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算法工程师面经

优质
小牛编辑
92浏览
2023-03-28

算法工程师面经

写面经,攒人品,求offer

先说说秋招吧,投了进几百家公司了,至今没有offer,可能是学历不行,也可能是工程能力不足,emmm,总之至今还是 0offer
从9月份就开始投简历了,到了10月底才开始有面试机会,后来改投实习,面试机会才稍微多点

联想研究院实习/10.30

  1. 自我介绍
  2. 问项目
  3. 图像分割有做过吗,没做过,知道别人做过
  4. 介绍自己公司,应该是搞理论的,说要在学术界受认可
  5. 跟着哪个导师的,闲聊

奇瑞一面/10.31

  1. 自我介绍
  2. 对自动驾驶的了解
  3. 着重介绍一下跟自动驾驶相关的项目
  4. 只知道图像分割感知那一块的,路径规划有做过吗
  5. 六级过了是吧
  6. 行看你挺想来,给你过了吧,之后好好学习自动驾驶的东西
  7. 在芜湖不想去,二面给拒了

MetaAPP 一面/11.02 实习

  1. 自我介绍
  2. 解释一下Transformer
  3. 注意力机制
  4. 多头注意力机制的多头指的是
  5. 介绍一个熟悉的网络 介绍的是resnet
  6. renet不是为了缓解梯度爆炸,而是为了缓解梯度消失问题的
  7. 还知道哪些缓解梯度消失和梯度爆炸的方法
  8. 双塔结构的好处是什么,为什么不使用单塔结构
  9. transformer和CNN的区别是什么
  10. 在实习时你们主要用到的数据是什么,都是什么类型的
  11. 一道算法题,最长回文子串,问思路和时间复杂度
  12. 反问
  13. 什么时候能来实习

MetaAPP 二面/11.03 实习

  1. 自我介绍
  2. 介绍一下你的项目吧,着重说说创新点
  3. 介绍一下Transformer的流程,有用过吗
  4. 简单介绍一下你的实习工作
  5. 你们公司对推理的速度要求的多吗,你的项目一般推理时间是多长
  6. 介绍一下你参与的这个项目
  7. 这些论文都投在哪写期刊/会议上了
  8. 有使用过轻量级的Transformer吗
  9. 算法:最长递增子序列
  10. 能实习多久

镁佳科技-实习-一面/11.11

  1. 自我介绍
  2. 项目中的问题,正负对如何选择的
  3. BN层的参数,输入是NCH,BN层参数是多少 2*C
  4. softmax和交叉熵损失怎么计算,二值交叉熵呢
  5. 如果softmax的e次方超过float的值了怎么办
  6. 常用的优化器有哪写,ADAM和SGD有什么区别
  7. Resnet的BottBlock和Basic Block有什么区别,为什么这么叫
  8. L1范数和L2范数有什么区别,为什么L1解空间是稀疏的,L2解空间是稠密的
  9. 目标检测的IOU用过吗?
  10. 二分查找求x的平方根
  11. 使用pytorch实现预测标签是N10,真实标签是N1的交叉熵,真是标签要换成N10,交叉熵是label的值乘以预测标签softmax后的对数,要将label的标签转换成N10,需要使用torch.scatter

轻松-推荐算法实习-11.14一面

  1. 两分钟自我介绍
  2. 问项目,实习时候的项目,用的什么网络,怎么计算相似性
  3. 用什么损失函数,AUC用过吗
  4. transformer用过吗,RNN什么的呢
  5. 介绍一下transformer的结构,注意力机制在哪体现的
  6. 参加过什么比赛吗,本科的java为什么现在不用了
  7. 有没有offer,实习不一定能转正你能接受吗
  8. 写代码,中序遍历二叉搜索树
  9. 写代码,二叉搜索树插入节点
  10. 递归有什么特点,比较重要的是哪写方面
  11. 递归实现反转单链表
  12. 闲聊

......

暂时就这么多了,秋招快要结束了,没有offer真的好难受
为什么人家随随便便十分钟面试就能拿到offer,连算法题都不用写,而我,emmmmm
为什么有写小厂的算法题那么难,那是我一个应届生应该会的吗?

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