没实习经验,他是如何拿到寒武纪的算法岗offer的?

没有参加秋招的应届生,毫无疑问是校招大部队里的“特殊存在”。航模师兄就没参加秋招。难道他不怕各大名企,春招不招了吗?


实际上,他十分担心自己的就业问题,尤其是看着好朋友们,一个接着一个拿到大厂offer,心里恍若成千蚂蚁在爬。但求职千万条,毕业第一条。为了开春后,顺利拿到那纸证书,他只能沉下心来,专注在科研室做实验。


文 | 航模师兄

编辑 | 飞鱼



一、不参加秋招,我的春招情况会如何呢?


我是19届中科院某所的应届博士,到硕博连读最后一年,实验还在进行中,科研任务挺重的,根本抽不出时间,且导师也不鼓励出去找工作。在秋招,放弃找工作时,我心里其实蛮虚的。


但转念一想,华为去年也春招过,春招应该还是有大企业的吧。抱着这种侥幸心理,我的心情稍微平复了些,中途还观摩了自己同学秋招的全过程,看他紧张准备笔试,忐忑又期待去面试的模样,仿佛自己也走了一遍秋招。


那时,我还不知道华为只在2018年公布过春招,18年年底名企会频出裁应届生的消息,各大行业都传来就业情况不景气的预兆。而我出于个人的职业规划,放弃了互联网方向的算法岗位,BAT一概都没投。


所以,等到我有时间参加春招时,许多半导体企业的春招都处于饱和状态,即使有开放的岗位,也不一定和我目标的算法岗位很匹配。


算法岗,大家也知道,一直是大热岗位,投递人数居高不下。在春招的仅剩企业和岗位中,我面对的人群,又多了考公考博失败的竞争对手。怎么看,我面临的就业情形,都十分不乐观。


从1月投递到4月结束,我前前后后投递了约摸三四十家企业,都是技术岗。期间也大大小小拿了些offer,比如深圳一家机器人企业开了约40w的薪资,我没去,因为我遇到了更匹配的寒武纪offer。



二、关于人工智能,关于算法岗,我的一点看法


目前,人工智能相关的行业迎来了大爆发,国内的几个大厂(中兴、华为、大疆、腾讯等)都在大力发展人工智能。它的应用主要在人脸识别,自然语言处理,智能决策和自动化控制(自动驾驶)等方向。


除了大厂,大量依托于人工智能的创业型公司也纷纷出现,寒武纪就是其中的一个。寒武纪是做人工智能芯片起家的,结合的方向是目前最热门的两个:芯片设计和人工智能算法应用,为人工智能算法在硬件层面的性能优化提供解决方案。初代的人工智能芯片已经流片成功,得到了国家的大量资金支持,前景可期。


由于国内在人工智能积累较浅,人才市场对于人工智能专业的人才缺口很大,相应的薪资待遇水涨船高,很多同学都有意无意的在向人工智能方向转。面对这种现状,许多公司也乐意从零培养员工。在进行寒武纪的面试时了解到,他们愿意对有意进入人工智能领域的新员工进行培养,即使是像我这样完全不了解人工智能的也行。此外,人工智能算法在目前为止还没有产生自我意识,所以根本上来说,它还是一种辅助搜索算法,它能增强人们解决问题的能力。


它的大发展,更多的是对传统行业处理问题的能力的一种提升,与各行各业的交叉融合,是人工智能发展的趋势。许多人工智能的公司,愿意培养其他行业的学生进入人工智能领域,这样在他们进入其他领域时就相对容易。


我研究生的工作完全是传统的自动控制算法设计方面,人工智能与自动控制相结合也是目前发展的一个重要方向(像前面提到的自动驾驶,还有飞行器的姿态控制)。在与面试官进行交流时,他们对我的技术背景很感兴趣,虽然我不懂人工智能,但是在技术面时,还是拿到很高的内部评分。



三、关于寒武纪算法岗,我的一点面试心得


寒武纪的面试总共分三步,技术面,总监面和HR面。

技术面。首先需要你的简历通过寒武纪的筛选,我等寒武纪的面试通知,大概花了两个星期。


技术面的问题主要有以下7个:

1.请用简洁的科普的语言介绍研究生期间的工作。

答:给出课题的总体概括,课题的服务对象,课题的目标,课题的步骤以及课题的主要内容,最后给出课题的主要创新点。(一定要简洁,思维要清晰)


2.请介绍你对人工智能算法的了解情况。

答:人工智能算法是上世纪中期发展起来的一类最优搜索算法,它总体上是一种迭代算法。通过科普活动我简单的了解了神经网络算法的基本结构,神经网络是多层结构,通过大量的迭代来优化网络的层和加权系数,以达到在与测试例子相似的情况下,系统能够自动给出输入信号的最优输出解。在我们所,人工智能算法在加速器系统控制,辐射化学参数优化和人脑思维识别方面已经有了大量的研究。


3.如果让你来学人工智能,你准备怎么学?

答:首先需要了解人工智能的几个基本算法结构:神经网络,强化学习等。了解他们的基本流程。其次了解他们的数学结构,能够弄明白算法功能实现的数学原理(为什么两层神经网络只能处理线性分类问题,而三层及以上就可以处理非线性问题)。了解人工智能算法的应用缺点,思考如何将其与自动控制算法进行结合。


4.关于定点数与浮点数的表示范围与位数确定。

答:主要是有限定长效应和数字设计中的误差传递的理解。


5.如果给定一个正整数数N,对于一个最小位是2的s次幂的数,需要多少位才能表示这个数?如何确定数字系统中的参数位数。

答:确定这个数N的最小位数是floor[log2(N)]-s+1。在自动控制系统的数字滤波器设计中有类似的问题,数字滤波器的效果受到有限定长效应的限制。一般在连续系统滤波器的设计完成后,需要对数字滤波器的参数位数进行选择,不同参数位数引入的量化噪声的水平不同,需要根据参数量化噪声的传递函数来判断不同参数的量化噪声的重要程度,进而进行参数位数的选择,以达到尽可能少的参数位数,使得滤波器的响应与连续系统的响应偏差满足设计要求。对于参数量化噪声影响较大的结构,需要通过结构变换来降低量化噪声的传递函数响应。


6.在给定场景下(好像是关于神经网络的层级结构的确定问题),如何给出最优化判据(就是采用什么样的方法来判断结果是好的,这样就能够提供反馈信息给神经网络,并以此来优化结构和参数。

答:我当时给出了频域,时域和统计三种判据,实现这种判据的原理是什么(目标函数法,统计规律等)。面对一个问题,首先需要明白该问题的具体内容,需要达到的目标是什么。如果是一个控制任务,需要根据应用场景进行功能分析,给出系统的目标性能。如果使用时域的性能,则需要对最终的结果进行时域仿真来判断控制系统的效果。如果使用频域的性能,则需要对最终的结果进行频域仿真来判断最终性能是否达标。这两种方法统称为目标函数法。如果目标是一个统计性的判据,比如达到多少好品率,则可以考虑使用定时统计来进行系统优劣的判据。给出最优判据后,就可以对神经网络进行优劣判断,从而进行系统迭代和优化。


7.浅谈关于人工智能与自动控制结合方法,就是人工智能方法该怎么样应用到自动控制中去。我认为人工智能算法在自动控制中基于模型类的算法结构和参数确定中会有比较广的应用前景,给出了频域算法应用的可能例子(主要是结合结构性奇异值的鲁棒性判据给出了人工智能算法的优化判据),最后1个问题感觉跟第五个差不多,就是由点及面吧。


总结:自动控制算法理论在21世纪初以来,并没有太大的理论突破(个人观点,如错请原谅),是一个相对成熟的学科。但是,在实际的工业应用时,系统识别,误差模型的构建,控制结构的选择和控制参数的选择更多的需要工程师根据经验进行,这种经验的尝试恰恰是人工智能中的训练过程,如果能够将自动控制设计中这部分的尝试部分使用人工智能算法进行的话,就可以大大缩短开发周期,提高系统性能。

目前,在时变系统的控制中还没有找到合适的理论支持(个人观点,如错请原谅),如果人工智能系统的训练过程足够,系统的运算速度足够快,对于系统在复杂环境下的适应将会大有帮助。在控制结构确定的情况下,可以根据系统的误差模型,结合结构性奇异值,将系统控制器的参数选择变为最优曲线的搜索过程。


总监面。技术面结束后约1个周,HR告知我,要进行远程电话面试,大概约15分钟,主要内容包括自我介绍、工作地点、薪资待遇要求等。

寒武纪的总部在北京,算法部的主体人员都在北京,如果想做算法,建议到北京工作。不过要是有城市要求,这个看个人情况而定。我自身对城市没有特别要求,更看重平台的发展,所以毫不犹豫去更好的发展团队。


总监面试阶段,我问了两个问题:一个是工作制是不是强制“996”,另一个问题是关于人才培养的问题(因为我不是人工智能方向的,如果公司没有培养机制,去了也没有什么用)。


寒武纪的工作制是弹性的,标准时间是8小时工作制,其他时间自由支配,一切都以结果为导向,早干完早收工(具体工作强度如何,只有入职之后才能知道)。


寒武纪对于人工智能的培训已经有一套完整流程,一般为1到2个月,然后会慢慢让员工接触一些项目,逐渐培养。


HR面。在总监面后两个小时,就开始HR面了。基本内容也是自我介绍、工作地点和薪资待遇预期。其中与总监面不同的是,HR重点问了你能为公司带来什么。我的回答是人工智能与自动控制相结合,能够为公司进行自动控制业务拓展提供帮助(其实感觉简历能够通过,就说明他们对你有需求)。


在谈薪资待遇时,HR会问你目前拿到了哪些offer,薪资待遇是什么(一般情况下,HR很可能参考前面offer的薪资,因此怎么回答,是一门艺术)。HR面试之后,是性格测试,后面就等通知了。


最终决定给我offer,大概是3个工作日之后,这就是所有的流程。希望对大家面试寒武纪有所帮助。

#寒武纪##秋招##面经##算法工程师#
全部评论
膜拜大佬
1 回复
分享
发布于 2019-08-15 18:03
二次筛选是没戏了吗?
点赞 回复
分享
发布于 2021-10-14 14:22
百信银行
校招火热招聘中
官网直投

相关推荐

20 71 评论
分享
牛客网
牛客企业服务