📍面试公司：字节🕐面试时间：2025.9.28💻面试岗位：人工智能算法工程师-抖音生活服务❓面试问题：先自我介绍，可以展示ppt开始介绍我的项目，依然是挑最想讲的项目讲过程中会不断地和我探讨一些技术，这个面试官的思维会偏向于“这个地方如果这么做/改进可不可以”，而不是直接问你“为什么这个地方你这么做”，还是挺喜欢的这次的面试官和我的方向非常契合，整体体验很好然后开始算法coding：给不同的面值硬币，凑齐N元共有多少种方法，用dfs就行感谢放水呜呜，但是我脑子抽了，一开始的方法会有重复计数，还想了好久然后开始八股我哭死，这个面试官现在主要做AIGC，所以问的特别细：“diffusion中，DDPM和flow matching有什么区别”我只记得flow matching是学习的速度场了，数学原理全部不知道，如实告诉面试官“DDPM中，介绍一下重参数步骤”我哭死，其实我是会的，但是我估计第一个问题把我问懵了，下意识地说我不会，面试完才反应过来，我哭死由衷建议，简历上有diffusion相关经历的，把算法八股吃透后面跟面试官聊得知面试官主要做AIGC，我说我AIGC确实实践较少，面试官还安慰我说没事，希望真的没事吧

8.27投递 控制算法工程师9.16一面无手撕无八股，项目问的很细，面试官只对和岗位相关的项目感兴趣聊到我所用的MPPI算法，面试官很兴奋，因为他之前发表过一篇论文和这个控制算法很像对零跑汽车的看法，与其他车企的对比反问:工作强度如何？答：一周加班三天，大小周我的表现如何？答：应变能力很强，在目前的应试者中算好的总之和面试官聊的很开心--------------------------------------------------------------------------------9.28二面同样拷打项目手敲一个PID框架针对项目，MPC和LQR各自的优缺点岗位base杭州，我的同事...

岗位:风控算法复盘:在牛客平台做，50mins选择题几乎全是小学竞赛题类型，类似于计算小明先走二十步，最后小红什么时候追上小明，能算，但需要时间～可是我先做的编程题，花了很多时间呜呜呜编程:一道SQL

📍面试公司：大疆🕐面试时间：2025.9.28💻面试岗位：图像算法工程师❓面试问题：先自我介绍，可以展示ppt我选择掌握主动权，问面试官是否允许使用10分钟左右介绍我的项目，面试官说可以介绍最满意的一个项目，正合我意介绍过程中会穿插问题，比如“你用的方法A为什么会比方法B有效？有实验结果吗”之后问了一些其他的问题，比如：“有没有嵌入式的经验？”（我是搞深度学习算法的，所以无）“有没有ISP相关的经验？”（同样无，因为我的项目巧妙地绕过了ISP）“你喜欢摄影吗？用的什么相机？”“有用过大疆的产品吗？”“为什么没有考虑pocket系列的产品呢”（盲猜是pocket团队的面试官？）全程无八股无coding，30min不知道自己是不是更应该投递“计算机视觉工程师”这个岗，感觉如果有嵌入式、ISP相关经历的话会跟容易过

最近要社招面试，leetcode题目太多了，总结了一波。以下题单来自于：LeetcodeHot100题单、codeTop网站、灵神题单、Leetcode前300题目 然后总结。算法题单：双指针 1.1 排序 + 双指针 求和问题 解法：先对数组排序，固定左边，左右指针 L = i + 1, R = n - 1，左右两边去重题目：三数之和最接近的三数之和四数之和两数之和 II1.2 双指针-求面积问题 解法：初始化 left = 0, right = n - 1，前后指针求出最大值和较大值题目：盛最多水的容器接雨水1.3 原地修改 解法：一个指针记录目标位置，一个指针遍历数组，进行交换或覆盖操作...

岗位:风控算法复盘:选择题型主要是python类函数，统计知识（岭回归，正态分布啥的），初始化相关知识，树如何变二叉树代码:两个情景题，看起来不难，但没做出来哈哈哈哈，菜的多练

一、科大讯飞算法一面1. udp如何保证可靠性2. tcp头部字节大小3. 字符串匹配算法怎么设计复杂度最小4. kmp算法流程5. 一副扑克牌去掉大小王，随机抽七张牌，抽到炸弹的概率是多少6. 了解哪些设计模式讲一下不匹配，面试官人挺好，给我换java开发了二、java开发一面：1. hashmap原理2. ConcurrentHashmap原理3. 红黑树具体的好处是什么，有什么缺点4. b树b+树的区别5. 常见的线程安全的关键字讲一下原理6. 线程池具体有什么优化策略7. 优先级队列的原理8. Spring注解和AOP原理9. 循环依赖具体怎么解决的10. redis单线程讲一下，有多线程吗11. https的流程，TLS的加密流程12. 整个项目中遇到的难点，怎么解决13. 现在的项目有什么问题，高并发如何继续优化14. 下游服务宕机后，如何防止调用该服务的整个模块崩盘，接口设计有什么兜底措施15. kafka如何保证一致性和可靠性16. 有固定时间看书还是哪里不会点哪里17. 对大模型的理解18. go语言了解吗三、二面+hr面主要是针对项目经历，hr的问题还比较刁钻一点

深挖简历问了一段机器学习预测算法的经历，和一段VQA大模型的经历 八股（基于简历）神经网络的结构，如何调参，选了哪些特征baseline选了哪些，树和神经网络预测的差别GRPO，PPO，DPOLoRA调参和全局调参的区别，为什么冻结一部份参数达到的效果好追问Lora调参的步骤模型上线推理过程中耗时长怎么解决 开放问题进入团队之后会想做算法预测还是大模型对于和酒店打电话推销产品的语料库，怎么找到最优的推销话术 手撕算法leecode01背包问题，在有限背包容量求最大目标和

▶️一面 🚤时长约50min1．自我介绍。2．拷打了一下项目和论文。3．为什么多头注意力能提升表达能力？4．为什么要在大模型中使用 RMSNorm ？和 LayerNorm 有什么差异？5．KV Cache 是怎么起作用的？为什么对长上下文推理很关键？6．大模型推理时的加速思路？7．模型微调时遇到过过拟合吗？怎么处理的？8．✨算法题手撕：1️⃣字符串的全排列2️⃣二叉树序列化与反序列化▶️二面🚤时长约40min1．自我介绍，深挖简历。2．深挖项目，针对项目思路不断追问。3．大模型生成内容如何做去重过滤？4．如果词表特别大（10w+ token ), Softmax 加速通常有哪些实现？5．如果要在中文领域做Instruction Tuning ，需要注意哪些数据问题？6．LoRA 和 Prompt Tuning 有何区别，分别适于什么场景？7．反问。📳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。

1、自我介绍2、Xgb模型的特征工程到建模流程详细介绍，树的深度，数的个数3、Bert模型详细介绍，输入是什么4、可以直接写出transformer代码吗5、什么是multi-head，有什么作用，注意力权重计算公式6、力扣现场写，复杂度是多少，题目：返回所有和为 0 且不重复的三元组。九月初参加的滴滴算法面试，问题基本都是根据简历问的，深挖简历，最后有一道算法题，回答的一般般，挂

鼠鼠做的 91 100不知道为什么第一题有一个用例过不去，没啥好思路就暴力做了，佬们可以帮忙看看代码吗？第一题：波浪数，给定进制【a,b】和十进制【l,r】,以及波浪数【k】，求波浪数满足条件的十进制数。波浪数定义为两个不同的数交替构成的，如 1010, 1A1, ABA；请在【a,b】进制中找到这样的十进制数，且该十进制数必须在区间【l,r】中#####################################################################a,b,l,r,wave=map(int,input().split())mapList={chr(ord("A")+i):10+i for i in range(26)}for i in range(10):mapList[str(i)]=inumList={10+i:chr(ord("A")+i) for i in range(26)}for i in range(10):numList[i]=str(i)def getTenTrans(v,k):# 对应的元素ans=0v=str(v)[::-1]for i in range(len(v)):ans+=k**i*mapList[v[i]]return ansansList={}# 先找到需要处理的进制区间内所有对应的元素for k in range(a,b+1):# 上下限for i in range(1,k):for j in range(k):if i == j: continueq=numList[i]p=numList[j]temp=f"{q}"idx=2while getTenTrans(temp,k)<l:temp+=p if idx%2==0 else qidx+=1v=getTenTrans(temp,k)while v<=r:if v not in ansList:ansList[v] = 1else:ansList[v] += 1temp+=p if idx%2==0 else qidx+=1v=getTenTrans(temp,k)res=[]for k,v in ansList.items():if v==wave:res.append(k)res.sort()for i in res:print(i)####################################################################

GPT使用：科研 代码 论文等场景下怎么使用GPT？？八股：假设空间relu激活函数-缺点 改进 导数突变点会导致什么问题训练集验证集作用，训练集测试集划分需要注意哪些点时间序列的训练集怎么划分实习：业务背景ecpm的计算为什么不选择双og或深og为什么引入的参数能缓解模型预估震荡的问题，预估不准的机制问题可以怎么解决，或通过其他环节补偿？双目标单目标效果如何对比，在样本量级较少的情况下如何分析验证手撕：循环链表

岗位主要是搜广推算法相关的，但面试过程中基本没问，面试总时长约1小时。简历拷打得特别细，会根据两三个项目着重提问，刨根问底地问四五层，直到没法答出来（会很细地抠模型和数据，包括模型的具体结构，数据来源和量级等，一定要定期复习做过的项目）。八股考了激活函数公式（relu，sigmoid，sigmoid的导数），RNN、LSTM、Transformer（主要考察attention）分别的原理、模型的重要公式、模型间的对比。代码部分有两题，第一题是搜索算法（涉及深度优先广度优先）。第二题是比较简单的旋转矩阵（转置后每行reverse）。总体而言，节奏最紧，强度最大，但也是少数开摄像头面试的面试官。反...

- 自我介绍一下- 展开讲一下论文做了什么？具体实现机制的探讨- 简单介绍一下比赛干了什么？- 比赛的几路召回，GRU召回、YoutubeDNN召回等效果如何？为什么？为什么GRU行为序列建模召回比ItemCF效果更差？- Coding：（1）DP：零钱兑换，以及各类变体。

1.面试平台：美团视频面试（leetcode模式）2.自我介绍3.手撕代码：143. 重排链表（非hot100）4.手撕代码：102. 二叉树的层序遍历（hot100）5.手撕代码：121. 买卖股票的最佳时机（hot100）6.介绍一下Transformer7.为什么要用LN，不用BN8.着重拷打一个项目9.反问#互联网大厂实习 #互联网大厂 #算法

岗位：机器人算法仿真一面：一个小时，无手撕1、自我介绍2、主要问项目经历sim2real的完整项目，比较抠细节3、为什么来蔚来4、职业规划5、城市选择聊得很开心，二面推进很快二面：1、介绍2、项目：我的奖励函数是怎么设计，为什么没用rl。对我的所有项目经历都提出了一些质疑。不到半小时很快结束。

对于实习和科研的提问，八股很少，主要还是实习的业务本身以及做科研的idea思路。 手撕两道题 ：一道最长无重复子串，秒了一道没太见过的，就是一个函数输出0和1的概率不等（p，1-p），如何利用这个函数构造一个等可能输出01的函数。想到了两次调用函数的思路，但是没想到两次数相同如何处理，面试官提示＋while循环完成。 因为当时baidu内网坏了，出不了题，用的口述题目，本地ide共享写的。写完面试官突然来兴趣问我实习里面业务功能的实现流程，然后我就共享写了个伪代码讲了下链路。

面试官迟到，草草问完项目，扫了眼简历，象征性的问了几个问题，楼主答完对方也没有什么反应，没有回应八股：1. GRPO DPO2. KL 散度维度3. GRPO 变体手撕：全程投屏写的，手忙脚乱关闭vscode 里的Copilot，面试官一脸不耐烦说开个 txt就行，然后抽象的京东 ME会议投屏还有一堆权限问题1. 写题，BFS 走路，样例都没有，面试官随口胡诌的一个2. GRPO 手撕全程没有反问环节，看样子面试官就想赶紧下班。真心话，如果不想面，其实完全可以不约，何必出来折腾苦命的秋招人呢。

讲1~2个能体现亮点的项目？讲完后问有没有需要补充的内容为什么要用dapo？有哪些优点？项目中agent为啥不尝试tool use？你觉得科研项目中智能体应用和实习项目有啥区别？对部门其他业务有啥感兴趣的？最想要做的技术/业务方向？问喜欢先做题还是想聊项目一般学习大模型知识是怎么学的？有哪些方法？了解其他什么大模型技术？问面了其他什么公司？更倾向于去哪？为什么？leetcode：给一个整数数组 nums ，找到其中最长锯齿形子序列的长度和子序列。（锯齿形：如果当前元素小于上一个元素，那么必须大于后一个元素）ps：没有确定具体方向，后续会根据简历匹配程度划分