在boss上投的小米视频算法工程师岗位,本来就是投了随便试试,没想到约面试了。
Timeline如下:
9.4投递
9.11一面
问了项目相关的问题,我的项目用到了3dgs和nerf,面试官就问了下这两个的相应原理,项目中还用到了diffusion model(DDPM),然后面试官又让我讲一下扩散模型的原理。
场景题1:(部门是做手机防抖算法,问如果图像拍摄到有动态物体,该如何处理)
我的回答是光流,以及根据生成的三维点的离群点来剔除,以及多传感器融合,比如融合imu)
场景题2:你认为手机防抖和三维成像这边,可以结合出什么应用。
手撕代码:最小二乘法拟合曲线,以及讲解最小二乘法的原理:构建优化函数,1/2*(AX-B)T(AX-B),由于函数是凸的,所以直接求导,计算最优值。
二面 9.13
还是深挖我那个项目,问到了光流,光流的原理(灰度一致性假设,梯度一致性假设等),它的方程是什么,对哪几项做了微分去优化(对x,y和t三个变量做微分),光流公式怎么得到的(一阶泰勒展开近似),光流如何加速计算(这块不太清楚,答了个图像金字塔多尺度计算,面试官问是否还有别的方法,没答上来)
对数字信号处理有了解嘛(没有,计算机专业,不学数电模电,ps:信号处理早忘光了不会)
然后又问了三维成像的知识,基础矩阵和单应矩阵的区别(我还多答了个本征矩阵,面试官听完很满意)
手撕代码:写个2D卷积(写完后,能否优化,把卷积公式,又加了一层循环)
最后反问
两面面下来,感觉面试官对我评价较高,而且面试感受真的很好,面完第二天还有面试反馈问卷,比较贴心
9.14
hr加微信,口头offer,说节后发正式offer
最后,个人感觉,25秋招和24秋招一样,都很难,有的时候没有面试,并不是能力不够,而是和那个组缺不缺人,有很大关系,运气占比蛮大的。最后也是重新上岸,祝大家都能收获满意的offer。
#小米#