《算法工程师》专题

0. 流程 7月15号牛客投递 8月4号笔试 8月8号邮件约一面，约了8月11号上午10:15 8月11号上午10：15面试 1. 面试记录 1.1 面试官自我介绍 面试官先自我介绍，然后介绍了本次面试的主要流程： 面试官自我介绍 我的自我介绍 项目的深入探讨 反问 1.2 我的自我介绍 略 1.3 项目深挖（只聊了传统算法项目，没聊深度学习） 总之就是对项目逐行询问，分裂式询问，有一些引申，答得

① 自我介绍 ② 面试官就项目细节提问 ③ 聊家常环节 ④ 反问环节 总结：14所面试体验很好，面试官很和蔼，听说是部门主任，最后就是时间不长，就20分钟

面试官是西电学长，人帅说话又好听（虽然我是个男的） 全程问项目，问的比较深，不过只要对自己做过的东西熟悉，有思考就肯定没问题 反问: 我进去能做一些什么工作? 诺瓦星云真的加班吗？

90min，三道编程题。 1. easy 递归 2. medium 变种的最长递增子序列 3. hard 二维柱状图（单调栈） #宁德时代##笔试#

面试前会填个表格，里面有些个人信息啥的，和网站上填的那个简历基本差不多 ① 自我介绍 ② 介绍一个和雷达相关的项目经历 ③ 硕士的话会问你为啥不考虑读博；博士的话会问你为啥不考虑做科研 ④ 问你现在有没有offer了，主要是评估你来14所的可能性 ⑤ 问一些通信常识，比如问我5G和6G有啥区别，当时根据自己理解简单答了一些 Tips：面试全程20分钟左右，部长面（二面）过了，就由14所的工作人员领

公司：京东 部门：CCO体系-信息安全部 岗位：算法工程师-机器学习 形式：视频面试 视频面试平台：JoyMeeting 时长：28分钟 流程： 1、自我介绍。 2、（实习经历深挖）介绍一段最想重点讲的实习经历。为什么选用LightGBM这个方法？LightGBM有什么劣

公司：京东 部门：京东零售-平台运营与营销中心 岗位：算法工程师-机器学习 形式：视频面试 视频面试平台：JoyMeeting 时长：35分钟 流程： 1、自我介绍。 2、（实习经历深挖）介绍第一段实习工作。详细说一下你用的特征以及建模过程中具体尝试过哪些方法。 3、对于样本不平衡的情况怎么处理？ 4、特征筛选一般有哪些方法？ 5、XGBoost模型的原理是什么？XGBoost的特征重要性是怎么计

岗位：算法工程师（南京） 投递时间：2024/09/02 面试时间：2024/09/14 自我介绍； 算法： 实习阶段开发了哪些算法； 目标识别算法是什么； YOLO v5的工作原理； 为什么首先要把图像分为网格； 损失函数用的什么； C++： 用什么操作系统； 用什么编译和Debug方式； GDB的Debug指令； 怎么避免那个内存泄露； 智能指针就还有没有可能会造成内存泄露； C++11新特性

08.31  13:00  一面（3个面试官）  30min 自我介绍 介绍项目 面试官1：Canny算法原理、图像特征检测的几种算法、图像配准的几种算法、SIFT算法原理 面试官2：C++虚函数的作用、多态的作用、问我项目中图像怎么从相机中读取的，分配的多少内存 面试官3：了解信号处理吗、滤波器是模拟滤波还是数字滤波、数字傅里叶变换？（信号处理这一块确实不太了解。。。） 反问 09.01  10

10月10日 技术主管面试，只有一面 1h20min 一、深挖项目（30min） 二、论文几作？ 三、 指针与引用的区别 四、ICP算法流程 五、SLAM 如何与 轮式里程计 松耦合 ? 六、松耦合与紧耦合的区别 七、PnP算法原理 八、P3P算法原理 九、BA优化算法原理 十、C++多线程理解 十一、用过PCL库吗？ 十 二、有几年C++开发经验 十 三、愿意提前来实习吗？ 十四、ORBSLAM

面试时间：17分钟 面试官：4人 自我介绍 选择一个项目详细介绍 项目优化详细介绍 项目中为什么选择这个模型 正负样本选择的比例 损失函数的组成：classification loss和bounding box regression loss 模型输出格式是什么目标的分类概率、置信度，以及包围检测目标的方框的中心坐标、长、宽

渣硕研三，春招捡漏中，投了个#志翔科技#的算法实习岗，那公司只能实习转正后留下。 全程八股，从算法数据结构到os到python，传统机器学习，dl 编程题快排 最后反问直接问公司业务，说只是对电力系统的传感数据进行无监督学习，不涉及深度学习模型？？ 直接当场推掉了之后的流程，这种工作高情商说是传统#机器学习#为产业赋能，低情商是为公司具体业务数据卖廉价劳动力，技术陈旧GPU硬件条件无，上简历毫无分

一面HR面； 自我介绍，聊完项目后开始拷打： 1、了解python吗？python的继承和封装？ 2、B树和B+树的区别？ 3、数据学习率过大会出现什么情况？过拟合的处理方法。 4、讲一下L1和L2正则化？ 5、数据集过于庞大怎么设计算法思路? 6、强化学习PPO？ 7、transfomer讲一下 …… 其他的忘了哈哈哈，约了二面但没说时间#牛客解忧铺##算法#

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

1. 自我介绍 2. 项目介绍 3. 目标检测算法 4. 目标检测的类别数，数据集大小 5. yolov5的改进 6. 量化的校准数据集 7. 量化的原理 8. 量化的精度评估 9. 量化计算scale的方法 10. 吞吐量计算 11. 推理框架 12. 计算图的构建 13. 卷积算子的实现 14. 矩阵乘分块 15. 大模型分词器 16. ARM NEON 17. kv cache 18. 指针