因为投的比较晚,所以目前进行到一面,后面是主管面和HR 面。 一面(1小时20分钟):主要是聊项目和论文,撕了一道蒙特卡洛估计的题 从论文的DDPG算法开始聊,TD3,SAC算法,应用场景,优缺点啥的 聊王者荣耀比赛,从网络结构设计(特征工程、channel attention,self-attention,multi-head value estimation),奖励函数设计,算法设计(dual
2022/09/23 投递简历 2022/09/29 笔试 2022/10/24 技术一面 1、自我介绍,讲了项目及竞赛经历(不到5min) 2、提问: (1)本科、研究生数学类有哪些课程(?); (2)详细说下数学建模竞赛经历,问建模团队分工及问题实际解决方法; (3)我项目中有模型轻量化工作,问具体怎么轻量化,轻量化相关技术; (4)入职3-5年的发展计划(回答主要是偏向累计技术); (5)平
一面 问实习+科研 车道线检测的正负样本匹配方法 车道线检测的anchor-based方法的baseline是怎么做的 (LineCNN:从最底下的点发射出去,寻找线的proposal,需要最底下点的坐标以及三个边界的值,相对于RCNN的滑动窗口要快和轻便很多) 小目标检测有什么自己的思考 车道线检测任务的nms跟传统检测的nms有什么区别 手撕:找到第k大的数字快排,返回第-k个优化:找到第k个
2023.03.20更新:最近推荐了好几个同学,都进了面试流程。22、23年毕业的都可以算应届生,都可以内推。社招也可以招,现在通信算法岗还有大量HC,有兴趣的可以私信我。 最近成功拿到了新凯来的offer,在今年这个行情下给出了不错的薪资,所以就毫不犹豫的接受啦,结束了俺这几个月的找工作之旅。 听HR说现在通信算法岗还有不少HC,还在找工作的同鞋们可以冲一波,HR给了我内推资格,
这个岗位主要是基于3D的数据做一些自动驾驶场景的一些检测任务,在实验室2D相关的,之前比较缺乏3D检测的相关知识,所以面试整体感觉不是很match 介绍之前的实习工作,遇到了哪些困难,怎么解决的(可能是从中想挖掘一些点来问) 有没有了解过一些学术上的多loss平衡的策略(无,只靠手动调参) 介绍一下基于视觉方案的自动驾驶检测框架 介绍一下学术上比较新的文献(最近都在刷leetcode,说的也不是很
背景:主研多模态分类领域,秋招主要投NLP和多模态方向的算法岗,如果机器学习的岗位描述和我相符也会投 流程:中电智慧城市研究院也是我蛮想去的一家,base深圳,投的算法工程师,投递时间n,一面时间m=n+5,测评时间k=m+9,二面时间p=k+1,后面好像是我去问hr知道自己挂了。。。 一面直接打电话面的,所以完全没心理准备,跑到一个可以说话的地方就开始自我介绍了,声音还在喘哈哈哈。一面主要是围绕
一共只面了两轮,9.3一面,9.9二面,没有HR面,9.20 OC 一面/技术面 2024/9/3 晚上20:00-21:00 自我介绍 腾讯实习介绍 实习过程中做的比较好的部分有哪些 华为框架以及NPU使用过程中遇到的问题 LongLoRA和LoRA区别 大模型和推荐你觉得有哪些可结合的点?商品的理解、描述等 介绍快手实习 在线的效果 这段实习主要的难点在哪里 user会事先做一些embeddi
一面 1. 自我介绍 2. 介绍项目 3. 推荐系统离线都看什么指标,这些指标有冲突怎么办? 4. 新item如何做冷启? 5. pointwise, pairwise, listwise区别?为什么精排用pointwise 6. 如何提高推荐的多样性? 7. 排序模型离线指标和线上不一致如何处理? 8. 推荐上怎么引入搜索的一些相关信息? 9. leetcode 143:重排链表 #美团2024
个人背景可以看之前写的腾讯LLM面经 一面 2024/3/28 下午17:00-18:00 上来没有自我介绍 直接介绍NeurIPS论文,中间穿插着一些提问 说一下Transformer的整体结构 了解有哪些位置编码方式吗 说一下LLaMA中的旋转位置编码 算法题:经典的求平方根,牛顿迭代法秒了 算法题:判断一个字符串能否由另一个字符串旋转而来,比如abcd旋转后可以变成dabc或者bcda等,写
时间:4月12日11:00~11:50 先是确认了一下,做的是cv,为什么投推荐算法岗。 然后是自我介绍。 自我介绍完选择一个自己最拿手的项目进行讲解,期间问了问细节。 然后问基础知识: BatchNorm和LayerNorm的区别,为什么cv当中用BN而nlp当中用LN,具体的计算方式。 L1和L2的区别,为什么计算L1容易导致稀疏矩阵而L2不容易导致稀疏矩阵,这两个求导分别是什么。 auc的含
1.自我介绍 2.coding 数据流中位数,要求手写堆 手写注意力机制 问softmax公式 手写梯度下降求sigmoid(x)等于某个值高数都忘了,求导都不会,sigmoid也忘了,大家一起绷不住的笑了。 3.反问 太菜了不敢问,然后评价我coding可以,估计没啥夸的了。
4.30 笔试 二维矩阵的旋转。 5.6 技术一面 20min 主要问项目细节没有手撕,问到faster rcnn与之前网络区别,detr原理,讲下yolov5. 5.8 技术二面 50min 项目细节,有没有用c++写过opencv,二维矩阵怎么缓解二重循环例如RGB转化成其他格式,进行加速(c++相关)。 职位主要是做嵌入式相关的,可能需要对底层比较熟悉。 技术面没有手撕,详细问项目。最后当天
ps:华为的手撕是写在纸上不用运行 然后给面试官讲思路。一面(1h) 自我介绍 介绍实习项目 模型加载用的哪个函数 有没有拿openvino和其它框架做比较 stable diffusion底层原理,做过什么应用 CLIP底层原理 讲下zero-shot语义分割是如何实现的 现在业界或学术界主要有哪些方法(论文是这个方向所以问) C++中 unordered_map和map的区别 python/c
写面经攒人品 一面6/5,20分钟。简单聊了学习成绩,竞赛奖项,问了计网的TCP握手过程,简单聊了项目,最后说了下笔试题的最后一题,判断是否有环形链表。 二面6/11,40分钟。上来先做智力题,n个硬币,有AB两个人,A先取1-3枚,B也可以取1-3枚,求问A是不是必赢。 然后就是和谐子数组长度,其他面经也有写。我说了个暴力法,然后让我优化,用hashmap即可。然后要求共享屏幕IDE上写你的优化
已发意向,以后点外卖只用饿了么,打车只用高德哈哈哈 许愿offer,求求了,阿里,我的阿里😭 hr面试官是个帅气小哥哥,进入会议就开始面试了。 面试官:你先讲一下你之前实习做过的项目吧 我:阿巴阿巴 面试官:在这个项目里,你们的主要分工是什么呢,你具体负责哪一块呢。 面试官:在实习时和leader同事如何沟通,有没有给你些建议,你学到了什么 面试官:你读研为什么会选择现在这所学校和专业呢,能讲讲