熟悉我的人都知道我现在在快手做图像算法 。我自己也是面试官 ， 从我自己的经验来看 ， 如果遇到某个候选人直接掏出手机说我给你演示一下我这个模型的实际应用 ， 而不只是一个 jupyter demo 的话 ， 那我肯定非常高兴 ， 至少我这一关是毫无问题能通过了的 。不过从这几年实际面试接触的候选人情况来看 ， 有这样能力的候选人实在是凤毛麟角 。
我不知道别的公司如何 ， 至少快手是很看重算法的实际落地能力的 。最先进的算法是一条腿 ， 最扎实的工程是另一条腿 。我想大概这也是为什么 ， 今年我们的「快 star」项目 ， 是「特别技术人才计划」 ， 而不叫「算法人才计划」 ， 不仅面向优秀的算法同学 ， 也面向优秀的工程类技术同学 。只要你有能力 ， 就都有机会获得高新 。
所以 ， 回到题主的问题 。不用担心 ， 只要你工程能力扎实 ， 肯定也配拥有高新的 。顺便也给我们组打个广告 ， 虽然我们是算法组 ， 但也有工程化的人员和岗位 。
观点三
作者｜知乎用户
https://www.zhihu.com/question/21664179/answer/18928725
显然 ， 软件有bug ， 需求来了难改 ， 这些影响赚钱吗？不影响 。
但是发什么广告给你你会看 ， 这个就很重要了 。
市场需求问题 。
观点四
作者｜马尾胡
https://www.zhihu.com/question/411985480/answer/1391001310
本人中科院某所应届毕业硕博生 ， 工程老博士 ， 沉默的大多数 。我来尝试回答一下这个问题 。
N 年前我以最高分跨专业考入中科院某所 ， 开启硕博连读生涯 。第一年我在国科大接受统一教学培养 。当时人工智能的浪潮刚刚掀起 ， 加之实验室在该方向上有一定的背景 ， 我选修了多门相关课程 ， 并取得了不错的成绩 。然而 ， 一系列的机缘巧合使得我并未按照学术博士的路线继续前行 。第二年 ， 我开始进入实验室项目组做事 ， 恰好赶上实验室开展产学研转化 ， 要求尽快落地核心技术 ， 创造价值 。于是我被收编至刚成立的工程组中进行产品研发 。这一走就是五年 ， 直到工程组的组长离职才回到实验室进行科研 。这五年虽然在博士研究方面进展几近为零 ， 但工程能力上有质的飞跃 ， 参与了多个开源项目并主导了一些研发方向 ， 在社区中也形成了一定的影响力 。同时 ， 在实验室产品孵化的进程中 ， 我耳濡目染了很多产品落地的方案 ， 参与了多个一线项目 ， 从开始的需求接触 ， 立项 ， 到驻场开发测试 ， 验收交付均亲力亲为 ， 明白了产品化的运作流程 。此外 ， 我花了五年的时间不断打磨完善开发工作流 ， 将枯燥的"垃圾活"转变为有趣的"人体工学实验" ， 效率上有极大的提升 ， 能更积极地面对各式各样的任务 ， 逐渐成为了解决问题的小能手 。通过持续的挑战与探索 ， 不断学习和接触新事物 ， 我的行为逐渐形成了惯性 ， 能够提供幸福感和意义感 ， 不再感到焦虑 。
回首博士生涯 ， 自我认知是核心能力 。我在切换成工程博士后就发生了认知错误 ， 并没有很快适应 ， 导致中途耗费了大量精力在闭门造车 ， 努力而没有结果 。这是工程博士最容易犯的错误 ， 即利用战术上的勤奋来忽略战略上的懒惰 。在这条路上 ， 我见到太多的工程博士花大量精力造出的轮子得不到认可 ， 无法获得实验室支持 ， 项目搁置 ， 论文无进展 ， 甚至连论文的题目都写不出来 。庆幸的是 ， 某一刻我忽然认清了自身所处的环境与赛道 。在认清自己的能力与诉求之后 ， 许多决策都变得一目了然 。我利用长时间训练的动手能力和对体系结构的理解 ， 很快参与到开源社区当中 ， 并从中探索出了研究方案 。基于此并围绕开源生态 ， 我在实验室内部孵化出了两个系统 ， 同时开展了产品化工作 。另一方面 ， 读博期间专注工程的训练同样是一种意志的锤炼 ， 即追求极致 ， 不放过任一优化细节 。这个习惯帮助我在开源项目中发掘了许多优化点 。该项目提供了非常好的试验田 ， 帮助我找到了博士的三个创新点 ， 最终达到了毕业要求 。
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