《算法工程师面经》专题

写面经，攒人品，求offer 先说说秋招吧，投了进几百家公司了，至今没有offer，可能是学历不行，也可能是工程能力不足，emmm，总之至今还是 0offer 从9月份就开始投简历了，到了10月底才开始有面试机会，后来改投实习，面试机会才稍微多点 联想研究院实习/10.30 自我介绍 问项目 图像分割有做过吗，没做过，知道别人做过 介绍自己公司，应该是搞理论的，说要在学术界受认可 跟着哪个导师的，

2023/05/08 首先自我介绍 他介绍他们公司是干嘛的：基于大厂在Github上开源的人工智能项目，主要是图像生成，进行优化再卖出去。 实习生的主要职责就是了解这些技术，能在本地搭建环境跑通，使用工具调整参数，并且上面给出写好的代码需要能修改代码。所以Pytroch这一块得很有了解。 其次是了解很多开源项目，比如Gam，复旦Moss等等 了解起来成本真的巨大

面试岗位：算法工程师 面试时间：23/08/28 注：滴滴的面试流程比较独特，一天之内完成三轮技术面，没有hr面，每轮技术面的面试官基本不是同一组的人，谁有空谁来面，还挺神奇； 一面面试内容： 自我介绍 代表性实习经历介绍 机器学习八股有监督 vs 无监督过拟合L1、L2范数，Ln范数回归模型损失函数MSE、MAE、MAPE的公式分类模型评价指标：AUC计算公式、ROC曲线横纵坐标、如何绘制 深度

目前状态，10/16完成HR面 主要时间经过和进度 8/20提前二批投递简历 8/30完成测评 9/1完成笔试（有一说一长得跟期末考试试卷简直一毛一样，选择，填空，一道算法大题，基本都不难） 10/10完成专业面试（用时36min，应该是部门领导） 主要涉及：（不知道应该说简单还是，甚至面完我都以为是HR面，居然没有手撕代码也没有八股文） 1、自我介绍（基本都是我是谁，学过啥，学校啥项目，公司啥项

芯原面试岗位是算法工程师，base是南京，流程是3轮技术面+2轮HR面+CEO面。我一开始没有收到测评，以为自己简历没过筛选或者笔试没通过，结果直接发面试通知了。 技术面：3轮技术面是一起完成的，每轮30min，会有不同部门的面试官来面试你，最后综合所有面试官的面评进行筛选。3轮面试官都是围绕项目展开提问的，其中有1个面试官是做图像处理的，不是很了解，因此我全程都在对项目里的一些算法进行讲解。 第

10月12号笔试，三道编程。 10月18号测评。面试之前需要签署一个协议《知识产权和商业秘密保护承诺书》。 面试之前hr会一次性预约一面二面的时间，如果一面通过就直接参加二面，大部分一二面是同一天完成的。我一面面完已经6点了所以二面约在了第二天上午。 10月20号一面。50分钟。介绍项目。基本上简历上写的都差不多讲了。别的同学有问笔试题思路的，我没被问到。介绍完了之后开始写算法题。我用的回溯暴力搜

仿真评价系统算法工程师 一面 55分钟 面试官介绍 自我介绍，挖项目 （项目利用到的，问得比较详细）模型怎么搭建的，做了哪些工作，参数和指标，怎么评估 （项目利用到的）轨迹规划算法怎么用的，怎么基于搜索进行扩展的 做题： 先问了一下为什么笔试用的java，回答用python超时（就离谱） 算法笔试2题改的，0-1背包问题，改为选择的物品下标 没有运行，讲了思路，指出了问题 反问

# 鼎信算法工程师-一面面经 1、自我介绍 2、谈一段印象比较深刻的经历 3、着重介绍一段项目 4、有接触过单片机吗 5、可以接受岗位调剂吗 6、可以接受加班吗 7、未来有打算在青岛发展吗 反问： 1、入职之后会有对应的培训吗 2、面试还有什么需要改进的吗 并没有问技术性的问题，不过据面试官说是因为目前我还是本科，所以没问？ #面试复盘##提前批##青岛鼎信通讯#

同程offer到手了，补一下同程旅行的面经 岗位：算法工程师 base 北京 一面 技术面 主要问实习项目，然后结合项目问了一些八股 如果模型不收敛如何解决 如何判断训练过程中出现了梯度消失还是梯度爆炸 如何解决梯度消失和梯度爆炸 平常用哪些激活函数 介绍一下selu和swich激活函数，有什么优点 你在模型训练的过程当中用到了哪些小tricks 二面 技术面 为什么不继续做cv投搜推算法 实习项

智驾科技（MAXIEYE）也是一家师兄挺推荐的公司~提供自动驾驶解决方案 笔试 单选+多选+编程，笔试是很专业的SLAM方向的题目，不像其他公司把多个方向混一起考察的 单选考查了一些欧拉角转旋转矩阵，纯虚函数，基于优化和滤波的开源VIO系统的了解等等，编程两道题分别是模拟和动态规划 单选还考察了一个我完全没接触过的知识点，在这里备忘一下：水平失准角的对准误差取决于加速度计的等效水平测量误差；方位失

滴滴其实没有专门的slam岗，因此我投的是算法工程师-自动驾驶大类，但是8月份面完如今依然在泡池子 滴滴面试可以提前留够时间，是一面完过直接约二面的，可以一天直接面完 一面 1、五分钟自我介绍 2、简历上项目深挖 3、手撕代码，指定使用迭代法中序遍历二叉树，不能使用递归 4、反问环节 二面 跟一面的流程几乎相同，面手撕试官出的题目是删除链表中倒数第n个节点，力扣原题 三面 三面没有手撕环节，全程介

旷视我投的是提前批的Learning-based V-SLAM，面试的时候其实很忐忑，因为我没什么learning背景，但询问面试官后发现其实vslam也是可以投的 一面 1、五分钟自我介绍 2、简历上项目深挖 3、由于简历中提到了矢量化相关的工作，因此面试官出的题目是给定一组二维点拟合直线，但指定函数方程为ax+by+1=0，使用最小二乘实现函数功能即可，可以使用eigen库 此外还问了一道概率

投的是SLAM/三维重建/图文多模态算法工程师-视觉团队的岗位 一面 1、五分钟自我介绍 2、简历上项目深挖 3、由于简历中提到了矢量化相关的工作，因此面试官出的题目是给定一组二维点拟合直线，使用最小二乘实现函数功能即可，可以使用eigen库 4、反问环节 一些碎碎念 其实整体面下来我可以感受到面试官应该是做感知出身的，至于为什么会安排专业不太对口的面试官来面我也不太理解 今年SLAM岗位真的很少

面试官很客气 把每个项目都问了一遍 然后反复挖掘项目里面的细节 有问chatglm跟gpt的区别，放了个国庆忘记了。。。 问了一个场景题说如果用户输入的文本太长了，模型输入不了那么长的文本怎么办？ 还问了一个人事方面的问题，如果合作过程中与同事发生分歧，怎么解决？ #面经#

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。