面经详情

一面首先自我介绍，由于是走校园招聘过来的，主要讲述在学校做过的项目经历，中间会问到一些和项目相关的问题，要详细讲解。面试官是部门领导，需要详细了解做过的项目和所学经历，这中间会问的比较详细，包含一些专业领域的知识。之后会聊聊部门未来的发展方向，询问是否有兴趣，也会就未来部门发展过程中需要的技能进行询问和探讨。总之还是比较轻松的，毕竟做过的项目还是很了解的。最后面试官会说待遇问题可以后面和HR详聊。 二面HR基本不怎么聊，只是复述公司所有的待遇和政策。应届毕业生的工资全都是一样的。 ...查看更多

第一面先是介绍自身做的项目，在介绍项目中会问一些项目的技术细节，然后问了一些图像类的基础知识，还有一些常用图像算法的原理，感觉整个过程有点慌张，面试官会问的很细，比如一张512*512的图像，经过某一层卷积输出是多少维，经过全连接softmax输出多少维。还会问一些基本公式比如mAP的计算，准确率和召回率怎么计算，前面有很多地方答的不好，但是在最后的coding中我表现的还不错，用C++手写了一个图像分割的算法，所以过了第一面。 第二面明显感觉对方的格局高了很多，不再关注一些小的技术细节，更多的是考察我做项目的创新点，或者为什么要这么做，当时说到了人脸识别，可能我对一些最前沿的东西掌握的不熟练，所以早就知道自己凉了，后来象征性的写了个代码，给一个曲线，实现在曲线上均匀采样，刚开始我的思路不太对，对方也提醒了我，反正写完代码，我的面试之旅就结束了。 总的来说技术官确实很专业，即使写代码都是跟图像相关的，这次面试失败后，我又争取了一次机会，从计算机视觉转到了C++研发，第一面就凉了，主要是因为自己不太会数据库和网络协议。百度确实是一家对技术要求很高的公司，宁缺毋滥，但是自己也感觉收获了很多，发现自己很多地方都存在很大不足。 ...查看更多

月初去的一面，之前是他们HR主动联系我的，应该是在boss上（boss比较针对互联网行业）。面试官特别棒，有种自然而然的亲和力吧，所以我很放松。问的主要问题是一些深度学习的基础知识，然后问了一些OCR方向上论文的东西，还有一些简单的之前的项目经验就没有了，也没有做一些算法题，总之很简单吧。 一周以后CTO面试，这个阶段问的问题就比较多了，比如项目经验（问的很细），学习过程，做项目中的一些感受等等等。两天后告诉我过了，后来拿到offer。总体感觉，面试官和CTO都很棒，过程比较简单，也没有出很难的题。 ...查看更多

在网上投了简历，会有HR先联系你约面试时间，整个面试时间大概四十分钟，先问了一些项目相关的问题，还问了你们深度学习放在什么平台上做的，我说肯定是放在英伟达的平台上做的。我提到了我之前项目中的实现的一些算法，面试官让我描述一下这个算法的实现原理，没有问很多基础的题目。...查看更多

其实一开始对对方印象就很不好，也基本决定了结果。节前半个月约定了节后面试，结果节前某天下午快下班时突然通知晚上面试，似乎并不考虑应聘者是否方便。然后约定晚上某个时间点面试，结果多次推迟直到在第一次约定的时间点后两个小时才真正面试，期间的多次推迟只有第一次提前告知了，之后都是过了约定时间点后好一阵子才告知时间延后。 如果折腾，对对方的时间概念很是质疑。正式面试是视频面试，可能是比较晚了，感觉两名面试官似乎在应付任务一样，连简历都没仔细看，逮着简历中的某个关键词就扩展到项目无关的概念上问起来了，当然也是由于自己并没有像考试一样什么概念都复习背一遍，所以也没答好。最后的结果是话不投机两不欢，很短的时间内就结束了。 ...查看更多

先笔试，笔试试卷网上有，覆盖面很广从数学（极限、高数、概统）到编程开发到数字图像处理到机器学习人工智能都有。笔试现场做完后等了会直接现场面试，面试时间较长大约20-30分钟。 然后是面试先介绍自己做的主要的项目，然后问了关于项目的一些细节内容，包括：sgm算法的能量函数，物体检测模型的ROIpooling等然后是问了几个算法题，包括一个递归的题目没做出来，然后考了斐波那契数列的O（logn）的算法，没做出来。然后是关于深度学习的立体匹配的问题，先自己介绍下对这个方向的理解，然后问了几个如gcnet中对于多峰是怎么处理的，为什么不在cost volume上用传统方法滤波，对于视频流的立体匹配怎么做，要是加了光流做会如何。然后是几个基础机器学习的问题，如最小二乘法是什么，怎么求解，梯度怎么求。最大似然是什么之类的问题。 ...查看更多