《算法》专题

一面根据简历项目 开始深挖简历 中间询问是否了数学优化的经历 然后手撕代码（未出现的最小整数） 最后介绍业务，团队，还有hc的具体情况。 整体面试官谦虚，循循诱导。

面试官是个技术负责人，主要问项目，最后考了道算法题，全程1小时左右，问大概多久会有反馈回答不确定。 现在每天一看招聘主页是否共享😂 #百度2024校园招聘#

十所通信算法岗： 原本预定的是11点面试，但是提前给我发短信说面试过快提前了一个小时进去等待。全程可能是15分钟左右。 1.首先是自我介绍。 2.项目介绍 3.根据项目介绍后问了我项目里面的东西：介绍具体的算法是怎么优化的，问了我编码方面的东西：先问了我有没有了解过编码方面，使用的校验矩阵是怎么来的， 4.然后问了硬件实现上是怎么处理的数据，怎么实现对数运算的，定点处理是怎么处理的， 5.最后就问

# 一面（20230810） 时长：30min 面试官人很nice！ 本来以为30min的面试不会考算法了，没想到自我介绍完了之后直接先写一道算法题，题目倒不难。共享屏幕自己打开编辑器写（这一点着实没想到，由于我基本上很少在本地跑代码，都是在服务器上跑的，但我又没连实验室的VPN，所以最后也没跑成代码），面试官说看上去应该没问题，就没让我跑。 算法题给了15min的时间，不过我很快就写完了。剩下时

一面偏向讲论文和比赛，两道coding例行公事 二面聊天，分析论文不足，面向业务场景提问，考察知识面广度，coding二分查找 三面继续聊天，开放性场景，考察思维的深度和广度，coding很难 随缘等通知 #字节#

反着来，一面是公司领导问下基本情况 说是国防科大芯片团队 后面技术面 问了下gpu相关的， 介绍公司，dsp算法 飞控，德州仪器 客户有哪些

1.项目深挖(多语言电商文本层级分类) 问项目中数据集的分布，数据规模，数据什么特点，是否存在标签不一致? 2.样本不均衡如何处理，文本平均长度，项目使用的方法? 3.分布式训练怎么做，你的贡献在哪里? 4.预训练任务如何设计，基于roberta的改进点在哪里? 5.上线前是否做了消融实验? 6.评测方结果可以得出哪些结论? 7.哪些指标还可以继续优化? 8 有没有考虑上线的模型做蒸馏? 9.什么

总结 20道选择，一题3分，单选多选都有。2道编程。选择好难啊，很多都是凭感觉。 选择 考的啥都有，机器学习和深度学习反而比较少，基础很多。类型有： 1、机器学习、深度学习 2、计算机基础：树、图、还有一些之前没见过的，什么高响应比、还有哈希的一些操作、地址的计算 3、数学：概率论、线性代数 编程（ACM模式） 两道题题目很简单，应该是我目前见过最简单的了，难度估计也就是easy，但是笔试的平台实

7.19笔试 两道编程题 8.3一面 约60分钟 1.在vivo的实习内容（isp效果调试相关），实习的项目量化成果，实习项目中遇到的问题，你觉的isp中哪个部分最重要，开源isp pipeline的相关内容。 2.论文相关：强弱散射分类，强散射成像的原理，散射恢复算法，你的贡献点和创新性在哪里，相机镜头上的污渍的散射能够去除吗 3.项目相关：深度学习unet的结构，卷积上/下采样，有没有考虑不使

一面（八月四号） 面试官人很好，很温和，挺会引导的 问了论文和科研经历，并且给了一个假想的图文匹配的场景，问你有没有什么思路 没问八股 手撕题目是合并区间，没什么太大的难度 不知道一面的结果会咋样

问实习（感觉面试官觉得我实习工作成果很普通 问科研（介绍了一下方向现状和论文思路 倒是没问八股 算法题目：给定一个升序可重复数组，问元素平方后不重复的元素个数 O（1）空间，O（n）时间 Q：是个没见过的题，现场灵机一动搞出来了。实际上就是去重和去掉相反数。先二分查找找到正数开始的位置，然后双指针。

8.1一面1h➕45mins 面试时间最久的一场 简历上项目问了个遍，问了一个小时 手撕字典树，卡了半小时不会写 手撕最长公共子序列 如何评估两个文本的相似度 人要面傻了，面了这么久 面完发现状态秒变共享中 #百度信息集散地#

自我介绍 问项目 lstm和rnn的区别，优势，特点 手撕代码，二叉树路径和为某值的路径 问了个fm算法，没答上来 反问环节 用时40分钟左右。 #百度信息集散地# #提前批#

1，闲聊了一会 2，讲了一个项目 3，又开始闲聊 4，反问 面试氛围很轻松，面试官很和蔼，脸上一直挂着微笑。 提供一个信息：TP-LINK提前批开得很早，简历很多，而终面面试官比较少，所以终面会拖很久。

聊聊项目经历，聊ai发展方向，视频理解的实际应用，聊为什么想去北京，聊北京户口，有没有女朋友啥的 我问他 落地还是技术中台 ai伦理问题的看法 和其他部门的协作方式 对应届生的期许 招聘流程 三面比较综合，开放性问题多