时间线:8.5投递的高级算法测试开发工程师,9.3一面专业面试,9.10二面综合复试,9.13显示不通过。一些面试QA记录,供大家参考。
专业面试,一面,60 min(有两个面试官,轮流提问)
1.意向城市
2.挑一个校内项目经历介绍
3.已发表论文的创新点有哪些?发表的期刊有哪些?
4.应用场景有哪些?做到了什么程度?
5.多源数据融合做了什么?用的哪些数据?时间和空间覆盖度是多少?物理机理模型是什么?机理模型和数据建模之间怎么联系起来的?使用多少数据对未来多久的情况进行预测?
6.提出的方法在哪些问题上还可以使用?参数量多大?要准确估计参数,遇到的最大困难是什么?优化求解用的什么方法?
7.讲一个实习中的项目经历
8.你怎么理解这个岗位的工作?
9.未来规划是什么?测试方向是计划中的吗?
10.反问
反问部分深入问了工作内容,供大家参考
岗位属于oppo AI中心测试部,测试对象是手机上相关算法,比如大模型摘要、影像消除等。需要开发一些demo用于业务交付测试、横向测试和选型评测等。涉及一些科学问题和横向工作。手机厂经常软硬件分开,有主线和分支,算法主要是落在软件版本中,软件级别不断迭代。大的产品周期和硬件产品以年为迭代周期,在周期内拉平算法迭代。
从整个项目的迭代来讲的话,本岗位其实从需求这边就已经开始介入了。比如说一个软件需求来了,在规划阶段就要进行接入,分析产品需求和技术上的潜在风险点,考虑测试会带来哪些难点,并根据测试经验给产品提建议。需求阶段过后,开始规划,然后进入设计阶段,可行性验证,技术摸底的模拟测试,形成一套成熟的技术方案。版本出来后,开始评测,再进行正式测试(涉及到方案怎么测,指定数据集,设计测试工具,有哪些风险),不断打磨后再上线,出具一份比较solid的测试报告。最后还有一些闭环工作,如缺陷闭环,督促开发进行修改。
综合复试,二面,60 min
1.自我介绍
2.带领班级获得荣誉的经历?
3.研究生期间校园经历提问
4.实习经历提问。大模型选型、微调和评测的工作怎么做的?团队情况?扮演的角色?从哪些维度去准备数据?语料占比是多少?评测是怎么做的?准招率是怎么计算的,结合模型的具体例子讲一下?怎么统计问答出的语句属于什么分类?如何从技术上去解决安全问题?用提示词工程怎么实现?
5.平时团队沟通的多吗?出现大家意见达不成一致的情况,是怎么处理的?
6.论文最具有创新的点
7.研究生阶段遇到的最大困难是什么?
8.本专业方向就业和it方向就业的思考?
9.base地?
10.反问
面到最后本来还有想问的,但是面试官说还要赶下一场,就简单问了个。
#oppo##秋招##你都收到了哪些公司的感谢信?##面经#