《算法工程师》专题

一面 4.25 介绍项目 BN 和LN的区别，应用场景 GBDT，XGBoost，LightGBM Transformer，chatgpt 介绍一个常用的网络结构：CNN，卷积层和池化层的作用 自己的优缺点#携程#

终于终于等来了面试 面试官迟到5分钟 问了信道、调制解调的概念 项目经历 对算法工程师的了解 有没有做过神经网络 为什么想在青岛工作 为什么要工作 对鼎信的了解 反问面试有什么需要改进的： 建议考研，喜欢有项目经历的，研发压力大、人数少没有优势 真的好难

写面经，攒人品，求offer 先说说秋招吧，投了进几百家公司了，至今没有offer，可能是学历不行，也可能是工程能力不足，emmm，总之至今还是 0offer 从9月份就开始投简历了，到了10月底才开始有面试机会，后来改投实习，面试机会才稍微多点 联想研究院实习/10.30 自我介绍 问项目 图像分割有做过吗，没做过，知道别人做过 介绍自己公司，应该是搞理论的，说要在学术界受认可 跟着哪个导师的，

1自我介绍 2职业规划 3模型部署(pt转onnx转plan部署) 4讲一下transformer原理，怎么部署 5讲一下encoder decoder，哪些模型只用了其中一个？ 6.拷打项目 7.平时怎么学习的 手撕 牛客链接: 判断链表是否有环 忘了快慢指针了，思路错了代码竟然跑过了(面试官说测试用例不全)hhhh。 面试官人很好，没有故意为难，但我觉得是寄了。

海信 算法工程师（base青岛）9.29OC 时间表 家山东的，海信在山东地位还是有的，直接签了两方，后面有华选华。 投递+测评 7.13 常规测评 英语一面 8.7 准备一些简单问题即可，难度不大。 专业面试 8.28 电话面试，1个小时左右。面试体验不错，面试官也很专业。面试广度深度均具，海信AI方面还是挺专业的感觉。 项目竞赛深挖， 机器学习算法八股， 特征工程，特征筛选方法。 常见信号处理

4.3日在某招聘软件投递之后，在官网申请完填了很多东西，包括测评还有一些个人信息等，填完之后过几天收到笔试。 4.9日笔试 题目基本都是机器学习和深度学习，难度不算大，包含SVM和神经网络的一些题，有一个编程题，不算难，几个问答题。 4.16日收到面试邀请 时间30min左右，看网上分享都是有算法题，手撕代码，我没有，估计是能力不行..没到哪个环节 问的内容主要是介绍项目，然后问你项目的优化方向和

一面 90min 自我介绍 base能接受吗 实习时间 问简历相关 拷打项目，项目这块聊的比较久 算法八股 传统机器学习的基础这些 手撕算法一道 有二十分钟都在coding 最后还没写出来，太菜了555

京东 投递2023-09-12 NLP算法工程师 春招刷新了一下 （春招）一面2024-03-28 大概30分钟。纯聊天。 面试官上来就说，主要就考察两个方面吧。一个是讲一下你做的最多的项目，另一个是讲一下你对大模型的理解。 讲了一下项目三。（中间有一些问题）（面试官评价：“我觉得你这个还挺好的，算是一个算法问题”） 讲了一下大模型方面的东西。（面试官：我们这边主要都是用QWen比较多。RAG贼好

2023/05/08 首先自我介绍 他介绍他们公司是干嘛的：基于大厂在Github上开源的人工智能项目，主要是图像生成，进行优化再卖出去。 实习生的主要职责就是了解这些技术，能在本地搭建环境跑通，使用工具调整参数，并且上面给出写好的代码需要能修改代码。所以Pytroch这一块得很有了解。 其次是了解很多开源项目，比如Gam，复旦Moss等等 了解起来成本真的巨大

我技术栈是cpp然后偏嵌入式方向，算法是一点不会，本来是海投的还很担心面试官拷打我 但是这个面试官人是真的好，不压力人 1、上来手撕算法题，还给我出个简单的，判断链表是否有环 2、进程线程 3、进程调度算法 4、七层网络模型和五层 5、五层模型每一层干嘛的 6、三次握手和四次挥手 下面就开始问我分布式和数据库了，我是不会一点 redis什么的不了解，mysql也只会简单用一下 应该是寄

上来介绍项目相关，然后提问 1、有做过微调相关的吗？(答sd和lora,解释了底层架构和原理) 2、用过哪些网络？（常规问题） 3、正则化的方法？（常规问题） 4、常用的损失函数？(常规问题) 5、目标检测算法如何设计？(yolo相关的原理没准备好) 6、有部署过相关大模型的经验吗？(有过但不熟练) 7、有业务经验吗？(基本没有) 8、python用的怎么样？(还行，基本的算法都能写，但主要C/C

1.自我介绍 2.算法原理: 简历上所有算法原理。 工资不高，面完秒挂。 (面试官不是很专业，有点不偏好数分的来搞算法)

面试岗位：算法工程师 面试时间：23/08/28 注：滴滴的面试流程比较独特，一天之内完成三轮技术面，没有hr面，每轮技术面的面试官基本不是同一组的人，谁有空谁来面，还挺神奇； 一面面试内容： 自我介绍 代表性实习经历介绍 机器学习八股有监督 vs 无监督过拟合L1、L2范数，Ln范数回归模型损失函数MSE、MAE、MAPE的公式分类模型评价指标：AUC计算公式、ROC曲线横纵坐标、如何绘制 深度

面试官很客气 把每个项目都问了一遍 然后反复挖掘项目里面的细节 有问chatglm跟gpt的区别，放了个国庆忘记了。。。 问了一个场景题说如果用户输入的文本太长了，模型输入不了那么长的文本怎么办？ 还问了一个人事方面的问题，如果合作过程中与同事发生分歧，怎么解决？ #面经#

目前状态，10/16完成HR面 主要时间经过和进度 8/20提前二批投递简历 8/30完成测评 9/1完成笔试（有一说一长得跟期末考试试卷简直一毛一样，选择，填空，一道算法大题，基本都不难） 10/10完成专业面试（用时36min，应该是部门领导） 主要涉及：（不知道应该说简单还是，甚至面完我都以为是HR面，居然没有手撕代码也没有八股文） 1、自我介绍（基本都是我是谁，学过啥，学校啥项目，公司啥项