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作者:梦里茶
原文:https://zhuanlan.zhihu.com/p/42936891

先布景介绍一下,我是广东某985本硕,本科有鹅厂开发方向的实习阅历,读研发了一篇CVPR,然后在腾讯ailab实习,由于腾讯ailab本年是要博士才干转正(究竟转正便是T3),所以我这个小硕7月开端面试了,先后边了头条(一面),阿里云(图画算法工程师,已HR面),大疆(机器学习算法工程师,已终面),商汤(核算机视觉研讨员,刚内推),后边腾讯推了AI渠道部(刚一面),先把最近的面试总结一下。

其实我不太承认面试内容是不是公司的秘要,究竟这儿边大部分问题都是依据详细面试者(我)的状况提的,假如有相关公司的大佬觉得不当能够私聊我删掉对应的内容。

1.  头条(提早批,只一面,没下文)

之前形似班里的同学把我的联络方式给了头条的HR,然后大约七月初头条就约了许多同学去深圳,北京,上海观赏,讲真头条饭堂的确好吃,但我手机里一个头条系的APP都木有。。然后就说后边会约面试,约了7月9日视频面,用牛客网的渠道,面试官很直接,一上来就做题,一共五道题,感觉像是小型书面考试了,其实都还根底,也根本都答出来了。

1. 编码完成核算图的inference (用Java根本完好写出来了)

2. 默写穿插熵和softmax,还有它的BP(求导觉得要算好久就没算,其他答出来了)

3.不胜风雨乱红尘 卷积输出核算,卷积核参数数量(根本算出来了)

4. RCNN系列模型的差异(背出来了)

5. 给两个有序数组,求第3大的数(根本思路写出来了,没调试)

然后就说后边等HR组织,可是HR如同就不理我了,至今没下文,估量是其时太懒没求导的锅,推公式仍是挺重要的。

2. 阿里云(已offer)

七月初看见有同学在朋友圈发了offershow这个大众号的阿里内推推送,就加了它家的群,仍是很真实的,没啥套路,直接给内推邮箱,由于暑假实习面阿里云中断了没面完,有点执念,所以就又投了一遍。7月15日发了邮件,7月17日零点收到了内推成功的邮件,完善了材料后,7月17日下午就收到了一面电话。

阿里云一面//7.17 35min

一面大约是这边的主干职工,是杭州的电话,形似面试官拿到我的简历也很快乐,没等我毛遂自荐就开端跟我聊GitHub上的2400多个star的几个项目都是干啥的,然后简略介绍了一下他们部分,问了一下有没有爱好,承认有意向之后才开端毛遂自荐,我的毛遂自荐一般很短,大致上会讲一下根本信息,本科实习阅历,硕士的paper和项目,正在腾讯ailab实习,GitHub上有2.4K个star,想去该公司作业。然后开端看简历问小问题

1. 了解的编程言语?Python和Java,说一下Python的多线程和多进程,Python伪多线程,那什么时分应该用它?(有闲暇等候的状况)讲一下Java线程池(举了Android多线程的比如)

2. Python tuple和list的差异(只读和读写,什么时分用只读的容器?)

3. tensorflow while_loop和python for循环的差异,什么状况下for更优?(while loop的循环次数不承认的状况下功率低,由于要不断重新建图)

4. 简历上提到了object detection的一个项目,问SSD和YOLO的差异(我的博客有)

5. 简历上提到了Hbase,说了一下项目里HBase的row key规划

讲到这儿现已半个小时了,面试官就说他这边没什么问题了,接下来应该会是他的老大面,我问了一下作业地近邻小姐姐点,他们团队在北京和杭州,广深就木有,由于我一开端是选的广州作为意向城市的,但杭州也能够承受。

阿里云二面//7.23 36min

二面是面试官用自己手机打过来的,毛遂自荐之后就开端让我讲读研期间花精力最多的项目,我就直接开端讲论文了,能够看我前面的论文的剖析。说实话要把这样一篇很长的论文在电话里讲清楚仍是挺难的,许多时分都只能让对方知道大约的原理,讲太细很简略把面试官搞混,一般我是讲一个立异点问一下面试官有没有问题,这边防止对方跟不上节奏,往往这个时分面试官会复述一下下,我就在复述的过程中把一些东西理得更清楚一点,讲完论文现已20分钟了,花都僵尸差人然后就略微提了一下实习做的东西,然后(36分钟了)面试官就说他这边也没什么问题了,后边应该还有一面,然后是手滛HR面。

阿里云三面//7.26 46min

三面仍是阿里巴巴的电话,那天刚参加完公司的生日会,回座位上,接到了电话,依旧是讲论文,然后讲了实验室一个养殖场动物计数的项目,讲项目的时分必须把项目布景讲清楚,让对方知道为什么要做这个作业,而且要把工西华师范大学教学管理体系,我的2019秋招算法面经,听故事作中的难点和立异点表现出来。而且还讲了一波ssd模型。那天邻近比较吵,而且手机麦克风质量不是很好,估量没有给面试官很亮眼的感觉,可是面试官情绪如同仍是比较满足。补了两个根底问题,常见的loss有哪些,反向传达机制是什么样的。第二天下午接到了HR的电话,约了8月3日技能终面,还有终面后的HR面。

阿里云技能终面/穿插面 //8.3 58min

唯一在早上的面试电话,而且感觉这个面试官面试水平极高,会自己规划问题,也会引导面试者,感觉这也是自己发挥的最充沛的一次面试(感觉身体被掏空.jpg)让我对阿里都心生神往了。

  • 一上来就问我在腾讯实习,这样的话对腾讯和阿里会怎样挑选,我十分老实地说了这边只能博士转正,会帮推其他部分,不过腾讯其他部分里面适宜的图画算法岗比较少,所以想去阿里;

  • 然后问想不想读博,为啥想作业呢,做算法或研讨的话假如是博士也很树木游水的力气适宜的。我说也有考虑过,可是读博怕找不到适宜的导师,看到本科班作业的小伙伴们开展得都不错,就觉得仍是作业了吧;

  • 对工程和研讨的挑选,这也是我觉得每个研讨生都该想的问题,我觉得研讨是探究或许性,工程是实践或许性,二者都很重要,我自己仍是比较喜爱能有产品落地,又有立异性的东西;

  • 讲到立异性, 让我举个比如说一下有什么新的点子,我就讲了一鲜胎活剥个前几天在回家路上想过的主动调色的色盲眼镜的主意,面试官觉得也是比较新颖,但也问我能用到哪些产品中去,我讲了腾讯苏乔顾庭深觅影这个医疗图画团队,不过他还不太满足,问我对阿里或腾讯现有的一些产品有没有什么想做的改善,之前做腾讯实习校招的西华师范大学教学管理体系,我的2019秋招算法面经,听故事书面考试题,答过一道对微信的定位功用的改善,就拿过来答了。答完他如同西华师范大学教学管理体系,我的2019秋招算法面经,听故事就满足了。

  • 然后又开端惯例讲论文,这位面试官或许不是做冷王圈宠下堂妃图画算法的,讲了一通之后他不是很懂,解说时空模型的时分花了特别多的时刻,所以后边讲Learning to Rank也讲的比较少,在这个过程中面试官也顺藤摸瓜调查了一些其他东西,比如对搬迁学习的了解,为什么能work,在咱们这篇论文中搬迁体现在哪里,搬迁学习最重要的东西是什么(原场景和方针场景的差异与类似点),假如做一个人脸模型,直接搬迁到方针场景上,是否能够不给更多标示就进行搬迁学习?(我举了之前实验室共享的一篇马脸识其他论文,虽然有个细节没记得很清楚,但也根本算完成使命了。唉,老哥们,看过的每篇论文都是你面试时的子弹呀)

  • 然后看了一下项目,问了一下对图画哈希的了解,我就开端讲之前看ipfk过的一篇CVPR的图画哈希论文(子弹+2),讲了一般图画哈希的做法,模型生成01特征,类似性监督束缚,现在又会结合文原本束缚。面试官持续问哈希查询的时分怎样查的,我说用于异或算类似度排序,诘问异或的loss跟特征自身的余弦loss不同,做出来的特征能相同吗,我说哈希特征会做一个取符号的操作,这样来确保特征的离散,不过异或和余弦的确仍是不同的,也有一些论文会对这种异或类似性做束缚。

  • 讲到这就差不多了,问我有啥问题,我让大佬共享了一下在阿里的作业体会,大佬也十分真诚地跟我讲他作业五年了,觉得阿里在价值观,资源,团队气氛上都是很好的(此处省掉100字),我也对大佬跟我讲这番话十分感激。

阿里云HR面//8.8 35min

HR面是晚上7点多打过来的,听声响大约是个慈祥的阿姨。问的主要是这些

  • 自己在这个岗位上的优势(论文啦,实习啦,项目啦)

  • 觉得论文和算法对这份作业的效果是什么(在这个问题上来周立波说湖南人凶猛回评论讲得挺多的)

  • 对研讨型的作业和事务型的作业怎样看,更喜爱哪种

  • 有没有其他的offer

  • 腾讯阿里大疆会怎样选

  • 我问了一下作业地址,觉得在外边或许照料不到爸爸妈妈,HR问我除了爸爸妈妈之外还有没有什么其他顾忌,还趁便问了一下爸爸妈妈是做什么的,HR说她也是潮汕的,现在交通很便利,从杭州到广州动车大约只需七个小时,不要有太多顾忌,而且到杭州这种不相同的城市来看看对一个人的生长也挺好的。

  • 问了一下后边的流程,HR说大约这一两周会完毕内推的悉数面试,然后就进入offer的流程,到时分会分两趟,先发选用函,然后等大约一个月差不多校招正式流程完毕后谈薪资。这边的面试流程就到这儿完毕了。

阿里云offer//9.6

短信和邮件告诉,一个月内承认。之后再谈薪,薪酬这篇帖子不谈判,由于触及高压线,有爱好的能够去offershow看从前的offer。

3. 大疆(已offer)

大疆大约是正式校招开端得最早的公司了聚点网。先投了简历,发现要做性情测验,性情测验仍是照实写,没必要假,否则进去了也不适应,形似上一年性情测验刷了许多人申素毓。过了几天收到书面考试告诉(跟师兄要了个内推码可是如同用途不大,仍是要书面考试),那就硬着头皮做吧,书面考试有两批,我是7月8日周日晚上7点半的书面考试,一个小时,题量还行,有挑选问答核算编程,做完时刻差不多完毕。教师你收皮形似改卷作业量挺大的,大约7月20日左右就看到书面考试状况变成经过了,到了7月26日才收到一面邀约,约了7月30日下午一面。

大疆一面//7.30 36min

大疆形似面试都是有两个部分的面试官一同面,由于是电话面试,一开端或许只听到一个面试官的声响,其实有另一个面试官一直在私自调查。先毛遂自荐了一波,然后开端讲论文,还有略微介绍了一下鹅厂实习的东西,两个岗位的面试官一个是感知算法岗的,一个是机器学习岗的,机器学习岗的面试官问的比较深,还问到了这个模型能不能收敛的问题,还好咱们论文里考虑到了这一点,也解说了一波,然后他俩就没啥问题了,我问了一下机器学习算法工程师这个岗位一般是做啥的,他们说现在是图画的算法比较多,感觉不错。当天晚上就查到了一面经过的状况。而且HR在十点半给西华师范大学教学管理体系,我的2019秋招算法面经,听故事我发了二面的邀约(HR也这么拼的吗),是视频面,用的赛马玺清码周芷兰网。

大疆二面1//7.31 22min

先毛遂自荐了一波,然后讲论文,由于是视频面大约能看出面试官能不能get到,所以能够恰当操控节奏,讲完论文他就没啥问题了,我就问了一下后边大约还有几面,他说或许还有一到双面吧。

八西华师范大学教学管理体系,我的2019秋招算法面经,听故事点的面试,HR大约九点多追了一个电话过来,说原本有两个面试官的,有一个有作业没来,所以要加一面舒畅吗,刚刚面我的是感知算法岗的,没来的是机器学习岗的,我想那肯定要面啊,约了第二天正午面,可是第二天正午也被鸽了,面试官有个会要开没来,跟HR联络后说之后再约时刻,到了8月2日黄昏,发了短信给我约晚上或许明日面试官会打电话过来面试(跟阿里终面时刻很近,所以感觉这段时刻吃饭都没啥食欲了)。

大疆二面2 //8.2 45min

这一面的面试官真的凶猛,感觉无法带到自己的节奏里,毛遂自荐后先讲鹅厂的实习,讲了Facebook一个数据蒸馏的办法,面试官觉得这个方西华师范大学教学管理体系,我的2019秋招算法面经,听故事法数学上应该是不work的,我也不是很能压服他,然后仍是先讲论文,这个部分仍是跟之前差不多,形似许多面试官喜爱问你在这个项目中遇到的困难是什么,又是怎样处理的。然后将养殖场动物计数的项目,没让我讲最有立异性的运动规则建模死刑犯2充血,而是让我讲树莓派上的NCS模型布置,讲真这个部分作业量不大,占了整个作业的四分之一吧,所以也没有给对方很亮眼的感觉。我自己觉得只能算发挥的一般了。面试官问我有啥问题,我一时也没想起来问啥(其实之前也问的挺多的了),就仓促完毕了。

过了大约一个星期,官网上的状况变成了二面经过!8月9日收到了大疆的终面邀约,要去现场面试了。

大疆终面 //8.21

约了21日下午四点半现场终面,提早了半个小时到,报到后到一个会议室等了会儿,跟一同面试的同学聊了一瞬间天,然后HR就带我去面试了,面试官应该是产品或许招聘司理。惯例毛遂自荐一下,然后开端惯例套路,

  • 问:你觉得自己比较他人有哪些优势

  • 答(缩减了一下,大致思路是这样):之前了解到机器学习算法工程师这个岗位主要是做核算机视觉相关的算法,而我在实验室期间有许多相关的堆集,而且本科的时分也在腾讯实习西华师范大学教学管理体系,我的2019秋招算法面经,听故事过,关于落地的产品有比较多的阅历。

  • 问:你觉得自己所学在大疆的产品中的能够有哪些使用,

  • 答:无人机有一个使用场景是跟拍某个人,就需要一些核算机视觉相关的技能,而且之前了解过复旦有一个实验室做过对无人机拍照的行人在其他视频中进行检索,就跟实验室期间做的行人重辨认很相关。

  • 问:对你觉得核算机视觉范畴的公司做的比较好的两个进行点评

  • 答:由于比较了解行人重辨认,所以挑这方面做得比较好的公司来讲,讲了海康和商汤的一些使用,还有好坏。

  • 问:最垂青公司的什么

  • 答:技能气氛,个人生长

  • 问:有没有了解过大疆的一些产品

  • 答:仅仅看他人玩过(没钱玩不起呀

  • 问:举一个比如讲一下你遇到过最难的问题,详细遇到什么困难,怎样处理的

  • 答:讲了QQ邮箱期间处理过的一个陈年Bug,详细能够看我曾经的博客

然后就换我提问了,问团队作业的形式(主要是产品导向的),问机器学习算法工程师的作业使命(主要是无人机相关的,面试官还介绍了一下一种长时刻预研使命的形式),问福利(应届生分配宿舍,绩效好的会送车,还有无息贷款,送无人机是小意思了,零食健身房之类的日子福利也有),问了一下后续的组织,说是大约两周懊悔出成果。

最终边试官又弥补了一个问题:统组词拿了哪些offer,正在面哪些,能不能提早来实习,就照实答复就好。


9月10日晚上收到邮件offer,可是要等拿到三方再谈薪。

4. 腾讯AI渠道部 //8.16 70min

直接约到楼上会议室面试,先问了一下实习期间做的东西,大致介绍了模型,还有实习期间做的数据蒸馏和多标准交融。然后或许是为了调查学习的时分有没有充沛了解问题,让我讲了一下reid的开展,我就把之前看过的reid论文都讲了一下,面试官说挺全面的,然后开端讲CVPR的论文,由于有纸笔所以讲的比较明晰。差不多面了45分钟了,面试官说还有时刻,咱们把代码也调查了吧,就做了一个算IOU的题,给两个检测框,求IOU。这题不难,便是条件判别比较繁琐,用min max处理睬简略一点:

#RT:RightTop
#LB:LeftBottom
def IOU(rectangle A, rectangleB):
W = min(A.RT.x, B.RT.x) - max(A.LB.x, B.LB.x)
H = min(A.RT.y, B.RT.y) - max(A.LB.y, B.LB.y)
if W <= 0 or H <= 0:
return 0pdogg;
SA = (A.RT.x - A.LB.x) * (A.RT.y - A.LB.y)
SB = (B.RT.x - B.LB.x) * (B.RT.y - B.LB.y)
cross = W * H
return cross/(SA + SB - cross)

—完—

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