张皓
南京大学计算机科学与技术系级硕士生
曾获奖项和荣誉：欧洲计算机视觉大会（ECCV）“表象性格分析”竞赛冠*、教育部卓越工程师训练计划成员、江苏省电子设计竞赛一等奖、国家奖学金、“红太阳”一等奖学金、江苏省级三好学生、校级优秀学生、校级优秀学生干部等
秋招所获offer：腾讯科技、阿里巴巴、旷视科技
张皓本科就读于南京大学电子科学与工程学院，他通过广泛探索找到自己感兴趣的研究方向后，成功保研进入南京大学计算机科学与技术系，在机器学习与数据挖掘研究所（LAMDA）开展机器学习与计算机视觉方向的学术研究。通过系统的专业训练和扎实的科研活动，张皓在擅长的领域做深做强，最终找到了适合自己的工作。
尽早确定研究方向
在大三前，张皓经历过一段时间的纠结与迷茫，因为不确定自己的研究方向，所以他不断尝试，不断接触各领域的新鲜事物，终于找到自己的兴趣所在——机器学习。
当时还在电子学院的张皓，通过前两年的本专业课程学习，大致确定以后将从事计算机软件方向的研究，于是他跨专业选修了两三门计算机系的课程。一次无意的机会，他在网易公开课上看到斯坦福大学的一门公开课：AndrewNg（中文名：吴恩达）的CS:Machinelearning，他刚开始看到这个课程名时，以为是研究机器人，于是抱着好奇和兴奋的态度学习了半学期，结果事与愿违，老师每天上课都在黑板上推演公式，内容和机器人完全不相关，但是因为张皓很喜欢数学，而机器学习在数学上又很优美，所以他坚持听完了这门课。之后，张皓又陆续学习了台湾大学林軒田教授的《机器学习基石》和《机器学习技法》这两门课程，学完这三门课程，他发现自己对机器学习非常感兴趣，还给这两位教授发了邮件感谢。
紧接着，大三暑假张皓参加了江苏省电子设计竞赛，当时他负责模数转换器（ADC），用于将模拟信号转化为数字信号，其中涉及到机器学习中的过拟合问题。因此，他决定在机器学习领域深入探索，而这也奠定了他以后的就业方向。
专注科研
进入LAMDA实验室后，张皓几乎将所有的精力都放在上课和科研上，他发表了六篇学术论文，包括CCF-A类期刊一篇和CCF-B类期刊一篇，还曾获欧洲计算机视觉大会（ECCV）“表象性格分析”竞赛冠*。当被问及怎样练就如此扎实的科研功底时，张皓坦言自己也是从大一才开始接触编程，当时身边有些同学已经会写代码了，而自己完全是从零开始一步步学，因此要比别人更勤奋。进入研究生阶段后，因为很多课有先修课程，而张皓本科不是学计算机的，所以要花费更多时间弥补欠缺的知识。
张皓在实验室毕业欢送会上
相比研究生三年忙碌的实验室生活，张皓反而觉得本科时会更累些，因为花了大量时间去探索自己的兴趣，除了要完成本专业的课程，还要自学计算机专业的课。不过，他认为探索自我是每个人必不可少的一步，虽然过程艰辛，但是，一旦找到热爱的研究方向，无论多忙碌，也会乐在其中。
内推+实习留用
张皓的研究方向偏向于应用，所以他很早就做好了毕业后直接工作的打算，希望将科研成果和实际业务结合起来。内推+实习留用是他认为十分有效的策略，在实习的过程中，一方面是向公司展示你的能力，另一方面，也可以观察到公司具体做的业务、团队和主管的做事风格和对你的认可程度等，从而在实践中发现最适合自己的工作。张皓正是沿着这样的路走来，他研二暑假在腾讯（深圳）优图实验室实习，9月初被告知留用。
张皓认为，如果大家想要从事技术类工作，可以把重心放在科研、实习或竞赛上，人工智能领域已变得十分热门，越来越多的人参与竞争，各大公司招聘的要求也随之水涨船高。要求应聘者不仅要有论文或其他科研成果，还要具备较强的工程开发能力和实际项目经验。
提前为面试做准备
研一刚入学时，张皓就和实验室的同学一样，开始维护自己的个人主页（
