华为AI工程师面经

岗位:AI工程师(机器学习方向)
部门:昇腾计算产品部
一面
日期:2021.3.3下午2点-3点
自我介绍

询问项目细节
自己先简单介绍一下项目的内容以及指标

机器学习深度学习知识点
  • 机器学习一般有哪些分数,对于不同的任务
  • 讲讲几种损失函数
  • 正则化
  • 了解1*1卷积吗?
  • 讲一下过拟合和欠拟合
  • 讲一讲BN,以及在测试阶段BN如何处理

C++知识点
  • 32位系统的指针占用多少内存
后面我说我不太会了,就没问了

Python知识点
  • Python的内存管理

手撕代码
  • 反转链表

机试代码回顾三题
  • 对象属性排序
  • 区间动态规划
  • 动态规划

再次问项目
结束

二面
时间:2021.3.5 早上10点-11点10分

机器学习/深度学习
  • 1*1卷积
  • 数据增强的方法:
  • 图像:加噪声,旋转,扭曲,平移
  • 音频:时间拉伸(加速或者放慢音频), Pitch shifting, Dynamic Range Compression (DRC), Background Noise
  • 人脸识别的损失函数
  • 正则化:l1 l2的作用和区别,dropout
  • Dropout在测试阶段如何处理
  • 为什么会出现梯度消失和梯度爆炸?
  • 介绍一下分数,比如查准率查全率F1score
  • 讲一下softmax

操作系统:
多线程和进程的关系
Linux文件权限管理
C++ stl 有了解吗?

Python知识点:
  • Python内存管理(内存如何释放)(一面的问题再次出现了)
  • Numpy的数组,pytorch tensor有什么区别?
  • 数组reshape之后内容是否一样?
  • 深拷贝浅拷贝
  • Python装饰器
  • 介绍一下深度学习框架 tensorflow pytorch

手撕代码:
二叉树的最大宽度 Leetcode 662

总结:
机试的题在考后一定要复习,不会做就学会;
第二面之前,一定要及时复盘一面的问题,第二面可能还会问;
面试的问题的模块都挺固定的,算法面试一般就是机器学习深度学习,计算机知识,编程语言知识,数据结构与算法题目,这几个模块。

三面
时间:2021.3.14 早上1040-1110

l  自我介绍

l  项目介绍

l  项目的意义

l  项目的工作内容,或者贡献

l  描述一下你遇到最困难的事情。你怎么解决的?

l  你的意向工作地是哪里,这个岗位一般在杭州成都西安有位置?

我:深圳东莞

面试官:默默记下来

最后是记了大半页的东西,然后说还有什么要问的吗?

最后当天就发现被拒了。


#华为算法面经##面经##校招##华为##算法工程师#
全部评论
大兄弟拿到offer了吗
1 回复 分享
发布于 2021-03-13 14:03
楼主,昇腾应该是ai框架吧?工作主要是做什么呢😂
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发布于 2022-07-27 11:25
请问一下拒的原因是因为没有HC么?
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发布于 2021-11-07 22:20
大兄弟,我看问了音频相关的东西,是因为你项目中涉及了吗?
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发布于 2021-04-11 22:41
请问笔试考的内容是算法题吗
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发布于 2021-04-09 19:56
投了这个岗位的实习,感觉什么都不会😂
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发布于 2021-03-19 19:25
lz是校招么
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发布于 2021-03-11 12:04
楼主,有问转正的事吗?听说华为现在没有转正,统一秋招。
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发布于 2021-03-05 22:00

相关推荐

07-06 21:46
已编辑
中山大学 算法工程师
✅第一面和二面连在一起面的,有部分题记不住,算法都是先讲思路,再白板写代码,然后给面试官解释代码含义。1、算法:找第K大的数(快排)2、算法:从n个数字的数组中任取m个为一个组合,返回所有组合,顺序不一样的算一个组合(递归遍历+回溯)3、LR损失,推导,并且求导4、L1、L2的区别, L1为什么图像是菱形我说菱形可以用取点值画出来,面试官问怎么取点,我就有点懵住了,面完才想起来菱形应该是 |x| + |y| = 1 的函数图像5、梯度下降系列算法有哪些我有点蒙住了,后来才想起来应该问问 momentum adam 之类的算不算6、xgb介绍一下7、你知道有哪些损失函数?8、FM 与 LR对比一下9、softmax 与 二分类 比有什么特点。✅三面面试官很严肃,而且问的很细,有的题还很偏1、看过什么论文2、看过哪些开源项目3、看过哪些开源框架的源码?看过tensorflow源码没?4、看过xgboost源码没?5、开源项目一般就训练个模型吧,就很少量的代码。看过什么大的工程的源码吗?没看过源码别问了QAQ6、让你学 C++ 你认为你多久可以上手?7、算法:一个排好序的数组 arr 中,可能有重复数字,给定一个数target,求 arr[i] + arr[j] = target (i < j) 的对数。提了两个方法:一个字典记录出现过的数字和对应的索引列表(因为可能有重复,所以是列表)。然后一边遍历一边查询字典中是否出现了 target - arr[i],如果有则计数。双指针。但是有重复的数很麻烦,我考虑了一般的重复数情况,和两个重复数之和恰好为target的情况。但是面试官说还有别的情况,我就想不出来了,然后面试官说先到这吧。。8、auc介绍一下,给出计算公式9、xgb怎么并行运算(除了自带的并行找特征分裂点,还说了一般模型的按数据和按特征并行)但是面试官一直追问详细的并行方法。10、xgb与LR各自的优缺点11、LR为什么更容易并行12、有哪些常见的模型优化算法13、adam公式写一下(同时介绍了adam是momentum和RMSprop的结合)14、RMSprop为什么比adgrad好?15、为什么 adagrad 简单求和不好?16、GMM介绍一下,损失函数写一下17、EM算法介绍一下18、进程线程的区别?进程和线程相比有什么好处?19、用户态和内核态📳对于想求职算法岗的同学,如果想参加高质量项目辅导,提升面试能力,欢迎后台联系。
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