上海算法工程师 offer 比较

研究生期间主要是用一些机器学习算法解决图像识别中的一些问题。
手头有两个 offer ，一个偏模式识别（深度学习算法开发），非互联网公司，安防领域。一个是上海虹桥某伪互联网公司的搜索引擎算法工程师（偏向论文调研实现， 50%时间读论文， 50%时间实现）。
薪酬方面：前者比后者高 4~5 万左右。
加班方面：前者基本不怎么加班，后者一般 8 点半。
发展前景：搜索引擎算法在每个互联网公司都有需求，需求量较大，容易跳槽；而关于图像识别的岗位较少，不太好跳槽。

想法 1 、深入研究深度学习在图像方面的应用，比如我在前者工作两年后转互联网深度学习开发是否可行？（业余时间自学一些大数据处理工具和并行编程方法）
想法 2 、在互联网公司进行搜索引擎的机器学习研究的同时，业余时间学习图像深度学习相关方面的知识（可以应用于图像或者 NLP ），然后再寻找相关的岗位。

比如有如下岗位：
2 年以上图像特征挖掘、图像识别或图片检索等相关工作经验，具有扎实的数据结构和算法功底，精通 C++,熟悉 JAVA 、 Python 更好；
熟悉 Linux 操作系统和开发环境；
有较强学习能力和逻辑思维能力，具有良好的问题分析与解决能力；
熟悉 opencv 、 caffe 者优先；
有搜索引擎、推荐系统相关技术经验者优先；
有自然语言处理、机器学习知识背景者优先；
有海量数据处理和并行计算开发经验，熟悉 Hadoop 、 Storm 、 Spark 等技术者优先
参加以下一到多项工作：
广告图片特征的挖掘，广告图片中的文字识别和图片检索
广告特征的挖掘，广告文本和图片语义分析算法的研究与优化
广告大数据挖掘及并行机器学习算法研究与优化
工作两年后哪种路线更能够达到上述岗位的要求。

xunyu

2015-11-13 15:07:39 +08:00

深度学习现在很火，图像语音自然语言都是很好的发展方向，搜索算法会比较无聊，应该是洗数据调模型为主，你应该要补自然语言的相关知识，这现在是两个方向了，工具上不通用。决定大数据方向就一条路走到黑，用公司的平台研究下去，不要想的换图像，没硬件支持没数据，研究不下去，反之亦然