华为机器学习工程师面经分享
投递的是华为机器学习工程岗位
一面:
1. 短暂自我介绍环节
2.介绍一下项目
介绍项目中的算法, 用到的软件,网络是自己写的吗 etc
3. tensorflow 和 pytorch 的区别
4. c++ 用没有用过? 指针和引用的区别
5. 线程和进程的区别
6. 现场出题,限时写代码. 要求大概就是能讲清思路, 不需要完全debug成功. 我当时debug完成, 还进一步考虑复杂情况, 面试官就催了一下下.
总结来说, 一面氛围比较轻松, 问的问题也主要围绕着做过的项目,面试官也很nice, 遇到答不上来的问题会说, 没关系,这个确实你没有相关的经验.
二面：
1.短暂的自我介绍
2.因为我说了熟悉tensorflow，就问了问我tensorflow的graph缺点
3. 看我项目里用了GAN, 问了些GAN的知识，项目的主要贡献，遇到了什么问题，算法上的应用与优化，问的相当细节。conditional GAN 和GAN的区别，conditional GAN是针对什么问题提出来的 etc。
4. python装饰器，迭代器，生成器是什么
5. 深度概率编程， 关于VAE的一些问题，自己做的项目有没有什么对VAE算法的更新。VAE和GAN的区别。
6. 现场出题,限时写伪代码.
二面相对来说，问的相对深入细节很多，要求对算法，工具本身有系统性地理解，hmmm就是总共二面前前后后弄了两个小时。
不过面试官依旧nice。当场说二面过了，等待主管面试安排，开心～～. 攒人品~~
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