在显眼位置，这是腾讯非常看重的加分项。简历中的项目描述要具体，最好能量化成果，比如’开发的人脸识别算法准确率达到99%’，这样能让面试官快速评估你的技术水平。

面试腾讯计算机视觉岗位时，技术深度和解决问题的能力是考察重点。准备时要复习计算机视觉的基础算法和最新进展，特别是你简历中提到的技术领域。面试官可能会要求你现场解释某个算法的原理或改进方法，所以要对常用的图像处理、深度学习模型有深入理解。编程能力测试也是必考环节，可能会涉及算法实现或优化，建议提前练习LeetCode中相关题目。对于有论文发表的候选人，要准备好详细讲解研究内容和创新点，可能会被问到技术细节。面试中要展现清晰的逻辑思维，当遇到难题时，可以分步骤阐述解决思路，这比直接给出答案更重要。此外，腾讯注重技术落地能力，可以准备一些将算法应用到实际问题的案例，展示你的工程思维和业务理解。