《算法工程师》专题

流程是：自我介绍-项目询问-企业观感-反问 整体感觉还可以，全是围着简历项目问的，其他问题基本没有。 希望进二面！

🕒岗位/面试时间 1小时30分钟 1、自我介绍 2、讲一下kaggle金 方案，围绕着一个比赛扣细节 3、围绕天池/miccai workshop比赛展开 3、Gem代替global avg pool动机，Gem公式，代码实现 4、BN公式、其中可学习参数的意义 5、手撕Focal Loss 6、手撕Crop（提供一个中心点，和裁剪的宽高，要防止越界等异常情况） 7、反问 已发下一面时间

快手机器学习算法工程师一面50min 人生中第一次找工作面试😭 （面试官姐姐人超好😭，一直心平气和的和聊天一样，我说错了也没说我而是跟我解答，甚至帮我找理由，全程都很耐心） 1.自我介绍 2.介绍用过哪些机器学习方法 3.SVM的原理跟优势 4.集成学习（扯了下随机森林跟集成学习原理），XGBOOST（没用过） 5.knn和kmeans做分类的原理 6.你们做的遥感图像怎么提取特征 7.问了下

游卡两次面试都很舒服，全程没有push，面试官人都很好，我觉得游卡是一个氛围很不错的 一面 30min 像是技术主管面 1、问项目 2、问之前的数据处理是怎么做的（一个时序数据） 3、问模型如何优化（答数据方面） 4、介绍了一下当前的业务，问我如何用神经网络处理（因为我没有接触过强化学习，所以让我用MLP解决，很贴心了） 问了不同情况如何处理，如欠拟合等 5、反问：我能不能接触到强化学习的内容，我

大概率挂了，问的问题不难但是我一个Python选手c++懂得确实不多，发个面经赞赞人品 1.拷打项目 因为项目里有提到ssd yolo和pointnet 就询问了怎么做的调整，使用过程中遇到了哪些问题，怎么解决的，然后问有没有了解过别的目标追踪网络，还有点云网络pointpillar （其实了解过，工业上用的比较多，但是一紧张忘记了） 2.八股  Python字典的key可以用哪些数据类型✓ 为什

岗位 视觉算法工程师 一面 针对项目进行提问，问的比较细，要对每一点说出为什么 深度学习算法相比于传统算法在去噪上有什么优势 了解傅里叶变换吗，蝶形计算快在哪里 了解量化吗 BN有什么用，为什么可以加速训练 label smooth为什么可以提高精度 介绍一下深度可分离卷积，深度可分离卷积和普通卷积的计算量对比 代码：应用题，二分查找的应用 #2023校招##计算机视觉算法工程师#

联想：2022 秋招 算法工程师 面试 一面 项目 是否了解 GDBT 等推荐算法 分类问题的交叉熵、是否可以用MSE 不可以。主要原因如下： 物理意义上，MSE 衡量的是几何空间的欧氏距离，而分类问题中每个类别的标签是离散的 和 ，本身不具备几何空间的意义； 信息学中，交叉熵衡量的是两个分布之间的差异，可用于衡量模型预测的概率分布和真实标签的类别分布是否相似。 计算上，分类模型输出的概率一般会经

中秋节前一天 一面（初试） 30分钟 没开摄像头，是在京东的会议平台上面的 深挖简历，主要问了项目与竞赛 八股文集中于大数据方面：spark与map reduce之间的差别、spark与flink区别、flink水位线等，有些问题不记得了，但基本都答上来了 没有手撕 反问：业务、匹配程度 ------------------------ 已挂 #京东##算法工程师#

岗位：人工智能类-算法工程师 HR一面 （9/8）- 15min 常规的HR面 自我介绍 选一个收获最大的项目进行介绍 沟通的能力 对海尔智家的理解 能否接受青岛 反问 技术二面 （9/15）- 15min 比约定时间晚了一些，可能是前面人面的时间超过15分钟了。 自我介绍 介绍项目（时间占比大） 平时所使用的语言，会不会c，c++ 接触过嵌入式开发吗 职业规划 反问 部门主要做嵌入式开发？（感觉

8.2 测评 8.26 一面 所有项目逐个介绍（细挖） ResNet中的BottleNeck结构 9.7 HR面 自我介绍 项目介绍 家庭情况 父母对自己工作的期望 研究所和企业工作的选择 职业规划 对象问题 读研期间导师对自己的影响 自己的性格介绍 自己的缺点 薪资意向 岗位的理解 反问 9.28 录用评估 #海康面试#

8.18 测评 9.6 一面 项目1介绍 逻辑回归简介 极大似然法简介 反问 KPI面...面完了面试官说他们是做加密的，不懂为什么让我面... #小米面试#

自我介绍 了解公司吗 项目相关 过拟合解决方法、有遇到过拟合吗？怎么解决 传统的图像特征提取方法有哪些 通道注意力和特征注意力 场景题: 如果知道1000个人上班是否会乘坐地铁？不可以直接去询问个人。给出具体的思考和结果得出过程。 反问 #面经一面面经##商米##图像算法##算法工程师#

职位：深度学习算法工程师 base：上海 技术一面 （9/15） - 30min 自我介绍 项目介绍，随后围绕项目进行展开提问，会议论文与期刊论文之间的差异 反问 部门主要做感知（车道线、行人感知。。。 技术二面 （9/21） - 30min 没开摄像头 自我介绍 项目介绍，所有项目都介绍了一遍 中途会被打断问问题 反问 对除了自己所研究的方向外，还了解哪些，知不知道reid的方法、目标检测算法什

总体感受：泡池子前华为HR还是很热情的，泡池子后就是“嗯嗯”；另外，我遇到的每一个华为人语速都好快，莫非是push得太严重了 ————————————————————————————   8.31 裸考，挂了    9.5 HR打电话说我符合免机考的条件，我赔笑说都怪自己太菜了    9.24 通知准备参加面试    ————————————————————————————    9.29下午两点

背景：211本硕，一作SCI一区论文两篇，无实习。 这次秋招的第一场面试，也是最硬核的一场。虽然面的很烂，但是真的学到了很多（意识到了自己有多菜），记录一下回馈社区。 一面（8.23） 1. 自我介绍； 2. 了解社区检测吗（了解过），了解哪些算法（Louvain， LPA）； 3. Louvain算法的算法流程（比较简单）； 4. Louvain算法是用模块度来优化对吧，那模块度怎么改进呢（模块