《快手前端工程师面经》专题

我是霸面终端研发的圳，见到面试官，但面试官一直忙于找我笔试成绩，我就一直推销自己，项目经验如何，linux如何，内核如何，TCP/IP网络 如何，嵌入式开发如何。终于面试官问了几个小题，写了几个编程之美上面的小题。答的还可以，但因为霸面，他一直不爽我。 这次霸面非常失败，自己也备受打击。不过后来还是接到通知面试的电话了 1.一面 设计数据结构及改进。我坦言数据结构及算法一般，但项目经验及linux

1.自我介绍 2.项目介绍 3.针对项目介绍问了一些问题，其实都是我介绍过的点，感觉面试官也没怎么认真听，     问了项目用了什么方法、什么模型     怎么避免遮挡问题 4.研究生期间研究内容是什么，讲一些相关的论文 5.本科期间研究方向是什么 没给反问的机会，直接半小时一到面试官就赶快结束，让我等消息！！ #2022提前批#

ps：6.17投递，6.30测评 7.13一面 全程没问图像处理的东西，也没撕题...... 先自我介绍。。。 然后问是保研还是考研的？ 本科成绩排名多少? 研究方向是什么？有成果吗？ 介绍一下简历上几个项目。。。(项目都和图像处理没太大关系) 反问环节。。。 最后下来一共20多分钟，不到半个小时。。。 7.21二面 先自我介绍。 聊简历上的一个项目，问细节。 聊研究方向，讲自己的工作。 穿插着问

一面： 介绍项目（听我聊了二十分钟） 面试官说了一下公司的主要需求 反问 二面 stl中list如何实现删除所有val为偶数的节点； MySQL中自增主键和自定义id做主键有什么区别； MySQL中表的设计遵循了哪些规范； golang里面slice和rune是什么； C++实现多线程中，锁是怎么设计的？ 非递归锁和递归锁有什么区别？ 期望薪资； 反问。 昨天出结果说复试过了…… #国电南自#

笔试题型 -题型：选择+填空+简答好像（过的有点久了有点记不清） 主要内容：图像处理相关的，代码运行结构、深度学习相关的、、、记不太清了 面试经验(电话面试) 主要是问项目相关的： （1）为什么选择这种算法，这种算法和其他相比有什么区别（或者有什么创新点） （2）样本数据集有什么特点，存在哪些问题和挑战怎么解决 （3）在这个方面最新的方法（算法）有哪些（大概说下思路） 总结 自己做的东西一定要梳理

提前批上个月底发的意向书，实属捡漏（数字化业务😏） 一面 自我介绍。 讲一个项目。 有做什么修改吗？ 怎么进行模型微调的？ 手撕剑指58 整理实验结果怎么整理的？写脚本自动生成吗？ pytorch里训练的流程讲一下，分类网络的完整框架怎么写？数据集怎么读取？ 问了一些毕业论文的问题，创新点？与SOTA比较？ 二面 自我介绍。 介绍一下第一个项目。有什么创新点？传感器怎么融合的？ 挑一个有创新点的

一面： 无自我介绍环节，直接开问 1、聊实习项目，很细，聊了好久 2、yarn任务提交流程 3、spark的stage切分原理 4、spark任务提交流程 5、对比mr和spark，为什么都用spark 6、谈谈对hudi的理解 7、kafka的负载均衡原理 8、两道算法题，字符串相关的 9、反问 ps.好多过程不记得了 二面： 三个模块 开发 大数据 算法 不想回忆了，直接自闭，一点都不会 但是

9.11 一面 35min： 1.自我介绍 2.专业介绍 3.Mysql索引 4.Mysql事务并发导致的问题 5.Mysql两种引擎的对比 6.Hadoop运行模式 7.job tracker 作用 8.Hdfs小文件问题 9.Hadoop调度器 10.Hadoop脑裂出现的原因 11.Kafka 怎样保证不丢数据 12.Flink task和subtask 的区别 13.并行度和slot的关系

投递岗位：NLP算法工程师 投递时间：看不到了 进去就看到面试官趴着，心里就觉得要挂了 从面试开头趴到结束，后悔没有直接退了 正式批 1. 自我介绍 2. 对自我介绍丝毫不关注，直接开问大模型 3. 可以直接去找相关前沿，或者企业的内容知识 恶心，秋招最离谱的一场面试，完全不知道对面在干嘛 #24届软开秋招面试经验大赏#

1.自我介绍 2.实习项目拷打 3.场景题，有一万条数据，但有一个类只有条数据，训练时要注意什么，我:构造数据；增加查全率。面试官:从模型方面讲讲。我:加入正则化项。面试官:损失函数的权重。 4.一个项目，反例比较少，选择一个模型评估方法。没答上来。面试官说AUC曲线，让我说说原因。也猜到了要答AUC曲线跟数量无关，但是有点印像，画曲线的时候是要使用正例反例数量的，不敢说话，疯狂道歉。 5.SQL

面试问题： 1. 从8个外观相同的球里找出质量不相等的球。器材：一个没有砝码的天平；要求：几次称重后肯定能找出来。 2. 在离散的二维平面图形中，面域由三角形组成，用数组存储每个三角形的顶点，如何找出处于边界上的边； 3. 智能指针的作用和原理；

笔试: 9.5 一面:9.7 线上 总共20min 自我介绍三分钟 主要是问基本的算法八股 比如怎么防止过拟合 dropout 这种 bn ln区别，平常使用过得算法模型这些 总体来讲体验感不错 大概一周后通知了第二次面试 二面:9.21 线下 总共30min 自我介绍三分钟 主要问我简历中的一段科研经历（和医院合作的项目） 问unet transformer 等基础 最重要的是 问思想，如果是落

秋招过程中在牛客上学习了很多大佬们的经验，目前秋招已经接近尾声了，前来分享面经攒人品！希望谈薪顺利！ 一面 1、五分钟自我介绍 2、简历上项目深挖 3、由于简历中提到了矢量化相关的工作，因此面试官出的题目是给定一组二维点拟合直线，使用最小二乘实现函数功能即可，可以使用eigen库 4、反问环节 二面 跟一面的流程几乎相同，面试官出的题目是仍然是二维点拟合直线，但不同于一面的是还需要考虑外点，因此使

9.13 40mins 详细询问项目 比如机器学习和高并发秒杀项目 Spring的iOC、依赖注入、反射机制 手撕： 1-5000无序不重复数组，有一个介于这区间的随机数插入这个数组，请找出这个数值（hashSet O(n)、换序） 反问 自动驾驶运营 系统化、APP、网页等从用户角度出发的测试验证，主要从C端商业化落地，服务供给，自动驾驶等，涉及过程中的测试、以及一些测试工具的开发 两个志愿挂简

岗位：软件算法工程师（AI/图形图像)（深圳）+ 科研合作专家（深圳） 8月12日：投递简历。 8月13日：综合测评。 9月1日：腾讯会议面试。前两天打电话来问合适电话面的时间，短信发腾讯会议的链接确定时间，不用开视频。综合体验实在是差。是个小姐姐面试的，面试让我自己主持，先做自我介绍。然后上来嫌弃说简历内容太少（感觉不太懂技术），然后开始问了解哪些框架和网络结构，什么是归一化，什么是CT值，什么