最近朋友小李在转行学深度学习，问我最多的一句话就是：‘学完能干啥？’ 其实这问题挺实在的。很多人冲着高薪入坑，结果发现课程讲的都是理论，真到了找工作，连岗位名称都对不上号。
视频处理是深度学习的热门落脚点
就拿我们天天刷的短视频来说，平台背后一堆深度学习模型在跑。自动剪辑、智能打标签、画面增强、语音转字幕，这些功能都不是人工做的，而是靠训练好的模型批量处理。像抖音、快手、B站这类平台，常年招懂视频理解、动作识别、时序建模的工程师。
比如你要做个视频内容审核系统，可以用 3D CNN 或者 Transformer 处理视频帧序列。模型得学会判断有没有违规动作，比如打架、危险行为。这时候你写的代码可能长这样：
import torch
import torchvision.models as models
model = models.video.r3d_18(pretrained=True)
model.fc = torch.nn.Linear(512, 2) # 二分类：合规/违规
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-4)
不只是大厂，中小公司也在用AI做视频
别以为只有互联网巨头才用得上。现在很多创业公司做智能监控、在线教育、虚拟主播，也都需要视频相关的深度学习能力。比如一家做网课的公司，想自动生成课程重点片段，就得训练模型识别讲师手势、PPT切换、语速变化这些信号。
再比如婚礼摄像团队，现在也开始用AI工具自动剪辑精华片段。他们不需要从头训练模型，但得有人会调用现成的 API，把音频情感分析、人脸检测、镜头切换逻辑串起来。这种岗位不要求发顶会论文，但要你会落地。
工具链越来越友好，门槛在降低
以前搞深度学习得会写 CUDA，现在 PyTorch 几行代码就能加载预训练视频模型。Hugging Face 上连视频分类的 pipeline 都有，传个 mp4 就能出结果。这就意味着，哪怕你不是算法专家，只要懂业务场景，也能快速做出原型。
像 Runway、Pika 这类 AI 视频生成工具火了之后，很多广告公司开始招既懂创作又懂模型的人。你不用自己训练 Diffusion 模型，但得知道怎么用 ControlNet 控制动作，怎么拼接多段生成视频。这种跨界能力，反而比纯写代码更容易找到工作。
实际岗位有哪些？
招聘网站上搜“深度学习+视频”，常见职位包括：视频算法工程师、多媒体AI研发、智能剪辑系统开发、AIGC内容生成工程师。有些岗位在游戏公司，做角色动作生成；有些在安防企业，做人流分析；还有些在影视后期公司，尝试用AI修复老片。
薪资方面，一线城市应届生起薪普遍在18K以上，有项目经验的能到30K+。关键是你要有拿得出手的项目，比如 GitHub 上放个能自动剪卡点视频的小工具，面试时比讲理论管用多了。
动手比空想强
与其纠结“该学哪个方向”，不如直接找个开源项目改一改。比如下载一个视频摘要数据集，用现成模型跑通流程，再试着加点自己的改进。哪怕是把字幕识别准确率提高几个点，都能变成简历上的亮点。
现在手机都能跑轻量级模型了，MNN、TensorFlow Lite 支持视频推理。你可以做个 App，拍一段视频就自动生成标题和标签。这种小产品，说不定哪天就被哪家内容平台看上了。