计算机视觉面经之追一科技和乐信(皆意向书)

之前7月中的sp场，面到这周才面完。海投一时爽，想着都面了，就走完流程吧。基本都是30多w，但是感觉一般吧，没什么吸引力。

追一科技：

一面：

简历面，主要就是聊聊简历里面的竞赛还有实习做的东西，然后针对一些问题，会引申细问，总体无难度。

二面：

二面基本也是简历面，最后来了一道算法题，两数之和，没怎么刷题，连leetcode第一题都没刷过，直接说暴力法，气哭。

CTO面：

CTO面跨度贼长，预计有一个月吧，由于跨过了九月份，在八月底收到了感谢信，好像是系统自己设置的，然后转到正式批继续面。

没啥内容，依旧简历面，最后来了个算法题，具体忘记了，跟topk有点关系，只是场景是ip地址而已。

HR面：

随便聊聊，拿了什么offer，都给几元。

总体难度一般吧，追一科技招CV好像是做多模态的，队伍好像目前是10来个人，人均两块显卡。

乐信

一面：

第一轮面试是个女博士面的，比较简单，首先就是ROC曲线，AUC，PR曲线等知识，然后就问了检测模型的历史，我就把RCNN系列，SSD，YOLO系列都给她讲讲，然后就问了Resnet和Densenet解决什么问题，有什么不足。最后就反问了做啥业务。

二面：

第二轮面试是做NLP的主管吧，第一个问题：Transformer的作用和实现，我不会。第二个问题：聚类算法，我说我会kmeans，他说太简单，我说我没怎么用其他的。第三个问题，SVM的优化算法，我扯一些SVM的原理，他说我不是问你这个，我是说优化算法，我直接说我不怎么用机器学习啊。然后他说，CV我知道你很熟，就不问cv了，我们聊聊天。

然后就说到他上班很早到，一般一周上100个小时的班呢，然后我也表示我实习时候也早到晚走，多学习一些新知识。他表示我很不错，觉得我去哪应该都会不错的。

HR面：

常规套路