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面经(腾讯AI Lab,阿里达摩院,华为等公司大集合)

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Mr.Lin_
编辑于 2019-04-18 11:21:59 app内打开
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本人985硕,是做cv方向(包括GAN,object detection,pose estimation),成果可以概括为:三个科研项目,三个国家发明专利,两篇一作论文(CCF B和C),三段实习经历都是cv岗位,这次暑期实习面试岗位都是算法研究。目前拿到了腾讯AI Lab的口头offer,在等阿里达摩院人工智能中心的HR面,同时段还参加了华为,美图,海康威视,旷视,字节跳动等很多公司的面试。因为考虑牛友们的情况,决定加急整理出来这一路面试的经验。(凭记忆可能不全)总结成一句话:要对自己的项目的每个细节都要理解,多面试多总结。下面是面经👇


(1)腾讯TEG提前批二面挂:

一面:项目+扩展机器学习的基础知识(k-means,svm,LBP算子,mobilnetv2和v1的区别,主流的网络)+一个代码题

二面:项目+基础知识:这次面试失败是我拿到后面offer的关键,有一个问题我在后面被反复问到:目标检测中如何解决目标尺度大小不一的情况)+基础知识(pooling反向传播,python拷贝文件)


(2)腾讯AI Lab正式批口头offer

一面:主要是项目,然后基于你的项目做扩展提问

二面:coding test(三道:深度优先搜索相关,网格最短距离,numpy实现CNN)


(3)阿里达摩院(研究型实习生):

技术面四面:

一面:全部问项目基础内容

二面:项目(会基于具体项目做扩展)+在线编程:深度优先搜索的一个题

三面:项目(也问了我如何解决目标检测中的物体尺度大小不一的问题)+编程:给一组数字添加正负号使他们的和为0

四面:基于项目开展,会提出他们当时在做的场景问题,因为我的方向和他们挺符合的,所以四面的部门主管挺想让我过去的。

交叉面:不难为人,先介绍项目,然后提问。感觉面试官是做人脸的


(4)华为(二面完,等结果)

现场二面,考察很全面,包括项目介绍,数学知识,编程以及深度学习框架,大体包括:GAN的损失函数,BN的数学形式,主流的网络,python实现判断回文(找最优做法),python扩展维度,导数和偏导的区别,pytorch定义标量,向量,矩阵以及张量。


(5)其他公司:美图AI Lab(等结果),海康研究院(等HR),旷视,虎牙,字节跳动,视见科技等:

除了字节跳动其他都是介绍项目开头,后面会问一些基础知识:

比如:激活函数的作用,防止过拟合,如何处理大小不同的图片输入(全卷积网络),常用的损失函数,常见的GAN,如何检测小物体等

python,深度学习框架和linux命令的知识:

python深拷贝和浅拷贝的区别

pytorch实现CNN,pytorch中类的构造

tf控制显存

linux中找到正在运行的某个进程,查看显存,杀死进程等

旷视数学题:max(x,y)的数学期望

字节跳动一面只有代码题:将数字分成m段求各段和的最大值最小是多少(动态规划或者二分)。


凭记忆整理,不全,希望见谅!如果各位有了解腾讯AI lab或者阿里达摩院AI中心内部的氛围情况,希望能私信我,十分感谢!

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