不知道多年后的我回过头来看这篇帖子，又会发何感想。

秋招也算是结束了，忙忙碌碌折腾了那么久，现在还算是取得了一个不算差的结果。

个人情况

先讲一下我的个人情况吧，双非本浙大硕，机械专业转算法岗，无论文，有一段自动驾驶中小厂实习，力扣200题左右的水平。家庭情况比较一般，也做好了一个人打拼的觉悟。

本科阶段主要在打比赛，最终通过保研卷到了浙大，硕士阶段做的项目很杂，最核心的项目是一个机器视觉相关的大横向，从零到一再到落地实施的那种，机械也做，硬件电控也做，软件算法也做，视觉算法那块主要是和目标检测相关（深度学习+传统算法），俨然一个全栈工程师路线（但准确的讲叫杂而不精），由于知识产权在企业那边，也发不了什么论文或专利，也是拿其他项目搞了些成果来凑毕业要求（要不然连毕业要求都达不到）。

由于不想老老实实做机械的老本行，硬件嵌入式方面也不很专精，遂把找工作的重心放在算法岗上（计算机视觉/机器视觉/自动化算法之类的），一开始也准备过一些嵌入式软开的岗位，但后来实习找了个算法岗，秋招也就全力冲算法了（头铁）。

个人路线

大约今年三月份的时候才开始正式投入精力来准备找实习（其实这个时间已经有点迟了，刷题应该更早就开始刷的），前前后后瞄准算法岗和嵌入式软开这两类岗位投了30+家企业，绝大部分都是简历挂，极少数的进笔试阶段的也是不幸笔试挂掉了（当时准备的确实也不够充分，确实是太菜），直到六月份才等来几场面试，最终去了一家自动驾驶中小厂，岗位是计算机视觉实习生。

在实习没着落之前，几乎每天都是一个极度内耗的状态，虽然早就料到了算法岗这个赛道注定凶险（没学历没论文还是非科班，真的纯属炮灰），但亲身经历了才懂自己的竞争力的低下。当时日常安慰自己，如果实习没找到，那就暑假里好好沉淀沉淀，好好刷刷题背背八股。

从七月到九月的这段时间，便跑出去实习了（和小导说了，但没和大导说，算是偷偷跑出去的）。所进的那个组总共十多个人，平时的工作强度也比较大，由于人少事多，我这个实习生也和正式员工一起，在做一些预研/交付的正式项目，当然分配给我的还是一些比较基础的任务。实习期间，大半时间是早九晚八点半，小半时间是早九晚六，双休都休息（正式员工周六加班还是挺频繁的），一开始还在壮志酬酬地计划着白天打工晚上准备秋招，后来每天下班回出租屋都累的要死，完全没有挑灯夜战好好刷题背八股的精力（有时候还得远程连接工位的电脑继续干活）（之所以不在工位继续干活是因为实习生工资就是工作一天算300，不会有加班工资，也不会有什么凑时长调休）。实习期间最大的收获一是对智驾这个行业有了个初步的认知，真的除了卷就是卷，二是自己的代码能力和对深度学习模型的理解水平得到了一定的提高（大概吧），三是了解到某些企业的工作节奏是真的快，每天开不完的会，动不动就有个会，要么对齐项目进度，要么技术分享，要么周会，要么部门有一些项目重要决策要分享。

到八月初的时候，看到有不少企业都已经开通秋招通道了，便开始陆陆续续投简历了（正式开始秋招了）基本是每到周末就投一波，那个时候也开始督促自己静下心来好好学习，荒废了好多天的八股重新捡起来，好多天没登录的力扣重新登起来。

一些测评笔试面试在八月中下旬的时候便开始了，下班匆匆忙忙回家做某一家的笔试是当时的常态，如果是安排在工作日白天的面试，那就不得不请假了。

到九月中秋节便申请离职了，决定回学校全力准备秋招。因为一开始答应的是实习期四个月，而也只有实习期满四个月之后才能有转正的机会。在实习后期做的很多项目也是重复性杂活偏多，也不想再耗时间在实习上了。

回学校后也是在继续投简历做测评做笔试参加面试的杂乱循环中，中途也参加了几次来学校的宣讲会和招聘会，一家挂掉了就在excel表格上把这一家涂灰，焦虑迷茫奔溃的情绪像大山一样压在心头，但是又觉的不能就此摆烂，可能也是麻木了，接着熬呗，反正也处于谷底。

最终结果

开始有格格不入的offer闯入一堆感谢信和宣讲会消息中，是在十月底。

最终签下三方，是在上周五。

从八月初开始投简历到现在，100天左右的时间，累计投递110+份简历，绝大部分都是私企，少部分是国企央企和研究所，地点以江浙沪为主，少部分深圳广州及其他地方的，行业没有很挑，无论是互联网软件类，还是制造业车企，抑或是机器人安防等。

数不清的测评和笔试，最终进面试环节的有16家，最终走完流程（泡池子或发offer）的有6家。

一顿折腾下来，大厂嘛，确实是一点机会都没有。哪怕笔试做到AC，面试还是没机会进。

最后签了个做工业机器视觉的中小厂，发展前景和薪资待遇也还算可以，就这样吧。然后等等华子开奖吧。

在某家企业的主管面上，曾被问了这么一个问题：怎么看待你的这一路秋招呢？

当时真的鼻子一酸，想侃侃而谈。

是啊，该怎么看待呢？都熬过来了吗？苦尽甘来了吗？真的值得吗？失败好像总是贯彻人生的始终呢。

人生总是面临各种抉择，没有人知道所选择的当下是好还是坏，都想得到人生的最优解，但只不过是穷心竭力得到的自以为当前最优解罢了。时间会冲刷掉情感的烙印。

就像几天前看到的某位牛油说的那样：

“曾经失败过但最后成功的事，回过头来看似乎也没那么难；曾经失败过且至今都为成功的事，也没有影响我现在过的好好的，所以回想起来也没有什么挫败感。人生有无数的不确定性和可能性，没必要为一时的得失而过度焦虑，秋招也是一样的道理。”

尽力而为，不留遗憾呗~

如果有人看到这里，拙劣的文笔很感谢你能看到最后~

希望大家也能顺利拿到理想的offer~

一些面经

最后，放一些我遇到的面试真题，主要是面向计算机视觉和机器视觉，希望可以给大家带来一点帮助。一些和项目实习强相关的问题就不写进来了。

Nullmax 【计算机视觉实习生】

项目相关

毕设项目中遇到的难点以及怎么解决的？

谈谈最大的创新点？

非项目

YOLOv5里面用到了残差网络，是什么？有什么作用？

关于transformer

什么时候开始接触深度学习的

场景题：辨别行人、自行车、骑车的人。怎么判断人有没有骑在自行车上？

手撕

LK3：无重复字符的最长子串

宁德时代【算法实习生】

项目相关

识别失败了怎么办？

最终的实施效果为什么没有达到100%？打算怎么解决和优化？

卓驭 【感知算法工程师】【一面】

项目相关

怎么在实车上应用？怎么量化？

行车和泊车场景下怎么应用？碰到墙壁了怎么办？夜晚怎么办？

谈谈智驾系统中的bev

得物【算法工程师（图像算法）】【一面】

纯纯KPI面，没问什么问题

XYZ星猿哲 【视觉算法工程师】【一面】

项目相关

精准对接的精度是多少？

Canny边缘检测是怎么实现的？梯度是怎么计算的？梯度方向是怎么计算的？用到了什么算子？

经纬恒润 【算法工程师】【一面】

项目相关

板端链路测试 用的是什么芯片

九宫格分块检测 检测速度会有影响

八股：

过拟合和欠拟合，怎么解决 ？

Dropout是什么？

激活函数在神经网络中有哪些作用？

梯度消失和梯度爆炸，怎么解决 ？

有没有学过《数据结构》，举几个例子 ？

擅长哪些编程语言 python常用的库有哪些 numpy库怎么实现矩阵乘法的

二叉树的一些专有名词 二叉树的深度是什么？ 深度优先遍历 怎么实现的 递归？

Python的函数修饰器是什么？

经纬恒润 【自动驾驶算法工程师】【二面】

二面的时候被分到了另一个岗位，ppt介绍一个项目 然后面试官提问

项目/实习相关：

多帧检测与追踪是怎么做的？

关于卡尔曼滤波了解吗？

云戎启行 【感知算法工程师】

项目/实习相关：

有没有考虑时序

下游怎么处理

多个head,怎么平衡损失？

八股：

介绍一下你了解的目标检测模型，不限于yolo

Fast R-CNN的流程是什么？

怎么做到anchor-free的

深度学习中的优化算法有哪些

Resnet的结构可以讲一下吗，基础的block是怎么样的，详细讲一下是怎么搭建的

BN层做的是个什么事情， 为什么要有BN层 ， 为什么它可以抑制梯度消失和梯度爆炸？

如果没有BN层，神经网络的损失平面会非常陡峭，有很多尖峰或谷底，容易陷入局部最优，导致模型泛化性能不佳

在传统机器学习中，比如说支持向量机和树模型，会用到归一化吗？

深度学习中的优化算法有哪些？

手撕：

给定矩形四个端点，和一个输入点，求输入点相对于矩形的位置。

如果矩形不是平行于坐标轴的呢？（坐标系旋转）

锐明技术 【视觉算法工程师】

两个面试官 轮流问 没有详细介绍项目 直接提问

项目/实习相关：

yolov3中计算损失函数 对于正负样本匹配是怎么做的

讲一下常用的目标检测算法

关于CBAM注意力机制

有没有了解其他的注意力机制？

添加更小尺度的检测头,是怎么添加的？

毕设项目的一个数据量是多少 怎么考虑过拟合问题的？

了解transformer吗？讲一下基本结构吧

为什么最终用了resnet18?他有什么优点呢？

做的一些检测分类 用的都是比较旧的模型了 近期有没有跟踪比较新的流行的模型算法？

八股：

BN层里用到了哪些参数？哪些是可以学习的？ 在模型用于推理的时候，是怎么做的

斯特威电子科技 【图像算法工程师】 【一面】

项目/实习相关：

后续打算怎么优化？检测速度方面

八股：

C++内存管理你了解多少？

动态内存管理

华为 终端BG 【精密制造与自动化】【一面+二面+主管面】

项目/实习相关：

主要是介绍项目，有什么难点

八股：

黑白相机VS彩色相机

一套完整的机器视觉系统包含哪些部分？

相机和镜头该怎么选？

机器视觉系统中的光源有哪些作用？光源该怎么选型？

颜色的三刺激值

手撕：

哈希表构建 遍历

其他：

有没有用过什么数据库？

谈谈你的职业规划

怎么理解智能制造中的“制造”

谈谈你的优点 ？ 自律有什么缺点吗？

大华 华锐捷 【视觉感知算法工程师】【一面】

项目/实习相关：

数据集是怎么处理的 怎么判断数据集够不够用

在现在这个时间点，让你来做这个目标检测的任务，你会怎么做

项目中为什么选用了yolov5 相比较其他目标检测算法有什么优点 （One-stage or Twostage anchor-free or anchor-base）

讲一下yolo系列算法的创新点

讲一下Masic数据增强的优点

相机标定是怎么做的 内参外参

八股：

Python C++有什么区别

其他：

怎么处理DDL没法按期交付的问题？

利珀科技 【机器视觉工程师/图像算法工程师】

项目/实习相关：

标注的量级大概多少？

前处理是怎么做的？

有没有考虑用Alpha blending（阿尔法混合）

八股：

vector和链表的区别

vector的内存管理机制

旋转矩阵和平移矩阵 齐次变换矩阵 左乘还是右乘

Canny边缘检测的原理，sobel算子长啥样 ，

为什么Canny边缘检测用的是高斯滤波，而不是其他均值滤波 中值滤波

讲一下NMS抑制（canny中的 和 yolo中的）

相机标定涉及到哪几个坐标系

畸变参数 有哪些畸变

二维数组 指针平移操作

C++的容器类有哪些？

vector 和 链表的区别

可以构建一个内存连续的链表吗？

vector的效率怎么样

C++ 的 sort函数 采用的是哪种排序？

快速排序的时间复杂度是多少

讲一下C++里的对象、智能指针

冒泡排序vs选择排序

CAN通讯 VS SPI通讯

手撕：

选择排序

其他：

职业规划是怎么样？

认为哪份经历最有收获？或者说比较有成就感？

对内沟通最难的一个点是什么？

华院计算 【算法工程师】【一面+二面+主管面】

项目/实习相关：

有考虑用分割来做吗？

95%的对接成功率够高吗? 对于工业界，是否满足要求？

项目做了多久 在学校还是在企业做的？

95做到99 怎么优化呢？

光源怎么选型

相机的防灰防尘怎么做的

其他：

你是否看好AI在制造业的发展？

相比较其他高校来的，你觉得你最大的优点是什么？

你觉的你的抗压能力怎么样（比方说要去车间现场）

怎么没想过继续读博士

杭州和上海的选择

十年之后想成为一个怎么样的人？在智能制造领域

中国移动杭州研究院 【AI研发工程师】

项目/实习相关：

时间很短，大概提了一下实习的一些工作。没问什么问题。

中车株机 【HR一面 + 技术二面 】

一面是3个学生同时面

谈谈个人的优缺点

谈谈对轨道交通行业的看法

莫名其妙问了一堆机械的问题，很无语

气动三联件是哪三个？

雷诺数表示什么意思 雷诺数越高 粘性力和惯性力哪个做主导？

带传动怎么张紧？

金属表面处理 黑化和蓝化

油路阻塞怎么处理？

杭州百子尖科技 【机器视觉应用工程师】

项目相关：

95对接成功率是否满足，优化的余地

软件控制 并行？

数据量不足/不够多样 怎么解决

了解GAN吗

其他：

对机器视觉行业的认知

职业规划

家庭条件

易思维 【视觉算法工程师】 【一面+二面】

项目：

为什么不试试分割来做？你怎么看待传统算法和分割？

对Jetson平台了解多少？cuda并行处理相关的有接触过吗？

讲一下异常检测，对异常检测有了解一些算法或者研究吗？

对接成功率95%怎么理解？

企业那边做了哪些工作？

其他：

保研怎么做到的？

竞赛里哪些是最满意的？有遗憾的吗？

浙江人型机器人创新中心

遥操作做的是个什么事情？

有做网络层面的一些优化吗？

移动和机械臂都做过吗？

我们这边对你的吸引点是哪里？

大致的工作规划