面经详情

首先是一面，主要问你做过的项目，问的比较细，并结合他们公司的产品，提出一些实际的问题，比如，怎么分出超声波图像中的不同的组织器官啊，一些常见的图像算法等；第二面，是综合面，面试官有两个人，一个是部门主管，另一个是hr，部门主管会问你一些比较深层次的问题，hr，会问你一些个人的问题，比如，手上有没有别的Offer啊，老家在哪里啊，希望在哪里发展啊等；第三面是无领导小组讨论，hr给一个问题，让你们讨论，解决这个问题。经过这三轮以后，就等通知，通知一般会在一到2天内发送，如果收到了，那就恭喜，拿到Offer了，如果没有，就表示，他们找到更好的人了，即使你经历了上述三轮面试。...查看更多

一面：视频技术面，先介绍项目，然后会问项目里的一些细节，如使用的模型构造，数据来源及处理等，项目问完后问八股，难度一般。二面：视频主管面：这个主管比一面技术官更懂技术，问的问题更细致，有几个点牛皮吹破被发现了，汗颜三面：线下HR面，再次介绍项目，不过是以整体应用角度，你在项目种扮演的角色，还会问一些家庭背景与未来规划等问题。...查看更多

一面项目面，问得很全面，简历上写的项目从头问到尾，从项目解决方案到细节，同时结合相关技术问题进行提问。二面线下技术总监面试，人很亲切，没啥架子。也是结合项目经历进行提问，更加关注解决方案合解决问题的能力，在细节技术上没有深究。感觉到还是在通过面试去挖掘你的优点，不太会追着一些问题死缠烂打，体验挺好的...查看更多

面试过程：秋招以来第一次面试就是面的百度，之前做笔试题总不过，投了百度的算法工程师本来以为笔试也过不了，结果没想到过了。抱着学习的心态就去面试了。百度果然喜欢二叉树，自我介绍过后面试官就让让我写二叉树的后序遍历，没写上来写了一个二叉树的前序遍历。接下来问机器学习相关的算法，描述一下你知道的算法，然后接下来是手推逻辑回归，接下来又写了一个将字符串转换为数字的函数，之后是闲聊对机器学习应用的了解，然后是项目中遇到的问题等等。总体来说还是比较难的，既考察基础写代码能力又考察数学功底又考察专业知识和灵活应用的能力。...查看更多