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
# 一面(20230810) 时长:30min 面试官人很nice! 本来以为30min的面试不会考算法了,没想到自我介绍完了之后直接先写一道算法题,题目倒不难。共享屏幕自己打开编辑器写(这一点着实没想到,由于我基本上很少在本地跑代码,都是在服务器上跑的,但我又没连实验室的VPN,所以最后也没跑成代码),面试官说看上去应该没问题,就没让我跑。 算法题给了15min的时间,不过我很快就写完了。剩下时
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
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。
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
base-上海 岗位-算法工程师 一面 919 20min: 1. 自我介绍 2.项目相关问题(语言,是否上线有没有继续做,后续的优化方向,算法方面的创新点) 3.关注的期刊、会议,怎么获取信息 4.之前研究的是机器学习算法,中兴的是通信算法,之前有无了解,是否可以接受 5.非纯算法研究的算法开发岗位是否可以接受 6.本科成绩和研究生成绩 7.做题-一道数学题(本科数学学院),5m+7n=129,
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
技术面 hr自我介绍,说了岗位的需求,接到一个硬件相关的项目,需要有硬件知识的同学 自我介绍 说说运筹学中的旅行商问题 介绍机器学习中的XGBoost 我还需要补足哪方面的知识?(NB-loT、蓝牙、计算机原理)
9.26一面技术面 整体体验挺好的,面试官都非常礼貌,见到你都微笑的,整体体验最好,虽然我答的一般。 1.自我介绍 2.问项目,问竞赛里面的和技术有关的 3.手撕一道简单的链表题 4.提问为啥不选择深造 5.反问环节 紧接着HR面: 1.自我介绍 2.问AI发展趋势研判 3.问竞赛中的职责,leader的话,你是如何解决队员的问题的 4.提问意向城市,为啥想去广东发展 5.问对vivo未来AI应用
题目做了一道合并有序数组的代码题,还有一道算概率的数学证明题,都不是很难。 八股问了训练集,测试集,验证集, 过拟合怎么解决, l1,l2正则化 大模型数据清洗流程 simhash去重和minihash去重算法细节 海明距离(这个忘了) 之后问了base地选择,有没有offer啥的。 一周后约二面。
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
行测40min 阅读理解,数量,图形,性格各10min 每道题限制60s左右 感觉笔试应该不止行测吧,是不是会有技术笔试,有佬了解吗,另外算法系统工程师是干嘛的,我不会又是炮灰吧
作为提前批的第三次面试,我终于知道什么是kpi面的感觉了😑 笔试过后过了一段时间都没反馈,但是看到牛客上很多uu们都已经收到offer了,我就感觉这次可能是被捞了😳 捞了就捞了,但是面试要不要这么明显的kpi面啊!! 首先是面试官迟到了六分钟(本来规定的面试时间就只有二十分钟….)然后让我简单自我介绍了一下,就开始问我的项目,大概就问了是个什么项目,然后突然来了一句面完了。😅连反问环节都没有
简历投递6.16 测评6.17 一面7.8 (面试官迟到15min,面试时间10min) 内容 1.自我介绍 2.本科成绩等基本信息 3.介绍简历上一个项目(利用DBNet,CRNN,以及YOLOV5网络进行电网的各种数据的监控) 4.反问 二面7.22 (面试时间30min) 内容 1.自我介绍 2.和面试官探讨volta和turing架构的N卡加速效果 3.fp16,int8,fp32什么样的
#24届软开秋招面试经验大赏# 投递岗位:视觉图像算法工程师 笔试时间:9.23 笔试题型:15单选+10多选+2编程 (算法方向的卷子) 单选题:主要考察神经网络、深度学习、数据结构算法以及面向对象的知识 多选:主要是机器学习、深度学习、和一些计算机操作系统的知识 编程: 1、从N袋糖果中,每次可以从非空糖果中拿出x个糖果,要把全部糖果拿完,最少需要拿几次 2、好像是leetcode原题,密码破