面经详情

面试官人很好，面试氛围很友好。
面试官从技术到个人经历到算法整个过程都考察得很细腻，过程大概花了2h，估计希望应该比较大。后续跟面试官一起聊了关于公司的一些研发相关的机制、组织架构相关的问题，以及我面试的岗位负责的事情，分到哪个部门，以及该部门是干什么的，等等。
Q：跳槽的原因。1条回答

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面试整体分为两轮，第一轮技术面因为人多所以采用的群面形式，HR主要聊项目相关经验，在一些点上文的比较细，这个就要自己清楚自己做的东西，难度一般。一面结束后会有二面，二面是HR面或者说是董事长面，因为董事长参与进来，主要都是董事长再说一些产品和公司发展情况。
2 年前 发布
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在面试之前听很多人说华为面试比较水，特别是实习面试，不会问很多的技术性的问题，但是去面试的时候发现情况并不是这样，楼主的第一轮技术面试，面试官主要是问一些跟你项目有关的，但是问的比较详细，还会让你去画算法的思路图，不过因为楼主对自己做的项目比较了解，所以感觉还可以，还获得了面试官的夸奖； 第二轮是综合面试，真的是很看运气，楼主的同学遇到的面试官都是问一些生活上的问题，但是楼主遇到的面试官是真的很严格，不但让把项目重新讲解了一次，还现场出了三道算法题，让马上回答，所以还是需要大家好好准备的。 ...查看更多
2 年前 发布
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一面简历面很简单，面试官还十分坦诚地说简历不能这么写，应该怎样怎样。二面机器学习，问了一些关于神经网络的非常基础的东西；三面工程和科研，我犯的错误是把自己不厉害的放在前面说，面试官当场对我的能力提出质疑，后面再说自己的强项时面试官已经不想听了。
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Q：你怎么做大规模图像检索？
2 年前 发布
匿名用户
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确定通过确定通过
实习在网上报名，通过邮件提交相应的软件作品。发出作品1周后， 面试官通过电话进行了一次15分钟左右的面试，主要围绕作品的设计思想以及图像处理算法的一些基础知识。接着通过两个月的暑期实习最终获得offer。
2 年前 发布
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匿名用户
图像算法工程师
确定通过确定通过
先是人事面，随便聊些熟悉的领域、做过的项目、离职的原因。接着技术面，感觉面试官技术水平比较低，问的问题都是很简单，而且同一个简单的问题还需要向他解释几次他才明白。感觉他们所做的只是简单的调用商业图像算法库，对算法原理知之甚少。不适合想走技术路线的人。
2 年前 发布
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匿名用户
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IoT的视觉部门，主要做检测任务落地。非常重视加速方法，比如cuda编程、卷积加速等，卷积操作细节，卷积实现方法，卷积加速方法等。移动端深度学习框架有哪些。结束问了一个算法，任意多的香，燃烧完需要60分钟，让我判断16分钟的时间点。
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Q：进程和线程的区别。
2 年前 发布
匿名用户
图像算法工程师-实习生
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去年12月找的实习，远程1v1面试。面试官是个小姐姐挺友好的，答不上来的时候还不断给我提示。不过问的问题难度有点大，都怪我太菜了。面试问题主要围绕简历展开，还问了一些传统图像处理算法，一部分机器学习的推导，手推SVM跪了，凉凉。
包含1个问题，1个回答
Q：项目相关，SVM，LR，深度+广度。
2 年前 发布
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