字节跳动AI Lab-计算机视觉算法工程师

一面

（挂）

1. 钢筋数量检测项目深挖。
2. Roi Pooling 和 Roi Algin区别？
3. F1 Score 如何计算？
4. Siamese 网络原理，loss 计算方式。
5. 算法题（忘了）

地平线机器人-计算机时间算法工程师

提前批一面（挂）(1个小时)

1. 两道算法题：
   • 求二叉树的右视图
   • 输入一个数，找出含 7 的数字的数的最大个数
2. 实习项目细节
3. Roi pooling 和 Roi Align 怎么做的，Roi Align的反向传播公式写下。
4. 几种优化器说下，说下区别及优缺点。
5. SGD 公式和带动量SGD公式写下。

元戎启行-计算机视觉算法工程师

一面（50分钟）(挂)

1. 自我介绍。
2. 项目细节，深挖项目（图像增强怎么做的，过采样具体怎么实现，模型融合怎么融合等）。
3. 实习项目，具体怎么解决了问题。
4. Roi pooling 为什么不如 Roi Align？
5. Focal loss 说下。
6. git 如何回退版本：
   • git log 查看历史版本
   • git reset -hard [版本id] 恢复到历史版本
   • git push -f -u origin master 把修改推送到远程服务器
7. 多进程了解吗：
   • Python 如何实现多进程;
   • 多进程中如何对同一个变量进行操作;
   • 进程之间的通信方式。
8. 一道编程题

涂鸦移动-软件开发工程师

一面(45分钟)

1. 实习项目介绍。
2. Python多进程介绍下。
3. 面向对象讲解下。
4. 说说有哪些排序算法，讲下你最熟悉的几种，怎么实现的。
5. 两道编程题
   • 二维数组矩阵
   • 求 top k 数

二面(40分钟)

1. 多进程与多线程区别。
2. 两数之和（leetcode2）
3. 三数之和（leetcode15）
4. 排序算法:
   • 讲下常用的排序算法，及各自时间复杂度。
   • 快排原理过程说下，什么情况下时间复杂度最高。
5. 其他问题

平安智慧城-图像识别算法工程师

玄学挂, 问题都答上来，反手就是挂，感觉看学校。

一面（15分钟）

1. Faster RCNN 结构画下，讲下过程。
2. VGG 和 ResNet 结构画下。
3. ResNet 结构解决了什么问题，怎么解决的？
4. pooling 层作用。
5. Inception 结构画下。

华为海思-人工智能算法工程师

（一面体验不好，二面编程题自己状态出问题了，导致用错了方法（时间复杂度 O(1) 就能解决，我没想出来）

华为海思一面

1. Faster RCNN 为什么能精准定位到检测框的位置？
2. 知识蒸馏方法的一个问题（这个问题问的太抽象了，我始终没有搞懂面试官想要问我什么）。
3. 你有没有对现有网络做过改进，怎么改进的（说了对压缩模型的一些设计，但是面试官不满意）。
4. 手撕代码：指定位置反转链表， 并把代码每一行解释清楚
5. 建议我转通用软件开发，说我不适合做算法，我不同意，导致后面二面心情有点糟糕，状态不在线。

华为海思二面

1. Python 的一些基础知识。
2. Inception 画下，以其中一个模块为例，从头到尾解释下包括：
   • 卷积核参数的选择？
   • 为什么 Inception 能为了增加网络对尺度的适应性？
   • 感受野是什么？
3. 聊天， 给我挑道简单的代码题、
4. 手撕代码，代码题不难，面试官人也很好，提醒了有更少的时间复杂度，但是自己状态不好，没想到时间复杂度可以为 O(1)。

总结

华为今年感觉不关心你的项目了， 很看中手撕代码，只要代码那关没过，就算你基础知识原理和项目做的再出色，估计也过不了， 相对，只要手撕代码过了，前面就算答得很烂，也还是能面试通过。

奥比中光-算法优化

笔试

1. 选择题：笔试都是考一些算法优化的问题，没有专门了解过的话，真的很多人估计都不会做。
2. 编程题：代码优化。

一面

1. 实习项目介绍：
   • 解决了什么问题
   • 怎么解决的
   • inception 结构原理描述。
2. 博客写了什么内容
3. 传统图像处理方法说下
4. 深度学习（神经网络）的一些基本结构说下

HR面

1. 自我介绍。
2. 实习项目介绍：
   • 用了什么方法
   • 为什么用inception结构
3. 目标检测了解哪些方法？
4. 平时喜欢看什么书？
5. 大学期间有参加什么活动吗？
6. 手里有其他offer没？

总结

面试官和hr人都很友好，会耐心的听你把话说完，面试体验还可以。

58同城-机器学习算法工程师

（问的很细致，公式的每一个参数都要解释清楚）

5一面

1. KNN 原理讲下，以一个实际问题为例，讲下 KNN 怎么做的
2. retinanet 网络相关：
   • retinanet 结构讲下
   • FPN 网络画下，讲下原理
   • Focal loss 讲下，写下公式，讲下 ${\alpha }_t$ 和 $\gamma$ 两个参数作用，为什么 ${\alpha }_t$ 可以解决正负样本的不平衡， $\gamma$ 可以解决解决难易样本的不平衡问题。
3. soft-nms 和硬 nms 原理和过程各自介绍下，为什么soft-nms 能解决漏检问题（我没讲清楚）。
4. dropout 和 bn 在训练阶段和预测阶段有什么不同，具体原理和过程说下。
5. 手撕 nms 代码，并讲清楚过程(10分钟)。

58同城二面

1. 逻辑回归怎么解决过拟合问题？
2. dropout 原理，训练和测试阶段有什么不同。
3. tensorflow 一些框架的问题，有用 tensorflow 写过模型和项目吗（有）
4. 实习项目介绍，inception结构和原理介绍下。
5. 模型压缩都有哪些方法，说下知识蒸馏怎么做的。
6. 防止过拟合的方法有哪些，这些方法都是怎么做的？

58同城hr面

1. 介绍自己。
2. 奖学金拿过吗？
3. 在大学期间的一些活动。
4. 实习项目介绍下，解决了什么问题，还有什么问题没解决，打算怎么解决。
5. 手里有其他 offer 没和秋招情况。

瓜子二手车-机器学习算法工程师

一面（30分钟）

1. 概率题，并写出相关代码。
2. 实习项目介绍， inception 网络原理。
3. faster rcnn 网络讲下。

二面（70分钟）

中途接了个电话。

1. 排好序的有重复数字的数组，从中找一个指定元素，并返回最小的那个索引值（同步 IDE 写代码, 要求 AC 并且尽可能最优解）。
2. 回文整数（不能使用str）。
3. 传统图像处理方法：
   • opencv 图像处理基本方法
   • 边缘检测算子有哪些，说下canny 算子具体怎么做的
   • HOG 特征算法过程说下
4. pooling 层作用？
5. 实习项目介绍，arm 端模型如何部署的。

总结

瓜子二手车也没怎么问项目，就是手撕代码和问一些基础知识，秋招好几家公司都是这样了，不是很关心项目，比较看中手撕代码。

卡斯柯信号-C++软件开发工程师

一面(35分钟)

1. 项目介绍。
2. 你是如何学习机器学习、深度学习的。
3. 指针和引用的区别？
4. c++ 面向对象的三个特性：封装、继承、多态。
5. 基类和派生类析构函数有什么区别？
6. 讲下继承。

二面(50分钟)

1. 做4道编程题（38分钟）。
2. 讲笔试题。
3. 聊家常（为什么想来上海，有女朋友吗）。

工商银行-软件开发中心: 大数据及机器学习算法工程师

一面(15分钟)(过)

1. 核心项目介绍(围绕项目提了一些问题)。
2. 你的本科和研究所成绩，为什么投成都岗？
3. 你的本科学校是什么类型的，研究所毕业设计打算做什么？
4. 你的博客主要写了什么内容？
5. 你的比赛经历介绍下。
6. 你有什么想问的？

面试总结

银行感觉比较看奖学金(成绩)和比赛，技术问题问的很少，很玄学的就通过面试了，后期有事回家就没去最后的笔试(提前批先面试再笔试)。

经纬恒润-无人驾驶算法工程师

一面（20分钟）

1. 自我介绍
2. 实习项目介绍
   • 解决了什么问题，怎么解决的。
   • 类别过采样方法原理。
   • 解决数据不平衡问题有哪些方法。
3. 期望薪资和工作地点。
4. 手里有哪些offer。

面试总结

挂了，虽然问题都答上来了，面试估计是为了 KPI，且经纬恒润的薪资不高。