《算法求职》专题

个人情况是双九小硕，一段AIGC强相关的项目，一段小厂实习，一篇2区一作 目前投了一些AIGC和多模态方面的算法岗，分享一下遇到的面经 不同厂之间有重复的问题我就不一一列举了 京东： 1. 围绕项目问了一些具体的技术路线和细节 2. DeepFloyd的结构+优势 3. classifer guidance和~-free guidance的区别&原理 聊的非常融洽，面完感觉比较match就给过了h

淘天aigc算法面经 2.24一面（50min） gan和diffusion区别 diffusion优劣 常见的采样方式及原理 ddim dpm++ lcm turbo sdxl相比sd的改进 详细分析了每个部分的改动意图 开放问题 sora diffusion3看法 如何训练达成精准文字生成？ 问了一大堆项目 三十分钟左右 问得很细 会结合项目问相关算法原理 2.26 通知下午hr面

项目拷打：项目细节展开，多次打断然后问细节。（态度还是很好的，是我没有讲清楚，明明是end2end，我说错了），其实从这里开始就比较离谱了，我全程不在频道。我感觉还没说完，被打断：以我的经验，这不可能（确实）。 U-Net多尺度如何实现，共享参数如何实现，OCR的一些技术栈等， Laplace变化的目的？（可能是因为我有工科背景？）答：时频转换，简化方程，稳定性分析等，控制系统也需要，通过 Lap

1. 三面 上来就是做题，一道二分查找，一道手撕nms，然后问了点nms的八股，我没答对，也没写完整 2.四面 hr面，就问了问之前的学习生活经历，啥时候入职 上上周三收到电话，到今天收到offer，然后周三让我入职，13天火速入职，然后干两天就过年😂。

时长：90分钟 题型：填空，问答题，编程题 一共18道题，8个填空，7个问答，3个编程 编程题要求C语言 考试范围：主要是数学题，包括一些图像处理的问答题。比较基础，但是有些题目可能出的有点问题。

AC 5%, 22%, 93% 第一题，不知道咋做，没有思路，感觉暴力都不行，感觉是最难的 第二题，有点思路，22%是纯骗的分。感觉可以做一个6*（n+1）的二维的dp，每行对应一个规则，每行前1个或者2个对应数列的前两个数，从第三位开始，用相应的规则得新的数，如果这个数和nums[j]的数不同，就不管这行了 第三题，比较简单的dp题, dp[i] = dp[i-1]+dp[i-2]+dp[i-3

一面根据简历项目 开始深挖简历 中间询问是否了数学优化的经历 然后手撕代码（未出现的最小整数） 最后介绍业务，团队，还有hc的具体情况。 整体面试官谦虚，循循诱导。

面试官是个技术负责人，主要问项目，最后考了道算法题，全程1小时左右，问大概多久会有反馈回答不确定。 现在每天一看招聘主页是否共享😂 #百度2024校园招聘#

十所通信算法岗： 原本预定的是11点面试，但是提前给我发短信说面试过快提前了一个小时进去等待。全程可能是15分钟左右。 1.首先是自我介绍。 2.项目介绍 3.根据项目介绍后问了我项目里面的东西：介绍具体的算法是怎么优化的，问了我编码方面的东西：先问了我有没有了解过编码方面，使用的校验矩阵是怎么来的， 4.然后问了硬件实现上是怎么处理的数据，怎么实现对数运算的，定点处理是怎么处理的， 5.最后就问

# 一面（20230810） 时长：30min 面试官人很nice！ 本来以为30min的面试不会考算法了，没想到自我介绍完了之后直接先写一道算法题，题目倒不难。共享屏幕自己打开编辑器写（这一点着实没想到，由于我基本上很少在本地跑代码，都是在服务器上跑的，但我又没连实验室的VPN，所以最后也没跑成代码），面试官说看上去应该没问题，就没让我跑。 算法题给了15min的时间，不过我很快就写完了。剩下时

一面偏向讲论文和比赛，两道coding例行公事 二面聊天，分析论文不足，面向业务场景提问，考察知识面广度，coding二分查找 三面继续聊天，开放性场景，考察思维的深度和广度，coding很难 随缘等通知 #字节#

反着来，一面是公司领导问下基本情况 说是国防科大芯片团队 后面技术面 问了下gpu相关的， 介绍公司，dsp算法 飞控，德州仪器 客户有哪些

1.项目深挖(多语言电商文本层级分类) 问项目中数据集的分布，数据规模，数据什么特点，是否存在标签不一致? 2.样本不均衡如何处理，文本平均长度，项目使用的方法? 3.分布式训练怎么做，你的贡献在哪里? 4.预训练任务如何设计，基于roberta的改进点在哪里? 5.上线前是否做了消融实验? 6.评测方结果可以得出哪些结论? 7.哪些指标还可以继续优化? 8 有没有考虑上线的模型做蒸馏? 9.什么

总结 20道选择，一题3分，单选多选都有。2道编程。选择好难啊，很多都是凭感觉。 选择 考的啥都有，机器学习和深度学习反而比较少，基础很多。类型有： 1、机器学习、深度学习 2、计算机基础：树、图、还有一些之前没见过的，什么高响应比、还有哈希的一些操作、地址的计算 3、数学：概率论、线性代数 编程（ACM模式） 两道题题目很简单，应该是我目前见过最简单的了，难度估计也就是easy，但是笔试的平台实

7.19笔试 两道编程题 8.3一面 约60分钟 1.在vivo的实习内容（isp效果调试相关），实习的项目量化成果，实习项目中遇到的问题，你觉的isp中哪个部分最重要，开源isp pipeline的相关内容。 2.论文相关：强弱散射分类，强散射成像的原理，散射恢复算法，你的贡献点和创新性在哪里，相机镜头上的污渍的散射能够去除吗 3.项目相关：深度学习unet的结构，卷积上/下采样，有没有考虑不使