百度开发测试工程师一二面面经

先说背景：某985本硕，一段中小厂实习经历，GPA前20%，自认为简历还行。投递情况：字节、腾讯、阿里、美团、快手、京东、百度……能叫得上名的基本都投了3月份开始投，断断续续投到4月底，前后加起来大概80份简历出去了结果：2个面试。对，你没看错。80投2面。其中一个面试挂了，另一个流程到现在还在卡着，状态栏写着“面试评估中”，鬼知道要评估多久。最让我崩溃的是字节——我投的是AI产品岗，简历连初筛都没过，直接“简历挂”我去牛客上翻帖子，看到一个26届的老哥也在吐槽，说“AI方向投递结果不算好看，简历挂不少，也有一些流程卡住没动静”我当时心想，原来大家都一样啊。但问题是，我明明觉得自己的经历挺匹配...

投的大厂几乎全都是简历挂，我不太明白，我问了很多人他们都说简历没什么问题。可是快手挂我两遍美团、阿里大部分、拼多多、字节剪映、懂车帝、爱奇艺、百度、oppo、小米、美的、哔哩哔哩基本上都是简历挂。我想不通了，一整个三月只有腾讯和钉钉给面了。结果腾讯的两道题我没a出来，钉钉遇到kpi面，面完出来看官网果然是秒挂，我已经觉得绝望了。难道真是简历问题？

目前只有wxg约过一面，手撕没撕出来就挂了

最近影石的秋招真的让我心态反复横跳。本来已经打算放弃了，结果后面又被抬价，直接又燃起希望了😂整体面试体验还是挺不错的，面试官都很强，问得也很深入，尤其是对项目和底层原理的考察非常细。这里整理一下自己的面经，希望能帮到后面准备秋招的同学。一面：疯狂技术拷打（AI推理 + C++ + 体系结构）一面的面试官绝对是技术大牛，问题密度非常高，几乎没停过。AI推理 / MNN / 模型部署为什么选择 MNN 推理框架？调研过其他框架吗？模型从训练到端侧用 MNN 推理的完整流程是什么？int8 和 FP16 的性能提升明显吗？MNN 做了哪些优化？双线性插值的 4 个点权重怎么计算？仿射变换用了哪些 ...