《面经SHEIN》专题

乐鑫嵌入式软件开发部门一面： 时长一个半小时 因为乐鑫面试官太nice了，所以想写帖子赞美一波，顺便记录一下面试，给大家一个参考 问的问题没有特意去记，大概有以下： 1.项目。会深究，所以大家复盘的时候细节也要注意 2.c语言。感觉对c语言考察很多，还包括内存堆栈之类的，各种变量存放，程序启动的过程等等，对底层的考察很多 3.FreeRTOS相关的(可能我简历提到了)。比如内核包含哪些，任务的调度

一面 35min 1.自我介绍 2.工作地点选择,家庭情况 3.java集合体系说一下 4.HashMap的put流程,红黑树特点,插入删除时间复杂度 5.并发主要学习了哪些 6.框架主要学习了哪些,说说Spring相关特点 7.前端相关学过吗 8.数据库学过哪些,B+树底层结构 9.负载均衡Nginx挂了咋办,负载均衡策略你了解哪些 10.希望工作压力大点吗(可以加班吗? 可以,我最爱加班了)

职位：运动健康算法工程师 笔试 技术面：30min 自我介绍 介绍项目（因为实验室课题和职位需求一致，所以一直在互相讨论，没有问其他问题） 面试官介绍自己部门 反问： 自己还需在哪些方面提升 HR面：20min 自我介绍 家庭情况 深圳离你家这么远，家里同意你来吗？ （问了很多家庭情况，因为老家内蒙，他可能认为我不会去） 期望薪资 用三个词评价自己 offer情况，都给了什么待遇 闲聊 反问： 部

个人简介：双广州某985(2015-2022)、计算机硕士(保研)、CV方向、论文在投、YY算法岗3个月实习、国家级竞赛一二等奖(Robot CV相关)、研究生实验室个人项目、硕本GPA分别为3.61和3.37 秋招经历： ① 美团：到店平台技术部>ML/DM>二面后泡很久然后挂 ② 快手：机器学习算法岗>三面后泡很久然后挂 ③ 字节：抖音推荐算法岗>二面后挂(面试官迟到45min左右, 只面了1

#百度# #NLP# 百度提前批二面凉经 上来自我介绍，然后讲项目 八股文回答的稀碎 算法题是旋转矩阵90°简单 好像是力扣原题 最后问了几个shell脚本和python底层的问题，回答的也一般 除了手撕算法，其他都回答的稀碎。。我还是太菜了 已共享，凉凉，希望9月正式再战

哲库科技，预计每轮面试45分钟 结果:一面专业面15分钟，只问了项目问题 二面综合面30分钟，问了专业课，c＋＋，项目，等其它问题 三面hr面，只问了10分钟 不知道是不是凉了，求offer!#提前批##哲库科技#

今天速腾聚创感知算法二面，10分钟就结束了，说我没有打动他的地方，不太适合这个岗位，说实话有点小伤心，要不是我已经还赛道了，估计我会难过好一阵子，不过这也是我的问题，没有Lidar相关的项目、也对自动驾驶没有深入的了解就去投递这个岗位了，收拾收拾心态继续出发了，相信自己！ #

大疆控制算法工程师 10个选择，4个填空，2个问答 考的内容比较广泛，设计经典控制，现代控制，还有一定信号与分析 计算题占一半，连续信号采样，系统稳定性分析，控制框图，系统建模，控制系统设计等 问答题有一个磁盘读取控制系统设计与分析，备考的可以去看一下相关资料 总的来说还是有一定难度，祝大家成功

宁德时代一面 背景： 多目标跟踪 应聘岗位：机器视觉算法 1. 目前多目标跟踪流程？ 2. 目前目标跟踪是怎么跟踪的？track by detection？ 3. 跟踪过程中卡尔曼滤波是怎么用的？ 4. 跟踪塑料袋、球场上球员怎么做的？ 5. 项目相关 6. 论文相关 7. 项目&论文推理速度怎么样的？能部署到硬件上吗？ 8. 跟踪过程中对遮挡情况怎么处理的？ 9. 做跟踪应该对检测很熟悉，用过最

#滴滴# #滴滴面经# 我觉得滴滴面试官是我面过最有水平的 一面50min 问项目，问gan和vae的区别（我论文用了gan，对比他们的区别不是我论文的重点，的确不太熟悉，所以没看过，答得不太好） 问推荐常用方法，YouTube net，介绍fm，deepfm，最后说道deepfm embedding的fm侧和deep侧区别，我记得是同一个呀🤣 code：有一个数组和target，你可以对每个数

2023 校招产品 字节一面面经 投的TT 挂了简历， 昨天被捞了实习相关的风控岗， 今天一面，发面经攒人品🤧 #23秋招# #产品#

联想算法工程师一面，具体的解答和面经后续奉上。 #面试时最害怕被问到的问题# 最害怕的就是，我其实不是做搜广推/CV/NLP的，却问在这些领域问的很细； 最害怕的还有，我虽然以前学过前后端/计算机网络/操作系统/数据库，但是我现在生疏忘了。 #联想# #算法工程师# #推荐算法工程师# #联想算法工程师#

诺瓦 算法 一面 8/11  大概45分钟 1.讲第一个项目 2.从项目延申，问我两个模型最后一致了到底是好还是不好，（我用的双模型 3.你做的都是噪声类的，那第二个分类和第一个分割有什么不一样的吗 4.第二个项目细节提问 5.他们这边主要做的是传统的图像处理，你怎么看待你这样一个情况（大致是这个意思 6.还问我老师是谁（笑哭 7.反问 主要都是项目，没有问面经相关的 二面 8/26 大概30分钟

8/19-机器视觉-宁德时代二面 背景：目标检测&跟踪 自我介绍 1. 问项目相关(了解程度) 2. 了解这个岗位嘛？ 3. （面试官）介绍这个岗位，和在宁德做的日常工作。 4. 为什么想来宁德时代？为什么不去其他互联网企业和研究院？ 5. 背景和这个岗位有什么匹配地方？ 反问： 1. 这个岗位利用视觉检测是偏工程还是研究----答：工作内容偏工程，但这个方向在公司里偏预研。 同样15分钟结束战斗

#微软笔试# 8.20晚上微软的三道题 第一题：给定一个数组列表，我们从中抽取出两个数字，希望这两个数字的和最大，这两个数字的条件就是每个位上的数字相加能够相等。例如[17,71,24,42]中有两个一对，[17,71],[24,42],但是最大的是17+71=88 第二题：给定M个1*1和N个2*2的瓦片，组成最大的正方形长度。可以不用完把所有的瓦片。 第三题：有一个m*n的小镇，镇上有很多户人