【华为】AI工程师

华为

截止2024-04-26,还在泡池子😓

前言

在圈子里,都叫华为 为 华子。

说在前面:华子流程长,而且不到Offer都不稳,不要有华子情节 警告24届的学弟学妹千万不要相信华为

华子的HR算是非常出名,非常多,甚至业务人员也要帮忙拉人,听说还有KPI。这也导致很多KPI的流程。。。流程完成后就失联了。

华子一般有对接人和HR,对接人一般是对应部门的业务人员,主要负责联络感情;HR是实际推进流程的。

关于笔试

华子很早久让我投它们了,但是流程还是长的一批。一开始投递的是“星光工程部”,很久过后,别的同学都收到笔试消息了,我还没有收到,我就开始觉得奇怪了。有消息传出,就联系HR(发邮件)改投了“IT集团”。但第一次笔试挂了。之后投了“产品数字化与IT装备”,HR说可以补考,就又发邮件改投了过去。

华子的笔试对不同学校,分数要求不一样,对于目标院校(985院校,以及其他一些优秀院校)及格分数为150,其他院校及格分数为300。笔试分数是及格才有面试,并且影响在池子中的排序。

第一次笔试,第一题都才做了80%,其他的两题自然是没写。原因是它的输入对CPP不友好,我觉得是输入样例的人员没有设计好。比如说它要求多行的输入如下(这里使用*代替多余的空格):

abc**
1 2 3*****
...

它每行末尾的空格都不唯一,由于CPP输入不太熟悉就卡在这了。如果用Python的话,会好很多。

第二次笔试,就没有这个问题了。A了100、0、95,一共385分。

关于流程

华子的面试一般是线下集中面试,粤港澳地区统一在11月线下面试,面试地点在广州、深圳,全部面试流程一般会在一天内结束。在此之后的面试一般采用线上的形式。

关于面试,我的二面面试官不是投递部门的,而且好像不是做算法的。问了些Java八股(这是我面试唯二碰到的开发八股),我是一点都不会,会的也早忘了。虽然答得很烂但是还是给过了,这时我就有点觉得估计是KPI了。

三面主管聊的还好,主管说“1~2周就能有消息了,现在的流程比之前(指秋招)快很多了”。结果到现在一点消息都没有。中途,大概是年前的时候问了一下对接人情况,被告知“等平台消息”。我就知道开不出来了,还在养鱼。

投递时间2023-08-24

星光工程部

改:IT集团

改:产品数字化与IT装备

第一次笔试2023-10-18 19:00 - 21:00

第一题80% 挂了。 原因:CPP不友好,输入后面带空格,输入整半天,早知道用Python写了QAQ。

第二次笔试2024-01-10 19:00 - 21:00

第一题100%

大概意思是,给一个数组,有几个关键字,按关键字排序。 sort一下就过了。

第二题0%

********************* 没做出来,还打算写个简单的骗样例,也没过。

第三题95%

大概意思是,有一个10000x10000的二维坐标,有几个“基站”在坐标点上,这些“基站”能覆盖以自身为中心的3x3的区域,问这些“基站”的最大覆盖面积是多少,并且要求基站数量最少。返回最大的覆盖面积与最少基站数量。

基站数量 <= 1e5

当时的解法是,

如果考虑所有的基站,那么覆盖面积一定是最大的,那么我们还需要去掉一些多余的基站。那哪些是多余的呢?

一个简单的想法是,如果某些坐标点仅由一个基站覆盖的话,那么这个基站不能去掉。

反过来说,如果某些坐标点不止由一个基站覆盖,那么这个点是可以去掉的。(这个说法不是充要条件,所以才通过了95%)

  1. 枚举所有覆盖的坐标点,维护一个结构存储这些坐标被几个基站覆盖了。
  2. 如果使用10000x10000的二维数组存储这些点,一定会超时。改使用哈希表存储这些被覆盖的点。这些点的数量 = 基站数量*9 = 9e5,还在复杂度要求内。
  3. 去掉那些“多余”的基站。
vector<int> solution(vector<vector<int>>& points){
    unordered_map<int, unordered_map<int, int>> mmap; // 存储被覆盖的点, [x, y] -> cnt
    // 遍历所有基站
    for(auto& p:points){
        int x = p[0];
        int y = p[1];
        // 9宫格
        for(int i=x-1;i<=x+1;i++){
            for(int j=y-1;j<=y+1;j++){
                mmap[i][j]++;
            }
        }
    }
    int area = 0;
    int cnt_points = 0;
    // 遍历所有基站
    for(auto& p:points){
        int x = p[0];
        int y = p[1];
        // 9宫格
        bool flag = true;   // 是否删除
        for(int i=x-1;i<=x+1;i++){
            for(int j=y-1;j<=y+1;j++){
                if(mmap[i][j] == 1){
                    flag = false;
                }
            }
        }
        if(flag){
            // 删除该基站
            for(int i=x-1;i<=x+1;i++){
                for(int j=y-1;j<=y+1;j++){
                    mmap[i][j]--;
                }
            }
        }else{
            cnt_points++;
        }
    }
    for(auto& [x, val]:mmap){
        area += val.size();
    }
    return {area, cnt_points};

}

后面分析,有些情况没考虑,导致 删少了

如下,有A,B,C三个基站,假设左右两边点都>1(不止被覆盖了一次)。

>1  2  3  2 >1
>1 A2 B3 C2 >1
>1  2  3  2 >1

那么,按照之前的算法删除A,或者C都是不合适的。此时,删除B才是最优解。

一面2024-01-16

大概70多分钟,没开摄像头。

  1. 自我介绍一下吧。(刚进去第一句就是这个还没反应过来)
  2. 看你项目主要都是科研,有实际应用落地的吗?
  3. (其他项目相关的问题,问得比较乱不太记得了)
  4. 讲一下Transformer的结构。
  5. python中列表和元组的区别。
  6. 如果让你来做一个AI的任务,你的流程是怎么样的?
  7. 在你的项目中,有哪些数据预处理步骤?
  8. 在你的项目中,使用到了哪些数据增强方法?
  9. 介绍一下你的项目工作的目录是怎么样的?有哪些目录结构。 面试官说,主要看一下项目的代码管理结构,因为多人合作的时候,好的代码结构很关键。
  10. 做题。*******************

这题多种解法。 O(n^3) ~ O(n)都有。

先是写了个O(n^2)的,没写出来。然后写了个O(n^3)的。(真的菜啊)

二面2024-01-17

大概60分钟。

  1. (没自我介绍)
  2. 介绍项目。
  3. java八股。

3.1. Hashmap是线程安全的吗。

3.2. Mybatis如何防止sql注入。

3.3. Spring的IOC的流程。

可能是简历上有写java开发经历。(都是本科做的,忘了都) Java八股是一个没答上来。

  1. 工作地点。
  2. 做题。*************************

简化版,仅有两种字符。

一开始使用DP写,发现不对,然后用滑动窗口写。面试官提示用滑动窗口写。后面在leetcode提交了一下,过了。

  1. 反问:主要做什么业务。(面试官说,“我不是你们部门的”。但主要还是NLP、语音等相关的业务。)

三面2024-01-17

大概60分钟。

  1. 自我介绍。
  2. 介绍一下你的项目的选题是如何选的,具体是如何开展科研的,导师在你的工作中充当什么样的角色。
  3. 介绍一下生活中印象最深刻的一件事。
  4. 介绍一下家庭介绍,如果方便的话。
  5. 平常空余时间做点什么?
  6. 在科研上遇到什么困难,如何解决的。
  7. 有没有令你最难过的时刻。
  8. 讲一下你对华为的看法、了解,为什么选华为,华为能给你带来什么。
  9. 从总体上评价一下你自己,给自己一个画像。
  10. 聊聊华为不能给你带来什么。
  11. 反问:华为在对新人的培养是怎么样的。 (大概有5个月的培养期,里面会学很多东西,每个新人会分配导师。新人的表现是导师的KPI。新人会有考核。考察主要看实际做的结果如何,如果只是学了很多东西,但不能实际运用是不合格的。华为还有自己的“华为大学”,里面有很多课程,很多人周末还会来学。)
  12. 反问:多久有消息。(目前这段时间比较快了,大概1-2周。)
#复盘面经##华为#
2024秋招 文章被收录于专栏

谨纪念我从2023-08-22以来长约半年的校招历程

全部评论
我也投的ai工程师,面试也问的ai😿,但是我其实是做slam的,最后被软开白菜捞走了
1 回复 分享
发布于 2024-04-29 17:12 湖北
你好,我想问一下,楼主投的是AI工程师,为啥面试官还会问一下Java八股和Spring呀?
点赞 回复 分享
发布于 2024-04-28 22:54 上海

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&nbsp;&nbsp;&nbsp;注:本秘籍适用于计算机、人工智能、电子信息等相关专业的应届生,目标是互联网大厂/知名科技公司的算法工程师岗位(如搜索推荐算法、CV、NLP、LLM等)。✅&nbsp;一、前期准备1.1&nbsp;岗位了解🔍&nbsp;算法岗位的分类-&nbsp;搜索推荐算法:常见于字节跳动、美团、阿里、京东等公司,负责商品/视频/资讯/音乐等的搜索推荐等,出名的部门如阿里妈妈、百度凤巢、快手社科线等。-&nbsp;CV/NLP算法:百度、腾讯、华为、商汤等偏AI方向的公司需求较多,对应的业务场景如视觉感知、目标检测、query理解、意图识别等,岗位要求CV比较卷,需要论文背书。-&nbsp;风控/金融算法:蚂蚁金服、平安科技、微众银行等金融科技类企业。-&nbsp;机器学习算法:业务场景广阔,如电商的搜索推荐、公司中台等。-&nbsp;大模型/AIGC/多模态算法:业务场景广泛,如智能客服机器人、文生图等,出名的部门如阿里通义实验室、字节豆包、快手可灵等,对实践的要求比较高,如参与过大模型预训练,SFT,RLHF等项目。🎯&nbsp;如何选择岗位-&nbsp;结合自己的研究方向或实习经历;-&nbsp;参考行业趋势(如AIGC、大模型、多模态等);-&nbsp;考虑公司发展路径和成长空间;-&nbsp;关注base地点、薪资结构、工作强度等实际因素。1.2&nbsp;简历准备📄&nbsp;简历要素-&nbsp;基本信息:姓名、联系方式、邮箱;-&nbsp;教育背景:学校、专业、学历、毕业时间;-&nbsp;项目经验(重点!):每个项目写清问题背景、解决方法、技术栈、结果(最好有量化指标),强调自己在其中的具体贡献,如“主导”、“设计”、“优化”等;-&nbsp;实习经历(如有):写清楚做了什么、用了什么技术、解决了什么问题;-&nbsp;技能项:编程语言如Python、C++、Java等,框架工具如PyTorch、TensorFlow、Sklearn、Hadoop、Spark等;-&nbsp;学术论文、竞赛名次(如Kaggle、天池等)。✨&nbsp;小贴士-&nbsp;控制在一页内,简洁明了;-&nbsp;使用PDF格式;-&nbsp;避免空洞描述,突出技术细节;-&nbsp;建议至少有一个比较垂直的项目(岗位匹配度高),可以再放一个自己学校科研的项目(如果有论文就更好了)。1.3&nbsp;刷题和八股💻&nbsp;刷题平台推荐-&nbsp;LeetCode(hot&nbsp;100,可参考代码随想录)-&nbsp;牛客网(国内题目更全,很多公司笔试的平台,需要熟悉ACM形式)📚&nbsp;刷题建议-&nbsp;先按类型刷(数组、链表、二叉树、动态规划、回溯、贪心、图论等)-&nbsp;中后期做周赛、双周赛模拟真实环境-&nbsp;掌握常见算法模板(DFS/BFS、二分查找、快排、TopK等)📝&nbsp;八股内容(基础知识)(见下图1)✅&nbsp;二、面试相关2.1&nbsp;面试风格⏱️&nbsp;面试形式一般是2到3轮技术面+1轮hr面,一般为视频面(也有电话面)。一般一面的面试官,是日后要加入团队的leader(+1);二面的面试官,是交叉团队的leader;三面的面试官,是主管(+2)。🧩&nbsp;面试流程自我介绍(1~2分钟),项目深挖(核心环节),八股拷打(理论知识),手撕代码题(共享屏幕),反问环节。2.2&nbsp;项目相关🧩&nbsp;面试官常问的问题这个项目的问题背景是什么?你想解决什么问题?你的解决方案的动机是什么?你是怎么设计模型的?有没有对比过不同模型?数据是怎么处理的?有没有做特征工程?模型效果如何?用什么指标衡量的?模型有上线吗?上线后发现效果不好有思考是什么原因吗?遇到哪些困难?你是怎么解决的?如果让你重新做一次,你会改进哪里,未来的升级迭代考虑哪些方面?✅&nbsp;应对策略项目讲清楚:背景&nbsp;→&nbsp;方法&nbsp;→&nbsp;实现&nbsp;→&nbsp;结果。技术细节要扎实:能讲清楚Loss函数设计、模型结构、输入数据的处理、衡量指标等。2.3&nbsp;八股相关🧾&nbsp;高频考点(分类整理)机器学习:-&nbsp;什么是过拟合?如何防止?-&nbsp;随机森林,GBDT&nbsp;和&nbsp;XGBoost&nbsp;的区别?-&nbsp;SVM原理?核函数的作用?-&nbsp;Bagging&nbsp;vs&nbsp;Boosting?深度学习:-&nbsp;Transformer结构?为什么比CNN/RNN好?-&nbsp;Dropout的作用?训练和测试阶段的区别?-&nbsp;BatchNorm的计算过程?优点?-&nbsp;BN和LN的区别以及Transformer为什么用LN?-&nbsp;Transformer里的Attention的理解,以及公式里为什么要除以&nbsp;$$\sqrt{d_k}$$?-&nbsp;梯度消失/爆炸的原因和解决方案?-&nbsp;介绍下Transformer的结构?大模型相关:-&nbsp;GPT和BERT的区别?-&nbsp;大模型应用的位置编码的方式有哪些?知道旋转位置编码(ROPE)吗?-&nbsp;大模型微调的方式有哪些?LoRA微调的原理及改进?-&nbsp;大模型用的强化学习的算法有哪些?比如RLHF,PPO,DPO,GRPO?-&nbsp;了解大模型的RAG,Agent吗?-&nbsp;知道模型训练和推理加速的方法吗?模型评估:-&nbsp;AUC的含义?如何计算?-&nbsp;Precision和Recall的区别?应用场景?-&nbsp;为什么不能只看准确率?工程相关:-&nbsp;如何进行特征工程?-&nbsp;做特征embedding的方式有哪些,以及适用的场景?-&nbsp;模型调参的方法有哪些?-&nbsp;分布式训练怎么做?2.4&nbsp;HR相关👥&nbsp;HR面常见问题-&nbsp;自我介绍(简短有力)-&nbsp;为什么选择我们公司?-&nbsp;你的优缺点是什么?-&nbsp;未来3年的发展规划?-&nbsp;你最大的挑战和收获?-&nbsp;你如何看待加班文化?-&nbsp;你有其他的Offer吗?-&nbsp;你愿意来某某base地工作吗?-&nbsp;你有女朋友/男朋友吗?✅&nbsp;回答技巧-&nbsp;真诚表达,不套路;-&nbsp;结合公司业务、技术氛围、成长机会来谈;-&nbsp;展示你的热情和长期意愿;-&nbsp;对加班文化可以表示理解并接受合理范围内的高强度工作。-&nbsp;展示自己的offer实力(如有),不卑不亢,有礼有节。-&nbsp;展示自己对base地满意的点,列举其好处。✅&nbsp;三、问题反问在面试最后,通常会有“你有什么想问我的吗?”这个环节,这是展示主动性和思考深度的好机会。3.1常见优质反问问题✅&nbsp;关于团队目前团队的技术栈主要是什么?团队目前的重点方向是什么?我将加入哪个项目组?主要负责什么模块?团队主要是偏重业务还是预研方向?团队的base地在哪里?✅&nbsp;关于成长公司对新人的成长支持有哪些?有无mentor制度?是否鼓励参加技术会议?✅&nbsp;关于业务该岗位的核心产出指标是什么?当前业务面临的最大挑战是什么?✅&nbsp;关于流程后续还有几轮面试?预计什么时候出结果?🎯&nbsp;总结:通关路线图(见下图2)📣&nbsp;最后一句话算法岗竞争激烈,但只要你足够努力、方法得当、心态稳定,offer终将属于你!祝各位纵有千古,横有八荒,前途似锦,来日方长!祝大家早日斩获心仪Offer!🎉
牛客刘北:mark总结得很全
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bg9本,因为本身简历里面有过小厂实习了,然后有机器人竞赛国奖和具体java项目经历。请问还有必要参加小厂实习吗,因为感觉对简历提升也不大,然后也快秋招了不如好好准备秋招૮&nbsp;o̴̶̷᷄&nbsp;·̫&nbsp;o̴̶̷̥᷅&nbsp;ა现在很纠结,想问问各位佬的建议,万分感谢!!!面经:【字节】一面八股RRT算法和A*算法是如何实现路径规划的?(结合我的竞赛经历)python和C++适用于哪些场景,原因是什么?相对于python语言,C++为什么能够提高性能更精确的控制硬件?Java性能调试有什么方法?项目为什么选择RabbitMQ作为消息队列而不是Kafka?描述一下Redis内存淘汰的过程计网:Tcp中time-wait的作用Mysql中的慢查询的原因算法题:给定一个整数数组,找出数组中乘最大的连续子数组【华为】一面先问了一下创业项目和实习经历,主要是自我介绍写的比较详细,然后很多都是跟着我的节奏走的。感觉八股问的很少很简单都把我吓到了。。我还以为我被kpi了,但是没几分钟就秒过了。【八股】1、线程池的作用2、多线程编程是如何处理并发的?【算法题】841.&nbsp;钥匙和房间有&nbsp;`n`&nbsp;个房间,编号从&nbsp;`0`&nbsp;到&nbsp;`n-1`。初始时,除了&nbsp;`0`&nbsp;号房间外,其他所有房间都是锁住的。进入一个房间后,可能会找到一套不同的钥匙(即可以解锁其他房间的钥匙)。判断是否能够进入所有的房间。如果可以,返回&nbsp;`true`;否则返回&nbsp;`false`。(leetcode中等)引流:字节,腾讯,阿里,拼多多,淘天,小米
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