《算法工程师》专题

7.12 笔试 7.22 一面 自我介绍 项目1介绍 目标检测backbone有哪些 项目2介绍 ViT有了解吗 CornerNet是怎么做的 解决过拟合的方法 代码：求均方根 7.27 HR面 谷歌情感机器人问题 对人工智能的看法 工作岗位的看法 面试情况 工作地点的选择 项目负责的工作 凉~ #乐鑫#

宁德时代算法工程师一面是不是不想要我，十五分钟不到就面完了。都没问啥技术问题，感觉就是HR在面。是不是就招一个人，根本不怕招不到，好着急的样子，太水了吧，这个女面试官感觉好累的样子，一点不情愿的面试。 问题如下：     1. 一分钟自我介绍     2.面试官提问：为什么选择宁德（~）？未来规划？（我说我未来就是要做NLP）。说一下你做的项目（论文）遇到的最大的困难？说一下NER基础做法和你的创

智驾科技（MAXIEYE）也是一家师兄挺推荐的公司~提供自动驾驶解决方案 笔试 单选+多选+编程，笔试是很专业的SLAM方向的题目，不像其他公司把多个方向混一起考察的 单选考查了一些欧拉角转旋转矩阵，纯虚函数，基于优化和滤波的开源VIO系统的了解等等，编程两道题分别是模拟和动态规划 单选还考察了一个我完全没接触过的知识点，在这里备忘一下：水平失准角的对准误差取决于加速度计的等效水平测量误差；方位失

滴滴其实没有专门的slam岗，因此我投的是算法工程师-自动驾驶大类，但是8月份面完如今依然在泡池子 滴滴面试可以提前留够时间，是一面完过直接约二面的，可以一天直接面完 一面 1、五分钟自我介绍 2、简历上项目深挖 3、手撕代码，指定使用迭代法中序遍历二叉树，不能使用递归 4、反问环节 二面 跟一面的流程几乎相同，面手撕试官出的题目是删除链表中倒数第n个节点，力扣原题 三面 三面没有手撕环节，全程介

旷视我投的是提前批的Learning-based V-SLAM，面试的时候其实很忐忑，因为我没什么learning背景，但询问面试官后发现其实vslam也是可以投的 一面 1、五分钟自我介绍 2、简历上项目深挖 3、由于简历中提到了矢量化相关的工作，因此面试官出的题目是给定一组二维点拟合直线，但指定函数方程为ax+by+1=0，使用最小二乘实现函数功能即可，可以使用eigen库 此外还问了一道概率

投的是SLAM/三维重建/图文多模态算法工程师-视觉团队的岗位 一面 1、五分钟自我介绍 2、简历上项目深挖 3、由于简历中提到了矢量化相关的工作，因此面试官出的题目是给定一组二维点拟合直线，使用最小二乘实现函数功能即可，可以使用eigen库 4、反问环节 一些碎碎念 其实整体面下来我可以感受到面试官应该是做感知出身的，至于为什么会安排专业不太对口的面试官来面我也不太理解 今年SLAM岗位真的很少

写面筋，攒一点好运~ 等了两个星期终于等到蚂蚁电话约一面 面试主要在拷打项目， 先自我介绍，然后针对项目问题刨根究底的询问。 除此之外 问了一下对比一下KG + LLM 与 RAG的优劣(好像他们主要也在做KG+LLM) 无算法 反问： 几面？一共有三轮技术面，第二轮会有算法。三面leader面。 业务做啥？垂领大模型构建，KG+LLM P.S. 1. 昨天面试官找我约好时间，结果今天他还迟到了一

#我的失利项目复盘# 一面面试官上来给我发了两道题 一道困难看都没看 一道中等，是图论，就是给一个board，给一个单词，判断能不能从board中找出单词。 我一道题都没ac。第二题我的思路是： 遍历board搜寻单词中的字符，当遍历到了之后开始深搜DFS。 第一次面试太紧张了所以没做出来Orz 做了半小时之后开始面试，面试主要问了一些项目上的细节，但是针对的点跟我想的不太一样，主要是问了项目里的

9.11上午面的，首先问项目，以及神经网络相关知识 问深度学习基础知识，比如交叉熵损失函数为什么是log，为什么有负号，有用过其他类型的神经网络吗 但面试官的网好卡，中间还卡断了掉线了，之后他的信号时好时差，说话听不太清，断断续续的。 然后今天（9.12）就收到了感谢信😢😢emo #开立医疗#

2023.09.06 全程30min 1、自我介绍 2、项目拷打 a. 挑一个项目介绍、难点是什么，解决方案是什么 b. 另一个项目算法部署的实现细节 c. 本科-读研过程中项目中遇到最大的挑战是什么，怎么解决 2、八股 a. bn原理；训练和测试阶段bn操作的区别 b. 梯度消失解决方案 c. 过拟合解决方案 3、概率题 屏幕前经过小球的概率恒定为P，若20min内观察到有一个小球经过的概率是0

体验感 总时长24分钟，感觉面试官整体提问意向不佳，类似KPI面 流程 提问环节 自我介绍1-2分钟 工作意向， 是否有落地项目 量化剪枝是否有了解 c++有写过什么东西吗 介绍自己认为简历上最好的经历 对最新的目标检测和语义分割有什么了解 如何看传统的cv算法在深度学习领域起到的作用 如果让你作为负责人，负责一个人像分割的课题，打算如何开展工作，如何去做，规划，开展，收尾 反问环节 主要业务（多

1. 自我介绍 2. 简历项目（问的比较细，每个项目都会问一下） 3. 介绍Lora 4. 了解哪些商用的大模型，都有什么优缺点 5. QLora 6. 量化的优点，如何量化 7. Git的使用（如何管理项目，对比两个版本的不同） 8. 了解cuda吗？如何使用 9. pytorch的版本问题 10. 部署模型的经验 11. 如何查看和管理cpu，gpu资源 面试官总体感觉兴趣不高，没有开视频。回

8.28 计算机视觉方向 一面 40min 三个面试官，一个问项目，一个问深度学习的八股，一个问数据结构与算法，被拷打了 英文环节 英文自我介绍 家乡是哪里；介绍一下你的家乡 技术环节 1. 选一个你贡献最大的项目介绍（Kaggle比赛），穿插提问 2. 说一下训练过程 3. 过拟合是怎么解决的 4. 半监督学习在比赛中怎么实现的 5. 介绍一下CutMix 6. 为什么要用3D+2D网络 7.

题有四个部分，全部都是选择，用的牛客平台，需要摄像头和电脑监控，以及手机小程序监控。 第一部分：公司了解 一个英文缩写中的第二个S代表什么意思 公司文化是什么 第二部分：智力题 就是大家平常做的测评里的让你推测后面的图形应该是哪个 第三部分：编程基础 给一段代码，判断输出是什么 基本都是c语言代码，还不是c++ 第四部分：算法相关 跟第三部分差不多，但是侧重数据结构和算法 后面还有几道神经网络题

无手撕，无八股，问的都是简历上面的项目，会讨论的非常详细，也会有些拓展问题。 面试官非常nice，超级详细的介绍了部门和主要的业务！ #秋招##面经##吉利#