TP普联 机器人算法秋招提前批 一面

#面经# #提前批#
量大但不压力。

2025-7-1,TP普联1面,机器人算法工程师(杭州)。

2025-06-16投递比较晚,笔试完一周多约的一面。面试总时间半小时,自我介绍5min剩下都是项目深挖。网上有不少说比较简单的,我这场项目问的还是很细的,全程交流没停过,感觉面试官比较了解我的方向。

1. 形式提问:你是保研本校的吗?本科成绩大约是什么百分比?
2. 项目细节提问:(ai总结)
2.1 项目1:
核心改进点是什么?
你是基于特征点做的 SLAM 吗?基于什么方案?
和其他方案对比有什么优劣?
提出的方法会带来哪些问题?怎么解决?
实际实验中怎么选取关键量?依据是什么?
提出的这个机制是做什么的?解决什么问题?
优化怎么做的?为什么这样做?
如何避免冗余?
2.2 项目2:
你在这个项目中主要负责什么?
网络训练部分你参与了吗?
如何结合学习结果实现跟踪?
这种方式优点是什么?
最后这篇论文你是几作?
2.3 项目3、4...:时间到了没来得及问

语气和交流方式平和,没有打断或施压。
全部评论
uu有收到二面通知吗,我也是7.1一面,到现在还没收到二面短信
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发布于 07-07 15:13 浙江

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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。
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