3月17日，深蓝学院邀请了三一重工SLAM算法工程师崔华坤老师做在线求职分享。

崔华坤，2011年毕业于北京工业大学物理学专业，做过九年的三维显示方向，四年的视觉、激光SLAM方向，从事过裸眼3D、AR、无人机、机器人等行业，目前研究方向为AGV、无人叉车等工业机器人的视觉和激光SLAM定位。

首先针对科技行业变化快的特点，崔老师给出建议——大家应保持对所处行业的一个敏感度，可以通过多参加一些展会，多认识一些业内人士来实现。

除此之外，大家还需要学会快速学习，因为实际工作中，可能需要做的很多不同专业的事情，是一些全新的事务，这就需要我们去快速学习、快速掌握。

对于生活和工作的关系，崔老师将其分为三个阶段。

第一个阶段工作的目的是养家糊口，什么能挣钱就去做什么。

第二个阶段应该将工作看做个人兴趣，兴趣是一个人不断地驱动力。

第三个阶段将工作看做一种事业。

目前来看，slam相对行业主要应用在以下方面：

（1） 扫地机器人，比如石头科技、小米和科沃斯等都有成熟的方案。扫地机器人目前是以2D激光slam为主，也有部分厂家推出视觉方案。

（2） 仓储机器人相关，和扫地机器人类似，也是以2D激光为主。

（3） 像AGV这块，有很多传统技术，比如说磁条、二维码等，最近，也有一些厂家用二维激光的方案，但是，仓储这块二维激光的精度要求特别高，而且还要面临仓库地图多变的情况。

（4） 室内的服务机器人，基础方案以激光为主，也有用视觉做一些感知的东西。

（5） 自主泊车，以视觉为主，因为激光成本会高好多。

（6） 自动驾驶，是目前做的人数最多的，主要以3D激光、RTK和视觉为主，用一些深度学习的方法。

（7） 高精地图，整体也是以激光为主。

（8） 两个行业ARVR和无人机，这两个行业都是以视觉方案为主。

崔老师从自身出发，讲述面试时所关注的四个方面的内容：

（1）理论基础；

（2）编程能力；

（3）项目工程经验；

（4）和所招聘岗位的实际需求的关系。

如果做过项目，便会根据其所做的具体项目聊一些项目相关的具体细节。

最后，崔老师建议我们要跟着项目去学习，用项目作驱动，不是为了学习而学习。因为在做的过程中会遇到很多问题，然后去寻找办法解决它，这才是一个真正学习成长的过程。

对于求职者应具备哪方面的能力：一个是所面试岗位需要掌握的理论能力。另外面试官不太能接受频繁换工作的现象，这从公司招聘来说也很忌讳。

对于学历背景，有些岗位的基本要求是985/211，但这个标准不是绝对的，如果工作经验和所投岗位非常符合，是可以通过占用其他岗位的一些名额将其招进来。

在简历方面，崔老师认为简历应写的比较详细，尤其是关于项目和工作经验方面的细节。