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秋招上岸,面经分享。阿里,华为,头条,快手

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祝SURFZJY突破单身
编辑于 2019-09-18 15:55:45 APP内打开
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应届博士视觉算法,最近拿到几个意向书, 真心求大家给点建议:阿里,华为,头条, 快手这四家,主要看中未来的发展(等级上升空间、技术提升空间、跳槽时外界认可度等因素)。
更新一下:感谢各位牛友的建议,自己基本做了决定,大概率会去华为。分享一波面经回馈牛友。

个人基本情况:硕博连读,有项目经历,有竞赛经历(Kaggle),有顶会顶刊,有兼职实习经历。
秋招感悟:
1.能去实习尽量找个实习,大厂实习面试好过一些,转正概率也很高。我们不允许长期专职实习,所以我只能选择直通终面。
2.秋招一定要走提前批,不然校招HC会比较少,相应困难也比较大,并且需要笔试(博士也需要)。
3.不要认为自己还没准备好,就再准备准备再等等再面试,永远都不会准备完美,在面试中进步,不断通过面试发现自己的弱点并进行补充。越早HC越多,越容易拿到offer。
4.找和自己方向对口的部门直接联系人内推,一定要注意研究方向和岗位的匹配度,尤其是博士,对口的岗位通过率会很高。所以前期一定要花时间多调研,多联系别人多问,找到和自己研究方向匹配度最高的的公司和岗位。
5.找工作前目标要明确,工作地,户口,工作性质等要提前考虑好,有选择性的面试,不然面试的公司太多会很累。
6.现场面试的可以去一次面很多轮,所以流程会比较快。远程面试不用跑远路去公司,但是需要一面一面的约。由于个人比较懒,所以会尽量选择远程面试,大家可以根据喜好在约面试的时候选择。
7.博士要提前有一些干货作为offer的敲门砖,个人感觉:顶会顶刊>大厂实习经历>竞赛经历>项目经历。所以提前丰富自己的这些硬指标才是最重要的面经。如果你刚入学,请看完这一条就马上去努力吧!你的顶级论文会让一切面试都变成聊天,你的面试由你主导
祝大家可以找到心仪的offer,希望你看到第7条的时候还有几年才毕业,可以用这关键的几年武装自己。

下面是具体的面试内容:
阿里:
阿里春招实习面试通过后选择了直通终面,没去实习。秋招时直通终面答辩成功转正。
一面技术面(1小时):介绍自己。介绍论文。Triplet Loss,参数怎么选择,不收敛如何处理。Kaggle比赛算法策略介绍。算法题:回文检测。有什么问题吗?
二面leader面(1小时):介绍自己。介绍实习,项目,论文。基础知识:batch normlization, Adam, FV的细节。有什么问题吗?
三面交叉面(半小时):介绍自己。介绍自己最自豪的work。有什么问题吗?
四面HR面(25分钟):介绍自己。如何定义有价值的技术,有哪些?实习经历,公司介绍,部门介绍,工作内容。最近在干什么。介绍论文。还有哪些公司的offer。有什么问题吗?
五面直通终面(40分钟):讲PPT,介绍自己,自己的研究方向,研究思路,研究成果,实习经历,项目经历,竞赛经历,职业规划。

华为:
提前批
一面技术面(1小时):讲PPT,介绍自己,自己的研究方向,研究思路,研究成果,实习经历,项目经历,竞赛经历,职业规划。样本不均衡怎么解决。图像检索算法的加速策略。
二面HR面(半小时):有几个offer了,会来我们这里吗?薪资体系了解吗?选择工作主要看哪几方面?
专家面:一面中是6个面试官,其中包含了专家。

字节跳动:
提前批
一面技术面(1小时):介绍自己。介绍论文。算法题:1-n的数组,找出数组中缺少的数字(缺1数字个时,缺2个数字时)。
二面技术面(1小时):介绍自己。图像检索与分类的区别。为什么对图像检索的研究集中在聚合,而不是其他研究方向例如网络结构?结合检测的检索。FAISS库。FV和VLAD的区别,BOW。GMM和K-means的区别。算法题:合并有序链表。
三面主管面(半小时):介绍论文。CNN特点。基本网络介绍。检测算法介绍。检索加速算法。
四面主管面(半小时):介绍论文。解决短视频截取问题的解决方案。算法题:确定链表环的起始位置。

快手:
提前批
一面技术面(1小时):介绍自己。介绍论文。PQ,ITQ,OPQ,IMI算法介绍。视频侵权查重解决方案。算法题:找到第k大的数。
二面技术面(1小时):介绍自己。介绍论文。介绍比赛。
三面主管面(半小时):介绍自己。职业规划。







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