华为图像算法工程师

行业主题： 信息与通信行业

职业发展方向 ：人工智能算法工程师 (REC)

对口专业： 人工智能、信息工程、电子科学与技术等。

大咖简介

在华为工作多年后，李长路发现兴趣对一个人职业的选择与发展至关重要，他说真实的兴趣是去寻求挑战和获得成就感，而不是逃避压力。那里面越有挑战，你就越想往上冲，而不是选择轻松的事情。

能通过这种方式，为想要进入电子信息行业的学生提供帮助，他非常高兴并且认为这是一件非常有意义的事情。

以下是访谈要点：

指北星： 请介绍下你的职业?

李长路： 我刚入职华为的时候岗位叫大数据科学家，现在更多是叫 AI（人工智能）算法工程师 。

我现在是在做人工智能在网络里的应用，网络的“自动驾驶”。随着网络越来越复杂，规模越来越大，我们需要借助人工智能的技术去提供更好的解决方案——通过程序自动维护网络、并且能够更高效的利用网络资源。

指北星： 你的学习经历和工作经历？

李长路： 我是重庆八中毕业的，大学考入南京大学电子工程系的通信专业，专业是高中老师的推荐的，老师认为这个专业好就业、收入高。我的研究生专业信号与信息处理，中科院的硕博连读期间，我开始了接触并进行人工智能的研究工作。

研究生初期我负责人机交互系统的研究，刚好又赶上移动互联网时代的来临，各种智能手机，移动终端的计算能力发展起来了，终端的行为数据对用户行为建模很重要，加上终端也有了大量的内容以及用户和内容交互的数据，所以我逐渐转做了数据挖掘、人工智能这个领域。

我一毕业就进了华为， 在华为工作了6年，一直都在做数据挖掘、人工智能方面的工作。 不过都是属于偏应用的研究，研究方向是根据应用的需求来的。

指北星： 你觉得支持你一路走来的最大的动力是什么？

李长路：我觉得还是要做自己喜欢的事情，真的。

虽然现在我们这个行业比较火，可能行业整体收入水平会高一些。但我当时做的时候并没有想到会是这样。

说实话我从来没有想过一定要挣很多钱或怎么样。而且在任何一个技术方向，甚至任何一个行业，都不是永远往上发展的，有可能以后也没有这么挣钱了。但是我还是会持续地做这个方向的。

所以最重要的还是兴趣， 兴趣不是什么舒服做什么，真实的兴趣是你会在里面去寻求挑战和成就感，而不是逃避压力。那里面越有挑战，你就越想往上冲，而不是说去捡轻松的东西做。通过做这件事情，你内心更踏实更安宁，精神更积极阳光，充满生机。

指北星： 电子信息专业可以往哪些领域发展？

李长路： 其实现在有很多很热门领域，以前就属于电子信息或者信号处理这个大方向，比如说现在很火的AI（人工智能）图像识别；还有现在很火的，做语音的；甚至像芯片半导体领域的，都可以包含在电子信息工程里面。

所以电子信息工程本科专业它其实发展的方向是很多的，要到了研究生或者更高的时候，才会选择出一些细分的方向。 当然也有一些本科就作出选择的，比如进老师的项目团队，或者说自己参加一些学科竞赛、创新比赛。

同时，如果是你要做这个行业，基础课肯定要学好，这很重要。学有余力，才可以有更高的追求。

指北星： 你喜欢你现在的工作吗？你的什么特质让你能做好现在的工作？

李长路：应该说至少是80分的喜欢。 因为我喜欢对抽象事物的研究，就是一个现实的问题，把它的要素以及要素之间互相影响的逻辑关系，给抽象归纳出来。

我高中的时候就参加物理竞赛，这是物理学习过程中会反复训练、增强的一种思维方式。

我当时之所以选择做物理竞赛，可能也是跟我从小的这种思维习惯有关系。我喜欢追根究底地去思考事物背后的逻辑，背后的这种根本规律。

所以说我在研二的时候，向导师强烈要求转了现在的研究方向，在转方向之前，我的研究生生活是非常痛苦的，因为我对之前的嵌入式研究并不感兴趣，也不擅长。转方向之后，虽然我相当于比别人晚了两年，博士压力非常大的，但整个人精神状态都不一样了，因为这个领域我深入去研究之后越做越开心、越做越带劲。

指北星： 你所在这个行业，在招聘时更倾向什么专业的学生？薪资水平怎么样？

李长路： 我觉得主要取决于业务发展需要。

比如我们部门是人工智能在网络方面的应用， 可能传统通信网络方面的人才我们需要，一些人工智能专业的人才我们需要；如果本身在学校就做交叉研究的，我们也需要；包括数学的也需要一些。 根据各个团队的工作需要的，没有说整个公司会倾向于哪种，其实我们公司什么专业的都有，从做底层芯片，做微电子到上层做应用的做生态的都有。

收入的话，我们一般只招硕士或以上的学历，毕业生刚入职年薪能有30W以上。 当然上限就说不准了，比如之前报道的天才少年，一年200万也是有的，但他们都是博士。

我们不太招本科生是因为他们无论在理论功底、实战经验上都还需要一些时间去做积累。

指北星： 在这个行业发展需要具备什么能力？

李长路：前期主要还是看你的技术能力，功底要扎实。

国内国外的研发工作的价值导向还是有差别的，在国内你做到一定岗位之后，肯定是要去洞察商业价值的，不会是纯技术的研究。

我们做的所有研究都是要指向商业机会的， 所以后期你要有市场化的意识和能力，能够去洞察商机。

做研发工作要保持好奇心，对新技术有判断力，也要敢于试错，做敢先吃螃蟹的人。

指北星： 对于想从事这个行业的学生来说，学校和地域方面你有什么建议？

李长路： 电子信息类的话 ， 成电（电子 科技 大学）、西安交大、清华、东南大学、华科， 这类工科学校都是很好的。

人工智能的话，南京大学就很好， 有大家都知道的周志华老师，还有很多优秀的青年教师。一些北大清华的本科生都到这里来上研究生。

地域的话，肯定是北上广深这些超一线城市比较好，杭州、南京、武汉、成都这些城市也是非常不错的， 对你的职业发展，技术积累，加入优秀团队、认识优秀同行的机会可能会多一些，对你的职业发展，技术积累，开阔眼界甚至提高收入水平都有所帮助。

指北星： 你对想从事这个职业的中学生有什么建议？

李长路： 我的建议是， 你要选择你感兴趣的。

不要是因为它挣钱多感兴趣，或者是因为爸爸妈妈和老师以及邻居的羡慕去感兴趣，而是你真的喜欢这个东西。其实除了AI（人工智能），除了电子，有很多东西也可以做出很好的成绩的，收入也很好是吧？

要根据你擅长什么，你真正喜欢什么，去做选择。 你不会把它当成负担去学习，不是为了考高分，为了升学，也会愿意去学习的东西。你本身就很享受，那就会特别好，如果你有这种感觉，我就强烈建议选择这个专业。

当然并不是说没有这种感觉你就不能做， 人和事的匹配是有程度之分的，我们也不必苛求过于完美的匹配，选一个还算匹配的事业，踏踏实实钻研进去，对大多数人来说是个不错的选择。 何况很多时候需要克服最初痛苦适应的阶段，入门了，才会找到那种相见恨晚的感觉。兴趣不总是天生的。

但是如果说是因为父母，因为周边的什么叔叔阿姨、老师觉得这个东西好，而你自己其实不感兴趣，甚至会觉得有点抵触，会不舒服，或者会有很大的精神负担。比如这件事，你只要做半个小时，就要休息两个钟头才能缓过来；而做别的事情，你可以做8个小时，只需要休息半个小时，就觉得很舒服，那我觉得要慎重考虑一下。

在选择职业方向的时候， 还应该考虑更宏大层面的因素。 要考虑人类 社会 的发展，考虑国家民族事业的发展，要考虑个人一生的修行之路。要让自己的一生过得值，奋斗之路有目标，你的一生是投入到了一个更大的潮流或者事业当中，投入到了上下求索当中。这样你在面临一些艰难困苦，一些委屈挫折时会更坚韧更淡然。

这么多年过去了，我始终记得当年八中郝校长的开学讲话，大意是 “你们的人生要像烟火一样绽放” 。我们人生路上总会遇见一些这样的人，他们很亮，会照亮身边人的星空。我很幸运，在中学时代身边一直有这样的老师和同学，帮助我认识这个世界，并且热爱这个世界。

希望你们的青少年时代，都能遇到那个替你们掌灯的人。

特别鸣谢：李长路

工作职责的区别。一、算法工程师的岗位职责：大视频是华为未来很长一段时间的主航道，加入主航道，你将获得巨大的拓展空间。在这里，你将有机会接触到最顶尖的计算机视觉技术前沿，超级丰富的计算资源和数据，极具挑战的产品需求，以及一流的业界专家。在这里，你将负责：1、计算机视觉算法研发与产品开发，包括但不限于人脸识别、人脸属性识别、目标检测、目标分类、目标属性识别、图像分割、图像解说、目标跟踪、视频分割、视频语义提取、文字检测、人体重识别、图像生成、图片审核等顶级技术领域；2、深度学习算法的研发，特别是在计算机视觉领域的应用研究，以及模型加速、模型加密、模型量化等研发。二、AI工程师的岗位职责：1、精通AI相关算法的原理，优缺点和相关使用场景，包括但不限于：深度学习，统计学习，树算法，GAN，RL，EA，CNN，RNN，最优化等等，在CV或NLP有相关实践经验更好；2、擅长tensorflow或pytorch的使用，能写相关的分布式训练和预测的代码，熟悉分布式计算的原理，两个框架都熟悉或看过源码更好；3、熟悉AI相关算法的性能调优，包括模型压缩。量化，GPU/CPU优化，分布式计算优化等等，有HPC实践经验更好。