内推的Momenta深度学习算法工程师岗位,约的周五下午2点的现场面试。赶到Momenta是大概下午1点45左右,然后微信签到之后等了有20多分钟才安排一个小哥过来进行开始面试。 面试过程基本如下       自我介绍       是否知道深度学习框架的底层实现,因为之前没有了解过这么底层的东西所以直接说了不会       如何识别两个不同的场景(环路和高速公路),因为自己没有这方面的业务背景,也没开过车,所以脑子里没有这两种路况的场景概念,随便蒙了几个点,可能只有通过识别交通标志的想法比较靠谱,其他的都不可行。       讲几个自己熟悉的网络结构,然后问resnet在什么情况下比densenet效果好,什么情况下反过来       给一个概率分布均匀的随机数发生器,给一串float型的数,希望通过这个随机数发生器实现对这串数进行随机采样,要求是如果其中的某个数值越大,那么它被采样到的概率也越大       白纸写代码,给一串数和一个目标值,使用四则运算和括号使得这串数最后计算结果为目标值,打印出所有的方案,要求是这些数每个最多被使用一次,可以不被用到。      大概就是这些,整个过程大概持续将近1小时,然后面试小哥让我坐在那里等一会儿,然后又是20多分钟,本来以为是换一个人接着面,没想到是hr拿着简历过来通知我挂了。 整体面试下来感觉不是非常舒服,主要是等待时间非常长,面试前等待毕竟约的是2点所以倒也无所谓,但是既然要挂人了为什么还要让人等这么久,又不是很多面试官需要统一意见之类的。。。面试的表现自我感觉还行,之前去驭势面试感觉面试官比较nice,但是momenta面试中很多问题感觉都是带着业务场景,对于没在自动驾驶这个领域摸过的人确实不太好hold住。 希望通过面试的大佬可以传授一点面经。 
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当年还在美团那个倒霉的 Peppr 团队工作时,我一直有个疑问:这群人每天到底在自嗨什么。每次开会一堆人围着一堆“看起来很高级”的文档转,模板统一、名词复杂、页数感人,每一页都在暗示一件事:“你不懂,是因为你不专业。”但现实是——代码照样写在 💩 山上,该出问题还是会出问题,这真的很逗,系统一出问题,文档的唯一作用就是证明:“我们当初确实认真写过文档。”所以本质区别到底是什么?是代码质量提升了,还是大家在精神层面完成了一次“工程师 cosplay”?有句话说得好潮水退去才知道谁在裸泳。还记得当时的马哥、明哥(图 1 左)最爱反复强调一句话:“所有场景一定要想到。”、“这个场景为什么没考虑到?”不过他们这些话我是真的听进去了。不然我也不会在一年多前就说:这个项目活不过两年。顺带一提,那段时间还有个固定节目。每次下楼,总能听见我明哥在吐槽不同的人。我从他身后绕过去,经常能听到他一边抽烟一边说:“xx 这小子太坑了,回头我一定要跟马哥说说。”于是深谙人情世故但真不会抽烟的我也会从口袋掏出一支低尼古丁含量的烟给自己点上,假意自己什么都没听到什么都不知道,只是来抽烟的。后来我才明白,这可能也是团队文化的一部分:问题永远在别人身上,而我们,永远在复盘里😂。
秋招白月光
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