【日常实习】滴滴 AI安全驾驶产品 一面 业务面
近期最开心的一次面试，面试官给了很多积极的评价和互动，属于挂而无憾的一次面试，在这里也夸夸HR，很积极帮我和业务沟通争取机会
- 自我介绍
- 对A项目优化感兴趣，讲讲
- 追问：你们的AI模型是覆盖了哪些方面
- 追问：那你们的产品是已经投产使用了吗？
- 追问：你们有面向用户/患者吗？
- 面试官："哇哦，挺有意思的项目啊"
- B项目，你们召准的提升，是内部测试数据，还是在线数据？
- 追问：那客户平时也很忙，需要配合你们进行数据标注和模型验收，你们是怎么平衡的
- 面试官：啊，挺酷的，你这样经历过完整的项目挺好
- 了解毕业情况和入职时间
- 开放性问题吧：我们团队的KPI就是降低事故率，其中碰撞和非机动车占比大，你怎么从硬件软件方面来解决？
- 硬件：增加传感器，硬件冗余，这块我不是特别了解
- 软件算法：迭代算法：检测到危险对司机进行提醒、发生紧急情况下控制车辆纠偏、对司机综合评估 管控高风险司机
- 追问：针对提醒这一点，展开来讲讲，你觉得漏召回和误召回怎么处理：
- 安全是第一位，宁可让司机觉得烦，也要保证司乘和行人的安全
- 追问：那对于误召回，你觉得怎么样降低呢？
- 我了解到，目前的算法是进行持续检测判断，而不是单次判断，而且目前的算力是支持在极短时间内多次计算的（思路没打开啊！活活一个臭开发）
- 追问：那如果只能从单次来说呢？
- （挠头，问了问提示，面试官提示分场景）
- 从当前车速来判定，低速或停车的提醒级低，高速提醒级高。在复杂路段比如十字路口，提醒级高
- 追问：你说的十字路口，怎么判断呢？
- 在转弯的时候，或者盲区内检测到障碍物时提醒
- 追问，盲区这个是对的，还有一种可能，比如对面闪远光灯
- 自己总结了一下，检测到视线有干扰，比如远光灯时提醒级别高，视野开阔时提醒级别低
- 反问环节：问了业务、滴滴在自动驾驶的布局
-----------------------3.23找HR跟进了一下，最终还是要了个能立刻到岗的，时差狗好难555555-------------------------
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