《算法引流：》专题

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

一面（八月四号） 面试官人很好，很温和，挺会引导的 问了论文和科研经历，并且给了一个假想的图文匹配的场景，问你有没有什么思路 没问八股 手撕题目是合并区间，没什么太大的难度 不知道一面的结果会咋样

问实习（感觉面试官觉得我实习工作成果很普通 问科研（介绍了一下方向现状和论文思路 倒是没问八股 算法题目：给定一个升序可重复数组，问元素平方后不重复的元素个数 O（1）空间，O（n）时间 Q：是个没见过的题，现场灵机一动搞出来了。实际上就是去重和去掉相反数。先二分查找找到正数开始的位置，然后双指针。

8.1一面1h➕45mins 面试时间最久的一场 简历上项目问了个遍，问了一个小时 手撕字典树，卡了半小时不会写 手撕最长公共子序列 如何评估两个文本的相似度 人要面傻了，面了这么久 面完发现状态秒变共享中 #百度信息集散地#

自我介绍 问项目 lstm和rnn的区别，优势，特点 手撕代码，二叉树路径和为某值的路径 问了个fm算法，没答上来 反问环节 用时40分钟左右。 #百度信息集散地# #提前批#

1，闲聊了一会 2，讲了一个项目 3，又开始闲聊 4，反问 面试氛围很轻松，面试官很和蔼，脸上一直挂着微笑。 提供一个信息：TP-LINK提前批开得很早，简历很多，而终面面试官比较少，所以终面会拖很久。

聊聊项目经历，聊ai发展方向，视频理解的实际应用，聊为什么想去北京，聊北京户口，有没有女朋友啥的 我问他 落地还是技术中台 ai伦理问题的看法 和其他部门的协作方式 对应届生的期许 招聘流程 三面比较综合，开放性问题多

面试官有事情的样子，也就面了20分钟。 1. 面试官自我介绍（搜索引擎组） 2. 自我介绍 3. 简历上最近参加的一个比赛过程。 4. 实验室项目做的什么。 5. 研究方向是研究什么的（讲了讲方向和论文简单思路） 6. Webserver实现了什么。 7. 我们这边很多情况要用Java，你可能需要学习，能接受么。 8. 反问环节。 全程无八股无手撕。

选择题 SVM支持向量机、KMP、RNN、倒排索引、ELMo 极大似然估计、Dropout和Bagging，L1&L2正则 编程题 ①. 只包含数字1，2的序列，可以将数字2切割为2个1，求最小切割数能够产生的非降序序列。 签到题，建立一个栈，若遇到降序数字，则出栈直到符合标准； ②. 每个人都只能看到他人头上的数字，并计算数字的异或和，已知每个人计算的异或和，求头上的数字。 没做出来，待补； ③

一面15:00-16:00 简历面+ 反转链表➕简单dp 二面16:30-17:20 简历➕机器学习八股 三面 17:50-18:45 简历➕八股➕一道智力题➕一道场景题 有没有友友知道啥时候出结果，怎么看过没过呀#我的实习上岸简历长这样##晒一晒我的offer##写简历别走弯路##我的上岸简历长这样#

周六上午一面，先是一道算法题A出来了，然后让我挑最熟悉的研究成果并且把论文PDF发过去，其他工作也没少问。让我介绍实习最主要的工作，我说了其中一个，其他的工作也是抓着细节猛问......最后我的经历写的那么满，他强行考我一些八股，并且手撕Transformer Block。我说我能写但是我需要想一下（这个年初找实习的时候我甚至自己撕过一次），我的工作里面接触的少但是self-attn的原理我是知道

0814-一面 体验感 一般，没实习和项目，导致面试官也没问啥，总时长45min。问的基本都答上来了，自认还答的可以，但是一回头就是这个 这就是KPI面吗 55555555555555 流程 提问 介绍项目和比赛介绍所用数据增强 你还能想到哪些预处理方式可以尝试 介绍一下比赛所用的精度是什么 介绍论文介绍vgg和resnet的主要优缺点 传统图像算法有了解吗 反问 研发岗都在西安实际应用场景（le