《图像算法工程师》专题

ps：6.17投递，6.30测评 7.13一面 全程没问图像处理的东西，也没撕题...... 先自我介绍。。。 然后问是保研还是考研的？ 本科成绩排名多少? 研究方向是什么？有成果吗？ 介绍一下简历上几个项目。。。(项目都和图像处理没太大关系) 反问环节。。。 最后下来一共20多分钟，不到半个小时。。。 7.21二面 先自我介绍。 聊简历上的一个项目，问细节。 聊研究方向，讲自己的工作。 穿插着问

提前批上个月底发的意向书，实属捡漏（数字化业务😏） 一面 自我介绍。 讲一个项目。 有做什么修改吗？ 怎么进行模型微调的？ 手撕剑指58 整理实验结果怎么整理的？写脚本自动生成吗？ pytorch里训练的流程讲一下，分类网络的完整框架怎么写？数据集怎么读取？ 问了一些毕业论文的问题，创新点？与SOTA比较？ 二面 自我介绍。 介绍一下第一个项目。有什么创新点？传感器怎么融合的？ 挑一个有创新点的

流程是：自我介绍-项目询问-企业观感-反问 整体感觉还可以，全是围着简历项目问的，其他问题基本没有。 希望进二面！

🕒岗位/面试时间 1小时30分钟 1、自我介绍 2、讲一下kaggle金 方案，围绕着一个比赛扣细节 3、围绕天池/miccai workshop比赛展开 3、Gem代替global avg pool动机，Gem公式，代码实现 4、BN公式、其中可学习参数的意义 5、手撕Focal Loss 6、手撕Crop（提供一个中心点，和裁剪的宽高，要防止越界等异常情况） 7、反问 已发下一面时间

趁热总结下面经，大概50分钟的面试 自我介绍，第一个问题问懂不懂车载系统，我答不是很懂（感觉这里就有点凉凉了） 然后就是问实习，项目，简历上的东西 其中简历我写了会C，顺便就聊到了本科做的项目虽然没在简历里，面试官很感兴趣因为我我做的是嵌入式他们说这个岗位主要做的也是嵌入式开发而不是算法，但是我本科的东西基本上都忘了问了串口通讯协议啥的 最后反问 面试官人很好，但应该是凉经

果然还是并没有进步，应该刷多少题才能多a一点，实习应该肯定是找不到了 第一题：you矩阵（签到题） 第二题：最小公倍数（一直只能a 20%，提示循环错误或者超时，但是剪枝了也还是只有20%） 第三题：树的路径 （快写完才发现可以双向遍历，但是没时间改了） 第四题：所有非空回文子串（没想好怎么表示某一下标的0/1值，放空） 秋招好好准备，秋招见！

自我介绍 简单聊了聊项目中的一些实现方法： 光线追踪中的抗锯齿，项目里面用的jitter camera 讲了讲MSAA, SSAA, TAA 问了问MSAA如何判断边缘， 四倍MSAA的话一个像素执行几次片段着色器？ 色调映射、后期处理效果、亮度、曝光度、色彩度调整 有没有做过IBL（引擎项目里实现了IBL，但那部分不是我做的，讲了讲原理） Bloom效果怎么做的。 c++： 讲讲c++11/14

一面 11.23（有些问题忘了） 44min 自我介绍 详细讲解下目前做的项目（diffusion相关） 为什么网络结构要这样设计 与ip-adapter有什么不同 有没有效果展示（展示了下效果，面试官说不错） 了不了解GAN GAN和diffusion的区别 了解模型部署相关的知识吗（不了解） 写题： 力扣-704 写一个含有三层卷积层的10分类神经网络，写出每层的shape输出 反问： 对我这

一面 1. 逐个介绍项目，问的很详细 2. 从公式的角度说明一下L2损失为什么会平滑 3. 解决模型过拟合的方法 4. 为什么L1正则化可以缓解过拟合 5. 代码 （1）快排 （2）手写卷积 #2023秋招##算法工程师#

分享一个小厂的图像算法面经😢 1. 自我介绍 2. 泰勒级数展开合并如何定义为图像恢复过程? 3. 傅里叶变换能转为离散余弦变换吗？ 4. 什么是拉普拉斯变换? 5. 有哪些线性方程组的求解库? 6. 相机坐标系到世界坐标系的映射矩阵有几个参数? 7. 场景题: 我有一台精密仪器可以分析预测出骰子投下的点数，投骰子还是不是随机过程? #图像算法#

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

[toc] 经纬恒润 图像算法工程师 提前批 （已oc） 投递 2022.07.22 官网投递的，投递时间：2022.07.22 一面约面 2022.07.26 HR打电话约面， 约的2022.07.27 早上10 : 30，投了两个岗，跟HR聊先面 图像算法工程师，如果有问题可以后序面试 面试邮件发过来之后，需要准备的东西： 填一个应聘登记链接 微信扫码做一个测评 65道性格测试 一面 2022

一面要做ppt，主要是你的项目和实习，然后会问一些机器学习、图像处理和数学的基础。整体体验不错，但是薪酬偏低，复试没参与。

1. 自我介绍 2. 项目介绍 3. 目标检测算法 4. 目标检测的类别数，数据集大小 5. yolov5的改进 6. 量化的校准数据集 7. 量化的原理 8. 量化的精度评估 9. 量化计算scale的方法 10. 吞吐量计算 11. 推理框架 12. 计算图的构建 13. 卷积算子的实现 14. 矩阵乘分块 15. 大模型分词器 16. ARM NEON 17. kv cache 18. 指针

一面： 主要问实习项目和比赛 很多传统的图像算法内容。 对大疆的了解 反问 无手撕，面试官人很好，看我没啥传统算法经历，只问了简单的知识 二面： 主要问项目部署的具体方案和细节，例如MNN、NCNN、DNN模型的选择这种。 问了以下对大疆产品的了解。以及以后的职业规划。想做哪方面的 介绍了内部的岗位分配和流程 反问 无手撕 求二面通过！！