智驾er的春招之旅

个人背景:中9本硕,一段轻舟实习,无顶会但有Kaggle 3D Detection银牌

投递清单及进度

小米汽车

感知算法工程师

Offer

3.5笔试→3.12技术面→3.20HR面

蔚来

量产感知算法

二面挂

简历评估2周→3.8一面→3.15二面

理想汽车

BEV感知研发

终面待定

3.1笔试→3.10技术交叉面

小鹏汽车

场景语义理解

已OC

免笔试→3.6直接两轮技术面

元戎启行

端到端模型研发

二面

3.13投递→3.20一面

Momenta

Occupancy算法

一面挂

3.3笔试→3.18技术面

面经分享

1. 小米汽车

一面大概一个多小时

  • 开始是5分钟左右的自我介绍(自己提前准备好了PPT)
  • 二叉树最大路径和(变种)+ 多相机标定矩阵求解算法题:设计BEV视角下的非极大值抑制(NMS)
  • PyTorch实现RoIAlign反向传播(现场推导公式!)
  • 项目深挖:实习时BEV车道线拟合的损失函数设计(答出GaussianFocal Loss加分)
  • 八股:Transformer在BEV中如何解决长序列问题?(答稀疏注意力+局部窗口)

面试官人超好,基本上不问我不会的,不会为难我,经常说“没事哈”,最后还花了10多分钟跟我介绍车辆控制方面的细节

2. 元戎启行

一面大概面了一个小时,本来以为会主要问检测跟踪相关的,结果主要还是就着我的实习来提问

  • 自我介绍
  • adetailer使用如何实现增大与用户相似度
  • 删除链表中重复元素
  • 牛客网如何证明你的BEV模型优化真正提升了量产车指标?(需对比A/B测试数据)
  • 数据闭环中bad case挖掘的具体流程?(答了聚类分析+人工标注优先级)
  • 如果特斯拉开源下一代Occupancy方案,你会如何快速迭代?(答:优先复现+对比测试关键模块)

面试难度还是比较高的,全程拷打,不过跟牛客上说的一样,面试官都比较专业,也很尊重人,面试体验也拉满。

3. Momenta

面了半个小时左右吧,不知道是不是kpi面

  • 自我介绍
  • 实习深挖
  • Occupancy网络如何平衡精度和推理速度?(答NeRF+体素稀疏化被质疑计算量)
  • 贝叶斯滤波在动态障碍物预测中的应用(没答全直接凉)

面试体验也还不错,不过确实没答好,大概率是直接凉凉了

#春招##momenta##小米求职进展汇总##元戎现在香不香#
全部评论
佬为啥没留轻舟,没机会还是自己选择原因吗
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发布于 04-04 02:59 北京

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2025-06-25 投递2025-07-01 ai面2025-07-14 一面一面:我有问过身边几个朋友最近小鹏的面经,都和我完全不一样,经历仅供参考。无八股无手撕,无压力面,纯项目。约的晚上很晚的时间,总时长40min。首先说我内容做的很详细,但全篇只问了我第1个项目的事情。问题1:你在这里面的担任,做了哪些工作我脑子抽抽,滔滔不绝讲了10min,背景、创新、方法全讲了一遍。面试官没有打断。问题2:左右相机建立的点怎么判断是同一个追问:在候选角点密集且有噪声的情况下,如何确定一对一对应,以便进行后续优化。追问:如果共识区只取一半参与计算,那和中间重叠的部分就会被排除,导致原本应有的 overlap 消失。追问:如果左右分开管理,可能会出现一边优化得很好,到另一边由于边缘等因素优化质量较差的问题。回答:把我问住了,我的设计确实没有很好的考虑这个点,只是实现了预期功能,没有更深一步考虑追问:特征点在转移到另一个相机后位置发生明显偏移,你会调整这个位置,还是等最后的大BA统一优化?回答:没有专门在这一步进行调整,处理方式比较简单,确实可能存在优化空间。问题3:角点不明显的场景也有改善?回答:虽然没有这方面内容,但我没直接说,而是拿了一部分之前的工作往这方面的东西去靠。我的方法两相机视角差别大,特征点的匹配效果不好,做过这个问题的相关研究。文章的创新点里也考虑了这部分内容问题4: C++ 多线程和内存方面的了解(不算是“考”八股)回答:底层理解不深,但平时会用到,比如基于开源算法时会参考已有的互斥锁等资源保护做法,我本身在效率和内存上没有做特别多优化问题5:平时调试的逻辑回答:分模块逐步修改,边改边测中间结果,避免一次性大改造成混乱。提取核心功能写 demo 单独验证,通过再整合进系统,并举了替换描述子的实际例子说明。追问:c++这样的话还是比较麻烦,要是Python的话会简单回答:我笑着说是,然后又简单讲了一个虽然工作量很大,但也能做到的例子他笑着跟说,经常Python10分钟就搞定,c++写几个小时,最后一跑起来还挂了😂最后 HR 认真介绍了他们部门在做地图相关工作,我顺势问了自动驾驶的趋势,聊到了端到端和传统方案。大同小异,端到端为主,传统方法更多起兜底作用。考虑到时间太晚就没有问别的。结果大概两天内出,后续还有一次技术面和主管面。整体感觉很好,面试官态度很友好,也是这段时间唯一一个夸过我的HR。
小鹏汽车一面43人在聊
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