自身情况:985硕,无文章,一段大厂机器人方向实习。硕士期间方向是机器人运动规划,想转行自动驾驶规控。 时间线:7.15投简历(提前批),7.22笔试,7.28一面,8.4二面,8.11三面,8.16四面,8.24hr面,9.6拉群沟通(算是OC)9.13意向。 一面7.28(45min): 自我介绍 讲项目,他全程没说话,听我介绍了10分钟后说:我不懂机械臂规划这一块,谢谢你的分享,学习到了。
公司 笔面试 内容 虹软(杭州),视觉服务提供商 笔试过,一面挂 三维感知算法岗,主要是问项目,问得很细,比如ICP的原理、点云的修复、网格的重建等。需要对原理有较深的理解。还问了一道中等难度算法题。 大华(杭州),安防摄像头 笔试过,二面挂 多维感知算法工程师,电话面试,两轮面试都是15分钟左右。第一轮同事面,主要问了项目、相机标定、C++等内容。问得比较基础。第二轮主管面,问了视觉方面的内容。
大家都知道22年秋招有多卷,真的能有个工作就不错了!既然上岸了必须要出个面经帮助下大家! 一面 业务面 1. 自我介绍 2. 分别介绍一下在小红书、字节、快手实习的经历,负责的内容 3. 哪段实习给你带来的成长最大?为什么? 4. 介绍一下你最的产出最大的一个需求,从完整的需求链路介绍一下 5. 追问:如果你现在还是这个业务的产品经理,你后续有什么样的产品规划? 6. 做产品经理的原因? 7. 本
流程:投递-笔试-一面-二面 一面(30分钟) 自我介绍 面试官讲了一堆这个岗位的工作内容,问我怎么理解 怎么理解数据支持业务 蔚来以后的发展方向 用一句话形容自己 展开上一个问题关键词 对蔚来的理解 实习过程中你的leader 会怎么评价你 闲聊 反问 二面 (3个面试官,一共27分钟) hr 简历深挖 用一句话介绍自己、举例、短板 工作中出现的失误 什么时候知道蔚来的,对蔚来的理解 网络上对蔚
面试的部门是荣耀的研发管理部的UX设计师,面试过程体验还不错,但是面试前的入场环节比较特殊,个人踩了雷,面试迟到了十几分钟,写出来给大家警示一下。 Timeline: 8月中下旬投递—9月下旬在线笔试(其实就是提交作品集)—约面—一面(面完半小时收到性格测评) 入场步骤:需要提前下载华为的会议软件welink, 然后注册账号登陆(我当时临时下载无法注册个人账号,只能注册企业账户登陆,导致浪费了很多
字节在经历一面面试感觉良好,聊的很投机,感觉挺自信,二面没怎么准备,导致答的感觉不是很好,凉风习习。也简单分享两个我觉得自己面试中做的不好的点,供大家避坑。 首先二面开始没有很常规的询问作品集,而是问了我简历里有写的一个最近正在参与的校企合作项目,并要求共享屏幕进行讲解。对此我没有很好的准备(该项目本身是以产品为主,交互与体验设计的部分并不是很完整)所以讲解的时候有些慌乱,逻辑也不是很清晰。 然后
共两轮面试(1轮专业面+1轮HR面) Time line:8.11测评——8.22一面——8.26HR面——10.18收到信息确认邮件——10.21OC+意向书——11.17Offer 一面(部门leader面) 1.自我介绍 2.作品集介绍,中间会直接打断提出疑问,这时候稳住心态回答就可以。这个部分我先介绍了一下作品集目录,然后选择了一个比较系统但是并没有上线的项目具体介绍。 3.因为上一个介绍
#设计人的面试记录# 概述:二面的主管感觉是个比较“传统”的人,emmmm,一边问一边从一张表里选几个问题,然后一边记录我说的内容,这种感觉乖乖的 问的内容 1. 自我介绍 2. 作品集介绍(经典问题了) 3. 为什么选择跨专业 4. 未来希望从事什么类型的设计工作 5. 说三个优点和缺点(优点和缺点各三个,当时一时半会儿真没想全,主要是这6个点也太难想了) 6. 工作上有没有踩过一些坑,有什么收
面试的部门是荣耀的研发管理部的UX设计师,面试过程体验还不错,但是面试前的入场环节比较特殊,个人踩了雷,面试迟到了十几分钟,写出来给大家警示一下。 入场步骤:需要提前下载华为的会议软件welink, 然后注册账号登陆(我当时临时下载无法注册个人账号,只能注册企业账户登陆,导致浪费了很多时间)然后扫描面试邮件里的二维码进行签到,签到成功后等待面试官叫号,轮到你时会收到一个带会议号码的短信,输入此会议
惯例:自我介绍+讲项目 考察问题: 介绍下transformer(语言组织不好,虽然知道原理但是讲的很乱) 为什么需要multi head attention 介绍下layernorm和batchnorm 为什么layernorm在NLP下有效,batchnorm则不是? pytorch的model.train()和model.eval()的区别 介绍一下集成学习 算法题:二维网格求左上到右下的最
小红书:2022秋招提前批【RedStar】算法工程师 一面 GNN 中 Transductive 和 Inductive 分别是什么 Transductive 考虑的是静态的图结构,如 GCN、GAT 等经典模型都是 Transductive GNN,基于静态的图结构学习节点表示进行节点分类等下游任务; Inductive 考虑的是动态的图结构,经典模型如 GraphSAGE 则是在基本的学
写在前面 四个面试官,问的很全面,自己没准备好,面试的时候就知道过不了了。面试之后,根据面试官问的问题梳理了下知识点,感觉学到了很多。 应聘岗位 算法工程师(知识图谱&图像处理) 一面 基础知识 介绍一下指针,指向指针的指针 熟悉什么网络协议,介绍一下 TCP和UDP有什么区别 说一下TCP的拥塞控制 介绍一下数据结构 介绍一下图像变换 什么是面向对象编程 机器学习 如何实现卷积 知道矩阵加速的方
一面-业务面30min-10/13 自我介绍 介绍下你的家乡 大学里你最喜欢的两门专业课 简历中各种数据站了很大篇幅,为什么? 你了解网络安全吗? 你对这个岗位的理解?你有什么优势?过往你觉得最匹配的经历是什么? 最有成就感的事情 你觉得你抗压能力很强吗?举个例子 反问:对同学的期望(学习能力、开心、抗压、做自己保持特点和竞争力) 二面-HR面20min-10/24 主要围绕简历和个人情况做了进一
迪普科技2023届秋招面经-售前技术工程师 一面-业务面30min-10/13 自我介绍 介绍下你的家乡 大学里你最喜欢的两门专业课 简历中各种数据站了很大篇幅,为什么? 你了解网络安全吗? 你对这个岗位的理解?你有什么优势?过往你觉得最匹配的经历是什么? 最有成就感的事情 你觉得你抗压能力很强吗?举个例子 反问:对同学的期望(学习能力、开心、抗压、做自己保持特点和竞争力) 二面-HR面20min
面试时长25分钟 自我感觉 凉了 Q1 简历深挖 Q2 自我介绍 Q3 说说sop吧,你们怎么运用的sop Q4 你的实习会不会偏向于市场和运营了?为什么投递这个岗位 这里我如实回答了我投递了内容,部门筛选回到了池子里面 简单的说了一下 然后说这个岗位其实偏向于产品和运营 Q5 你会怎么做 提升自己的能力与竞争力 Q6 (这个问题在前面问得突然想起来)你的数据是怎么去定量的,为什么要加粗的(简历写