《图像处理，计算机视觉，模式识别专业就业岗位介绍和招聘试题库》
目录：
一，图像处理，计算机视觉，模式识别专业就业岗位介绍
1图像处理，计算机视觉，模式识别专业可从事的工作
2较有前景的图像处理工作领域
3图像处理领域最缺乏的两类人才
4图像算法工程师的技能要求
5人工智能领域可从事的岗位
1)算法工程师
2)数据分析师
3)懂AI的产品经理或商业人才。
4)人工智能领域的入职门槛
l 学历
l 专业
l 综合能力
5)人工智能领域的薪薪酬待遇
6)如何入行人工智能行业
7)这个领域对实习生的要求
6 VR领域可从事的工作岗位介绍
1)VR硬件方面
2)专业设备
3)姿态检测专业设备；
4)VR内容
5)VR游戏
6)VR CG
7)VR实拍
8)VR场景应用
9)VR内容平台
7 机器人视觉行业介绍
1)机器人视觉行业各企业介绍
2)机器视觉行业所需人才
3)机器视觉公司各岗位介绍
l 视觉方案岗
l 机器视觉工程师岗位介绍
l 视觉检测工作岗位分类和招聘要求
l 产品经理、解决方案工程师、售前技术支持工程师的区别
8FPGA图像处理介绍
l 哪些公司会招聘FPGA做图像处理
l FPGA图像处现相关工作的前景
l 图像处理工作要求
二，人工智能类企业招聘面试题库
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l DSP面试题集
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数据分析与挖掘招聘面试题和笔试题
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l 结构化面试问题和考察要点（所有职位通用）
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l 统计分析师招聘笔试题
DW、BI 数据库招聘笔试题
部分内容节选：
人工智能领域可从事的岗位
人工智能领域的研究跨度较广，包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。其中，现阶段需求量最大的3个领域分别是语音识别、图像识别和自然语言处理。
这些工作的共同点是都需要大量数据和深度学习功能。因此，算法策略和数据分析称得上是人工智能的两大核心岗位。
算法工程师主要有视频算法工程师、图像算法工程师和音频算法工程师。如果把AI看作学
数据分析师
人工智能深度学习的基础是大量的数据输入，数据分析师要做的不仅是获取海量数据，还要从数据中找出规律，给出解决方案。可以说，“算法工程师给的是学习方法，数据分析师负
懂AI的产品经理或商业人才。
技术从来不等于商业价值，只有被恰当利用的技术才可能带来巨大的回报。
这里面的关键点有两个：1. 应用场景 2. 商业模式。前者需要在众多可能的方向中发现需
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高级研究人员(模式识别、图像处理类)招聘试题
说明：
可能您的专业并不完全符合本试题所涉及的领域。因此，并非所有的问题都需要回答，您可以只回答你所熟悉和能够回答的问题。允许参考任意的资料，但请独立完成此试题，我们更欣赏您独立的思考和创新的精神。本试题并非我们录用或者不录用您的惟一依据。应聘高级研究人员者请回答这部分问题。
1.人工智能与模式识别的研究已有多年，但似乎公认的观点认为它仍然非常困难。试对你所熟悉的任一方向(如指纹识别、人像识别、语音识别、字符识别、自然语言理解等)的发展状况进行描述。并设想如果你将从事该方向的研究，你打算如何着手，以建立有效的识别理论和方法;或者你认为现在的理论和方法有何缺陷，有什么办法来进行改进?(500字以内即可，不要太长)
2.简述下面任一主题的主要理论框架或主要观点(500字以内即可，不要太长)
(1)David Marr的视觉计算理论框架
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