面经详情

去年秋招校园内推投递 一轮技术主管面简单自我介绍，介绍科研项目，其中穿插部分深度学习基础问题；问对前沿方法是否有关注，简单介绍一些前沿方法；之后就是简单聊天，面试体验挺好的，问题也不难二轮hr面自我介绍，接上一些hr面经典问题，我记得有说说自己的三个优点和三个缺点，有团队合作的经历吗，团队合作中遇到什么困难，怎么解决的，然后就是介绍公司福利待遇，聊聊天就结束了目前已经接受海康offer，三方已签，等待入职...查看更多

面试一共1h20min，好久没碰到这种难度的面试了，之前都是走马灯，面的时候有点害怕，面完又很有成就感。1、刚开始围绕项目深挖，挖技术点，我是目标检测就问关于yolo系列算法的正负样本采样策略不同，anchor获取不同等；2、训练时候loss变为none，loss变为0是什么原因；3、bn在训练和预测时候的区别，回答不好，需要加强学习。；4、噪声抑制的方法，我说过滤，他说不好用，我想了想也想不到，确实是不知道怎么解决，这也真的是一个难点；5、c++手撕nms；6、c++封装继承和多态，如何实现多态，虚函数；7、如何判单一个点在一个多边形里面（凹凸多边形，有点难），想了一种方法，但是没思考全面，忽略了点在边上的情况，又提了一种方法，可能还是不够全面；8、凹凸多边形内角和是（n-2）*180°，外角和是360°。...还有一些问题，是边聊边问的，我也记不太清楚了面试官小哥哥真的很好，循循善诱，很温和，面试体验感满分，希望能挺进下一面...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

校招开始比较早，8月份投的简历，经历了笔试，初试和复试，都是视频面试（这点在疫情期间感觉很人性化），感觉难度在逐步上升，复试没发挥好（问到具体实习项目的细节，感觉没说好），可能没戏了，算是给后面积累经验吧。整体感觉还是很专业的公司，之前看了他们的空宣，行业大牛很多。...查看更多