旷视感知算法社招一二三面分享+薪资爆料
一面
面试官很年轻
1. 自我介绍
2. 先问一下现在公司的具体业务，有哪些感知任务之类的，聊天，放松一下
3. 开始先挑一个最主要的项目，介绍，说一下目标检测yolov5 Yolov8 的区别，从数据处理，模型结构，正负样本选择，损失等，可以说一堆
4. 怎么样解决多任务数据不平衡问题
5. 怎么做的网络剪枝
6. 刷题，反手给了我一道困难题
股票问题 k次交易不带手续费
幸亏是原题，还是写出来了，当场就给过了
出困难题如果没写出来怕是要凉
二面
1. 自我介绍
2. 介绍一下现在主流的BEV算法，自顶向下自底向上的区别
3.如何解决bev内存占用过大问题
4.如何解决相机外参改变导致模型精度下降问题
5.transformer的复杂服
6.数据闭环如何做的
7.多任务网络的架构，模型数据加载怎么做的，类间数据不平衡是怎么解决的
8.手写卷积模块
没写过，一开始还有蒙，靠着理解写了下来
三面
三面面试官是属于感知主管了，基本就是聊聊自动驾驶的技术，以及个人发展啥的，就半个小时，没有涉及很多技术
旷视最终开奖 47x14=65.8w
最终拿到了拼多多的offer就放弃了旷世，给多少当然是不能说的只多不少就对了
顺便发个广告，拼多多Temu部门在扩张中，HC无限，面试放水，不看背景，能写代码都可以，简历直达主管，薪资待遇非常可观，社招校招都需要，算法开发都可以投，工作内容就是互联网搜广推，有兴趣的私信我，如果自己投我们部门捞不到，已经成功拉入职了两位，其中一位一面挂了还能复活
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