算法工程师如何选择适合自己的方向?

目前投了的有TX(offer) 海康威视(offer sp) DJI(offer sp) 头条(挂) 阿里(ssp) MSRA(等消息，但hr透露不乐观)我就介绍下我自己的一些感受，可能不一定对，但也许会帮到大家。我觉得一定要做算法的话一定要明确下面几点:

1. 不要一直盯着互联网公司，很多硬件公司也需要算法，而且是刚需。

2. 千万不要认为视觉算法就不用刷题了，这种必跪(我头条就没刷，就是例子)

3. 不是说搞dl的就不用管频域那些传统方法了。就比如我不止一次被问到canny算法的具体实现方法(我还是做3D的)。 我感觉可能是真正落地的时候不可能让你直接dl end2end的。dl只会是一个pipeline的核心的小部件，剩下的还是需要人为先验更强的传统方法的。

4. 最好能对一些论文里或者实验中反直觉的方法有一些深刻的理解，最好能直接到硬件层面。举个例子 mobilenet v2明明flops比 resnet18低那么多，为啥电脑跑起来不会更快?又为啥放移动端就会快很多?

5. 我觉得比起论文，面试官更喜欢在知名排行榜上有个好名次的方法。

6. 实习真的很重要，尤其是大厂实习(比如阿里面试官就说，他能捞我简历看上的根本不是啥paper啥排行榜。。人家是觉得MSRA培养的方法论很好。。)

7. 大家现在很多都过了那种刷论文，刷排行榜的阶段了，都讲落地。这意味着你要是不懂轻量级网络，剪枝蒸馏算法的sota，你会很吃亏。同时，如果你有嵌入式经验和cuda经验，你会很加分。

8. 拉宽知识面。。没事就去读读别的方向的paper总会有好处。

最后无论从事开发岗，还是在算法领域，知识的更替速度快，不持续学习跟进前沿技术，就会被淘汰。算法工程师本质上也是工程师，不要因为你是算法而有所谓的优越感，数学模型技能只是一方面，没有扎实的工程能力，也走不远。尤其是AI近几年的火爆，算法的门槛也变低，造成越来越多的人涌入算法岗。等到AI退潮之后，你扎实的基础工程能力和业务能力才是生存下来的必要条件吧。