《车企》专题

春招开始的晚，第二家给面的（第一家鹏子，等HR面中）。面试官小哥哥很厉害，态度很好的。面了近一小时。最后叫我考虑去实习，然后看表现转正。菜是原罪啊，本科欠的都要慢慢换…… 深挖简历：深度神经网络木马攻击前沿研究方向&研究团队？ 计组：多级内存、CPU流水线、给你一块只有4引脚的CPU你会怎么连、总线、页表 计操：操作系统如何实现CPU调度、操作系统有什么安全漏洞防护机制？MacOS有什么安全机制？

通过网络了解汽车内部的物理构造 现在，在远程攻击后，我们要开始发送CAN信息。为了弄明白要发送哪些CAN信息，我们需要搞清楚吉普切诺发送的信息有哪些独有的特性。这一过程需要不断地尝试和犯错，逆向机械工具，逆向ECU固件。接下来的这一章节，我们就要完成这些工作。 机械工具 和所有的安全研究一样，要想事半功倍，合适的工具很重要。不出意外，我们需要机械工具来处理这辆吉普车。这些机械工具可以在低层级上通过

#24届软开秋招面试经验大赏# 投递岗位：视觉AI算法软件架构开发工程师 这是极氪的提前批 面试时间：9.23 面试流程 30min 线下面试，两个面试官，一个线下一个线上 1、自我介绍 2、介绍项目中的难点问题及解决 3、你在模型部署过程中遇到过量化导致精度下降这个问题吗？怎么解决的？ 4、你研究过单目标跟踪算法吗？能说一下单目标跟踪和多目标跟踪有什么区别吗？ 5、会设计算法模型吗？会训练模型吗

面试开始，面试官花了五分钟介绍了自己。然后我花了10分钟介绍了自己的项目。在得知我的项目和机器人动力学控制有关后开始了长达70分钟的高强度拷打，要求我在飞书的C++环境里边写代码边讲解，不要求能运行的伪代码。 1. 写一个低通滤波器，离散的，连续的都可以。 2. 你写的这个一阶低通滤波器有什么特点？ 3. 写一个PID的class 4. PD控制，如果PD参数非常大，有什么影响？ 5. 写一个机械

三个面试官群面，现场拉的会议室，感觉他们面试官对待我这次的面试比较仓促，但是业务经验应该还是比较丰富的 1、自我介绍 2、问之前竞赛项目做了什么内容？ 3、问PostgreSQL支持那些空间结构 ？（我以为是ogc支持的wkt点线面那些，后面追问是哪两类，我只用过geometry 还有一个是geography没答上来） 3、PostgreSQL分布式数据使用过嘛？ 4、对高精地图的理解? 5、常用

hr面结束了，发面经攒人品，许愿一个意向~ 美团的流程很快，每轮面试结束后2-3小时就会约下一轮的面试，面试官也都很礼貌很专业，体验极佳 - 一面 1. 自我介绍 2. 提问科研项目 20分钟左右 3. 讲讲你了解的决策规划算法？ 4. 笛卡尔坐标到frenet坐标的转换？ 5. coding：顺时针旋转数组；合并两个有序数组。 6. 反问 - 二面 1. 提问科研项目 2. 提问实习经历 3.

笔试时间60min 题型：10单选、8多选、1编程 （选择题有一半是关于相机标定和双目测距的，考的很细节，没接触过，完全不懂。 transform也考了几道题，考的也很细节，有一题给了四篇文献及其概述，让你选正确项，人都蒙了，后来想想四篇文献应该都是transform的经典文章，就是考你有没有读过它们。 语言八股也有一两道题。 其他的题就是关于深度学习的了，不难，毕竟也没几道题。） （编程题是最大

8.15投，8.28笔试，9.14一面，总共四十多分钟，没有问技术细节，无八股。 1、实习项目遇到了哪些难点，怎么解决 2、学校的项目的主要内容，在项目中的角色 3、了解ai算法吗，当前的规控算法已经比较成熟，对于规控与人工智能的结合有什么看法与建议 4、手撕。416的变形，要输出分割后的两个数组。 最后问了本科和硕士的成绩与绩点。十分钟后发短信通过。 #算法工程师# #秋招# #25届# #25

1.自我介绍1min 2.讨论题：策划和校园群体有关的汽车联合活动（品牌自选） 3.汇报2min 4.选最佳面试者，最后我选的是leader（不过hr说了可以选自己的哈哈哈） 去群面前我知道群面很容易陪跑，很希望能有一次是能通过群面的，还去下载了app看看他们的产品，自己想了一些在这个方面可能会问到的名词，不过面试过程没有涉及到这些东西。不太懂汽车，也答得不好。 主管提到说我们没有在一开始定好谁汇

因为投的比较晚，所以目前进行到一面，后面是主管面和HR 面。 一面（1小时20分钟）：主要是聊项目和论文，撕了一道蒙特卡洛估计的题 从论文的DDPG算法开始聊，TD3，SAC算法，应用场景，优缺点啥的 聊王者荣耀比赛，从网络结构设计（特征工程、channel attention，self-attention，multi-head value estimation），奖励函数设计，算法设计（dual

一面 问实习+科研 车道线检测的正负样本匹配方法 车道线检测的anchor-based方法的baseline是怎么做的 （LineCNN：从最底下的点发射出去，寻找线的proposal，需要最底下点的坐标以及三个边界的值，相对于RCNN的滑动窗口要快和轻便很多） 小目标检测有什么自己的思考 车道线检测任务的nms跟传统检测的nms有什么区别 手撕：找到第k大的数字快排，返回第-k个优化：找到第k个

先简单自我介绍一下 项目 哪个项目能代表我的技术水平的，比较有深度的一个项目。讲一下 技术难点在哪里呢 kafka怎么保证消息不丢失的呢 kafka怎么做这个可靠性的 MongoDB、kafka这些都有副本机制。数据库里面这种副本机制一般都是怎么实现的？主节点和备节点，备节点去主节点同步数据的时候，一般需要做什么，之前有了解吗？ 日志记录，具体怎么同步的呢？是主节点把日志记录发给从节点吗。 假如中

#面经# 4.12一面，4.16二面，已oc. 1.自我介绍 2.做题，指定的IDE很难用。题目描述如下： 已知一组由离散点构成的曲线curve，离散点数量大于等于3，相邻离散点用线段连接构成一条曲线。同时给定一点坐标，判断这一点的位置是在连接而成的曲线上，还是在曲线左边/右边。 面试官给出了用向量的提示，代码写得磕磕巴巴，但总体还是做出来了，使用的方法是依次判断与每一线段的位置，判断方法是判断给

7.17 一面 1 先写个算法，无重复的最长字串 写完讲解思路 2 自我介绍 3 数据库事务 4 索引 底层结构 5 linux常用命令 统计行数（应该是wc 没答上来 6 进程线程区别 7 二叉树求最大深度，口述 8 算法找出重复数组元素 9 反问 2h后通知二面 7.18 二面 1 讲一下你的实习 2 深挖项目 做了哪些事 3 现场对登录框进行功能测试 4 自身的不足有哪些 5 反问 整体难度

本人从事产品工作三年，辗转两个城市，从二线到一线，从国企到私企，从业过两个行业：制造业信息化建设，大健康行业。 职业的第三年里，我想稳定下来，有一份安稳的工作而且可以在某一个行业深耕。考虑到当前的工作情况以及在一线深圳稳定的可能性，回到老家（二线城市，大数据新兴地）发展是我最好的选择；所以，从复工以来我一直在陆续的接洽家里的工作机会。 不同于上一次选择工作时只看中薪资，这一次的择业上我更注重平台，