面经详情

面试流程是：首先上交手机，所有人在大厅里等着叫号，排队面试一下午总共面两轮，群面和单面。群面：是随机抽9人，首先对着大家进行自我介绍，然后在5分钟内对提供的材料选择观点进行评析，并加以阐述选择的理由。然后根据全场的观点不同进行分组，进行辦论赛，可以抽出一个人出来总结，一个人反驳。我们这次抽到的题目是：是否赞成“懒人经济”，其实正面反面都可以答，多多发散一些思维就行，重点在于敢说。单面：半结构化面试，2-3人一组，两个面试官对个人情况进行询问，感觉重点询问个人在上海的稳定性问题以及岗位适配性问题。比如为什么选择上海分行，在上海有没有亲戚，家里有没有人在银行，以及自己的专业对于投递的岗位有哪些价值发挥所在。对于银行的问题就问了一个：有没有了解过银行。总体来说，面试体验感还可以，面试官都比较和蔼，问的问题不是很尖锁，就是总流程有些冗长，总共耗时3个多小时。特别提醒的是，服装和发型一定要注意，最好穿正装，头发打理利落千净一些，因为观察下来大家穿的都很体面，穿休闲装的话会显得非常突兀，而且不是很专业。(工行内部员工对服装应该也是有要求的，看了一圈内部员工也大都穿的西服)...查看更多

一面 人事面，问了一些个人情况，先让做个自我介绍，然后问家住哪里，家庭情况，读研期间最大压力是什么，如何排解。然后因为我发了两篇文章，又问了我在写文章的过程中学到了什么。最后还问我能不能接受加班以及工厂的生产环境。技术面，是一个部门的主管面的，让介绍自己课题，我直接把组会ppt讲了一遍，面试官还是比较专业的，问的问题都在点子上，比较重视材料的制备环节和表征分析，还有就是性能优化的原理。反问环节，因为之前在网上有了解到三环这里有个超新星计划，所以就问了下要怎么参加，后续hr联系我，说是这个是根据两次面试表现决定，我的表现可以，能冲一下超新星，会给我安排三面高管面，因为这次比较重要，所以以组会ppt为基础，重新改了改，在前面加了一些个人介绍。来了四个老总，面试前半阶段和二面差不多，问一些课题方面的问题，后面就是一些闲聊，但是面完以后问hr，她说超新星对软素质要求较高，我可能回答的时候还是比较内敛，估计悬了，不过普通offer是到手了...查看更多

背景 民办本科毕业，影视摄影与制作专业。实习一年，正式工作一年。第一轮试剪比较简单，一分半的视频。用pr剪辑给出的素材视频，加简单的特效即可。（🚫带手机进入办公区域）随后主管会找boss申请二面。第二轮是总经理直面（当天）。体验较差❌🚫领导面试需要回到楼道刷脸进入另一个门口（工作区域有两个屋)主管让我在前台等老板叫。坐着等了二十分钟实在坐不住了，去办公区询问一个员工，说他们老板一直在打电话有公事处理，让我耐心等待😅后来终于等了四十分钟的时候😤老板招我觐见。我迫不及待拿着简历就要进屋突然被拦住❓员工告诉我同样不能带手机⁉️Boss面试的问题如下问题一：哪里人？住哪里远不远问题二：学历、工作经历问题三：都会什么软件？试剪怎么样，需要会包装特效（为了压工资做铺垫）问题四：是否在京上社保？能否接受加班？性格怎么样？脾气好不好。问题五：薪资要求多少？要求只可谈税前。薪资能接受的最低价格是多少？（我提的7k）最后就跟我说回去再考虑一下薪资。...查看更多

先是做了行测还有一部分性格测试，线上对着手机面，难度不大一面：群面，面试者被分进不同小组进行topic的准备，之后回合其他组进行辩论，可能能够主导小组讨论的选手更容易被看中二面：依然是群面，给一个情景题让小组讨论，之后做presentation。和一面一样，能够主导讨论和提出重要观点的容易被看中...查看更多

NLP开发工程师暑期实习生 四道编程题，每道20分。前两题忘记是什么了，总之很简单类似于打卡题，第三题是吃金币，考察的应该是DFS，浪费了很长时间最后还只有27%，最后一题是观测流星雨数量，考察的是差分+离散化，最后83%。四道多选题，分数各不一样，考察的是简单的深度学习和机器学习常识。笔试第二天约面。面试上来先自我介绍。然后根据项目问问题。1. 介绍一下CRF，不要说作用，介绍它的原理，和HMM的关系。没说好，开了个坏头。2. 介绍一下项目用到的模型。正常介绍。3. 介绍一下BERT模型的结构，它和Transformer之间的关系和区别。正常回答。4. 详细介绍一下Transformer层，用了什么机制。正常回答，面试官不满意，没有继续追问，开始下一题。5. 介绍一下BERT模型的预训练任务。介绍MLM，追问mask了多少，15%；介绍NSP，没有追问。6. 还了解什么自编码模型，介绍一下和BERT的区别。回答RoBERT，正常回答区别。追问还有哪些，回答不了解。7. 讨论一下BERT、LSTM和CNN的训练收敛速度，并给出原因。回答得一般。6. 介绍一下自编码和自回归。一开始理解成Auto Chain，后面误会解除但是回答得很浅，面试官不满意。7. 介绍一下实习期间的业务。正常介绍，追问事件抽取模型的构建思路，正常回答，没有追问。8. 询问LLM的相关内容。回答做过本地知识库，追问有哪些常用的LLM，想了半天回答ChatGLM有一些。NLP相关内容的回答给面试官一种很不专业的感觉，基础知识不扎实，前沿技术不追踪。于是开始询问开发相关内容：1. Linux下查看端口占用的命令。回答netstat，追问后面的参数，不会。应该是lsof -i。2. 杀死一个进程的命令。回答先PS看PID，然后kill，追问参数，回答-9。3. 查看某一资源利用率的命令，回答nvidia -msi，和面试官说她想听的应该不是这个，但是不知道。应该是ps auxw。1. 多线程和多进程的区别。回答出了三点，没回答全面。1. 最长路径和，any to any。需要在读题后和面试官说明思路，思路被面试官肯定，最后没有实现。心里知道凉了，真的没啥心情反问，象征性地问了一下知识图谱在公司的应用。其实这种面得糟糕的情况，可以直接问”我觉得这次面试表现得不好，请问一下可以给哪些建议，我如果想胜任这个岗位需要补足哪些能力。“一点约面，五点半收到感谢信。...查看更多

投递渠道：官网投递流程：5.8投递，5.11简历评估，5.24邀请一面，5.26一面，5.30邀请二面，5.31二面，6.6询问二面结果为通过，业务对比中，无后续。 一面技术面飞书视频面 5.26号 11：00 问：自我介绍  问：有没有学过数字图像处理？讲一下直方图均衡过程，去噪算法，高斯滤波，膨胀和腐蚀。  问：相机3A概念，成像过程的理解，raw域图像怎么来的，后处理过程。  问：图像传感器包括哪些？  问：有没有学过C/C++？  问：扣项目成果，算法评价指标，项目组有多少人，分工及工作量。  问：边缘检测算法有哪些？canny算子？怎么做内轮廓检测？  问：自我评价，兴趣爱好  反问环节 二面技术面飞书视频面 5.31号 15：00  问：自我介绍  问：两个项目中分别做了什么？项目组有多少人，分工及工作量。  问：数据集的来源、具体类别。为什么要用高斯滤波增强数据（口误，应为高斯噪声），介绍一下高斯滤波以及去噪算法（高斯、均值、中值）  问：对岗位的理解。  问：有没有学过C++？  问：对小米的看法？  问：家是哪的？意愿城市。 反问环节...查看更多