《算法面经》专题

#美团##面经# 一面 自我介绍+论文介绍 = 25min 问答：15min 1.对检测了解到什么程度，了解什么检测算法？ 2.mAP指标，ROC曲线横纵坐标面积？ 3.yolox创新点 4.过拟合欠拟合 5.模型训练GPU利用率低咋整？ 6.深度学习NaN 7.了解大模型吗？ 手撕： 删除倒数第k个节点 类似于二叉树路径和的一题 二面 手撕： 从零建树+随便选个顺序遍历 简历拷打，无八股

1.自我介绍 2.深问项目 3.大模型出现幻觉的原因，及对应的解决方法 4.做题（二叉树的层次遍历）

人在天津，报的也是天津岗 面试时间半小时，技术和hr。 技术时长15分钟左右，还包括自我介绍的3分钟，挑几个记忆深刻的问题吧，以及个人回答的核心 问：有没有端侧部署经验，或者安卓部署用过没 答：无（纯服务器跑的 问：了解c++的内存泄漏问题以及解决方法吗 答：不了解（纯Python选手 问：你用的模型有多少层 答：没记住这些细节（我说的YOLO自己用的那个规格 这几个问题答下来就感觉凉凉，还问了b

问了bert模型原理 问怎么实现的 因为投的是ml/数据挖掘/nlp一起的岗位 但其实面我这个部门的面试官是做nlp的。。。就完全不怎么match我自己也没有什么nlp的经验 （bert没答上来 一脸懵逼） 然后问了项目中lstm交易数据是怎么预测的 输入和输出分别是什么 （答得不对 我说了时间 面试官说时间预测不了应该是价格。。） 然后项目中写了自己会一些前端的东西 被拷打 怎么实现居中 fla

美团算法一面凉经 1、面试官自我介绍、简单介绍部门 2、自我介绍 3、问实习经历、讲一个科研项目 4、想做深度学习还是想做传统的机器学习（回答：都可以） 5、有了解哪些传统的机器学习算法（讲了逻辑回归、决策树、支持向量机等） 6、有了解哪些深度学习的算法 7、再次问想做深度学习还是想做传统的机器学习，然后介绍他们部门主要做传统的机器学习算法的，项目大多关于深度学习的，询问是否感兴趣？（回答：都可以

一面 一面是笔试，********上3道题3选1，都是中等难度，题目放在下面（感谢可欣儿大宝贝给我复盘了动归那道题） https://********.cn/problems/sum-of-subarray-minimums/ https://********.cn/problems/design-front-middle-back-queue/ https://********.cn/probl

# 鼎信算法工程师-一面面经 1、自我介绍 2、谈一段印象比较深刻的经历 3、着重介绍一段项目 4、有接触过单片机吗 5、可以接受岗位调剂吗 6、可以接受加班吗 7、未来有打算在青岛发展吗 反问： 1、入职之后会有对应的培训吗 2、面试还有什么需要改进的吗 并没有问技术性的问题，不过据面试官说是因为目前我还是本科，所以没问？ #面试复盘##提前批##青岛鼎信通讯#

蚂蚁集团一二面面经 一面： 1、面试官自我介绍和部门简要介绍 2、自我介绍 3、讲实习项目，根据实习项目提问 4、自己挑一个项目讲，根据讲的项目提问 没有出算法题，全程聊项目，电话面试，面试时间：30多分钟 二面： 一面后四天后二面的 1、面试官自我介绍 2、自我介绍 3、自己挑一个项目介绍一下，讲了实习项目，面试官根据项目提问 4、对传统机器学习和深度学习的了解？（报了下菜名） 5、反问环节：部

一面（70min） - 自我介绍 - 项目介绍，主要追问了论文（background、contribution、实验设置、算法框架、EKF） - 算法题：下面哪些函数实现了swap功能？ - 软件开发流程 需求阶段，设计阶段，开发阶段，测试阶段，上线收集 - 设计模式 https://design-patterns.readthedocs.io/zh_CN/latest/read_uml.html

1、对多模态大模型的了解 2、目前的文生图、图生图的方法？ 3、目前的图像或者视频编码器？ 4、vit的大概原理 5、文本编码器？ 6、目标检测iou计算代码 7、对chatgpt的了解 8、transformer结构介绍 9、transformer中encoder和decoder的区别 10、clip代码（面试过程有提到自己了解clip）

仿真评价系统算法工程师 一面 55分钟 面试官介绍 自我介绍，挖项目 （项目利用到的，问得比较详细）模型怎么搭建的，做了哪些工作，参数和指标，怎么评估 （项目利用到的）轨迹规划算法怎么用的，怎么基于搜索进行扩展的 做题： 先问了一下为什么笔试用的java，回答用python超时（就离谱） 算法笔试2题改的，0-1背包问题，改为选择的物品下标 没有运行，讲了思路，指出了问题 反问

投递岗位： 无人车配送部自动驾驶算法 时间线： 2024.8.10 第一批笔试 2/5 2024.8.25 一面 2024.9.9 二面 总评： 基本上都问实习+项目，无算法八股、C++八股，coding题一面原题，二面非原题。 面经： -----一面------- 1.如何处理各种不同的cutin （开放题？套方案？） 2.能否只在最后规划求解器进行硬约束限制 3.学校里的科研项目与实习之间的不

一开始就是面试官先介绍了一下部门情况，然后让我自我介绍，简单问了问简历的东西，然后开始算法题。 两道算法题都是动态规划的，一个是机器人从棋盘左上角走到右下角的路径数量，一个是找出第n个丑数。 然后就开始针对简历的东西问八股，这里说几个我记得的： 1.简单说一下transformer（但是我简历里没写transformer，不过也问了，很详细 2.Transformer里面q k v的计算，里面的偏

2024年3月29日高德算法实习生岗位的一面面试。 这次面试主要是为了积累经验，虽然有些问题没有答上来，但还是希望能为大家提供一些参考。 面试过程 请介绍一段与算法相关的项目经验。 请解释Xgboost和GBDT的区别。 回答：两者都是梯度提升模型，但Xgboost使用二阶泰勒展开，而GBDT使用残差进行训练。Xgboost的决策树可以是回归树或分类树，训练速度较快，因为可以并行训练。 你有进行调

4.15 27min，联想似乎都是半个小时hhh 1.自我介绍 2.然后就是一直在问项目了 3.反问 感觉面试官项目听得很认真，所以面试体验相当好 反问岗位具体业务，才知道这是research岗位，因此鼠鼠相当想去，但我明白知道以我水平不可能碰瓷research岗，所以我并不抱什么希望但还是非常希望能有二面 4.16更新 已感谢信