商飞软件成都java

当年的AI面试不知道现在是否还有在用了。记得当时做完各个大厂的性格测评，完了之后还有一个ai面试，要你录视频去回答一些问题，自我介绍什么的。那段时间真是杀疯了，一堆邮件发过来，一堆测评和ai面试，受不鸟了真的，当时内心：这个大厂不去也罢。当时很好奇ai面试真的会筛人吗，筛选的标准是什么，机器还是人工筛？

为什么面试问的越详细反而没有后文了？作为一名摸爬滚打了八年的Java开发者，经历了无数次面试与被面试，我观察到一个令人费解的现象：有时面试官问得越深入、越细致，仿佛对你的技术了如指掌，最终却石沉大海，再无回音。 这背后并非偶然，而是不同规模公司对人才需求的底层逻辑差异所致。结合我的亲身经历和思考，我认为核心在于：大厂赌的是你的“潜力”，而中小厂要的是你“立刻能干活”。🧠 大厂视角：深挖是为了验证潜力与深度思考能力在大厂的面试经历中（无论是作为候选人还是面试官），我深刻体会到他们对“问得深”有着不同的目标：“剥洋葱式”提问不是为了刁难，而是考察思维深度： 当面试官不断追问“这个方案为什么最优？...

上周完成了ai面和笔试，下周一面，有无面试过的分享一下经验

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。