《小米算法面经》专题

#24届软开秋招面试经验大赏# 认准拉普拉斯，秋招必上岸 就业咨xun可私。 上回说到，滴滴是车轮战。休息了不到十分钟第二轮就开始了。第二轮是个爱笑小哥，这里不得不说，滴滴面试官感觉都挺开心的，听说还挺养老。 连着两轮的时候还好，不过到后期有点撑不住了。 面试时间五十分钟，难度3.5颗星。0.5给车轮战。 1 自我介绍 2 实习介绍 项目介绍 科研介绍 3 有没有一些运筹优化的了解 4 三方约束的

#24届软开秋招面试经验大赏# 认准拉普拉斯，秋招必上岸 就业咨xun可私。 嗯，来到了第三个车轮战。这个时候我的嗓子已经干了，喝了两口水就继续了。搞笑的是面试官也感觉有气无力。于是我俩就都开始懒惰的聊。。 这个时候我已经有点开始迷糊了。想到一会还要面字节。。。 面了五十分钟，难度四颗星。一颗星给车轮战。 1 自我介绍 2 实习介绍 项目介绍 科研介绍 3 coding 对称二叉树 4 讲一下阿里

0-20厂绷不住了，我说期望薪资30k还约我面试…… 面试时长：30min 面试内容： * 自我介绍 * 实习内容介绍 * 介绍一个CUDA算子优化过程 * KNN算法流程 * 数据集有问题训练怎么解决 * 图像算子了解哪些 * 如何保证系统的高性能 应该是kpi了

#24届软开秋招面试经验大赏# 认准拉普拉斯，秋招必上岸。就业咨xun可私。 字节面的是抖音直播提前批，七月份面的了。应该是我今年秋招第一场面试。难度不是很大，但是感觉提前批竞争是比较激烈的。其实跟一面面试官聊的还挺好的，面试官还说挺喜欢跟我唠😢 面试时间一小时，难度三颗星。 记忆有点模糊了，大概写写。 1 自我介绍 2 项目介绍，实习介绍，科研介绍。 3 介绍一下微调的方法。 4 介绍一下语训

共40分钟 1.自我介绍 2.拷打第一个项目，先让我详细介绍，然后开始提问，主要提问了强化学习里面奖励函数、ppo算法、KL散度相关的； 3.拷打第二个项目，先让我详细介绍，然后问我向量数据库怎么构建的、数据预处理相关的、向量数据库数据量、lora微调的数据量、对比解码减少幻觉的原理、比赛相关的； 4.反问，问了做什么业务和部门氛围 面试官人很好，这次没算法题，整体感觉还是挺好的，八股还是没有单独

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

一直在emo没有整上周一的面经，今天先把问的算法题整理下 面的是PCG的「PCG技术线、应用架构方向」的后台开发 明天又要面了，唉，越面越感受到一种无力感，查漏补缺的网越织越大，发现还有一大堆地方不会的，来日方长，慢慢一点一点进步把。心态真的很难蚌TAT 题目： 写一个函数将ipv4 地址字符串(仅包含数字，点，空格)转化成 32 位整数。数值两边的空格是合法的，其他情况均视为非法地址。要求输出合

#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

面试官迟到30min，说是上一个人面的太久。我笑笑说没关系… 1.简单介绍下你自己。 2.第一个项目，有几个人合作，你负责的是哪一部分？ 3.介绍一下你负责的这部分的流程。 -说了从帧同步到解调解扩的所有流程。提到直接扩频有增益，抗干扰。 4.问接收机是否是rake接收机？不是rake接收机，那多径的ISI如何处理？ -用DFE来处理。 5.你觉得最复杂的一部分是哪里？ -着重说了DFE内部的优化

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

#机械制造2024笔面经# #机械制造公司求职体验# 投机器视觉岗位 2D方向 时长35min 自我介绍1min 问本科、硕士、考研成绩排名 问项目，了解的比较细，比如用到了什么算法，效果怎么样等等，大概25min（可以展示PPT） 反问环节: 1.工作方向/内容（相机ISP/深度学习算法/传统算法）（这里感觉和我有一丢不匹配） 2.工作强度（大多数时间6 7点下班，偶尔加班，有大小周） 总体来说

这个岗位楼主是在内推投递的，但是我本身做的是算法工程、算法落地化的方向，之前的实习经历还有项目经历也是，不知道为什么算法岗的面试官会看上我叫我来面试😂 自我介绍 自己挑一个项目来介绍，介绍了在字节做的vllm优化，面试官没听懂 问llm自动评测系统怎么设计，期望答案是用另一个大模型作为裁判 设计一个llm对话机器人的整个链路，我直接将之前实习的经验答上去了，但好像面试官对知识库召回的部分不太满意

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

8.8 一面 50mins 1.介绍一下blip2的架构；你觉得blip2的优势是什么；和之前的多模态模型有什么区别？ 2.是怎么在电商领域微调的？ 3.模型蒸馏是怎么做的？有试过无监督样本训练吗？ 4. 手撕代码，一个元素在一个有序数组的第一次出现位置。 #shein#