快手商业化行业运营实习生（服饰方向）面经

2025.7.10依旧纯问项目 总时长40min（包括反问） 依旧没有给压力 当做积攒自信吧自我介绍5min项目提问 （ai总结）第一项目：1. 项目一（视觉定位系统）你的系统中是如何定义和处理多个摄像头的重叠区域的？参数选择是否经过系统性的测试？最终结果受哪些因素影响？实验环境是如何构建的？数据从哪里来？如何确保公平对比？是否测试过极端场景（如视角变化大、转弯多）？系统表现如何？你提出的新模块是否做过单独测试？效果提升有多大？计算开销能接受吗？关键帧的选择策略是怎样的？地图点如何管理和关联多个帧？有没有用到先验信息？2. 项目二（增强视觉感知）为什么原始方法在某些环境下不稳定？你的改进逻辑是什么？你在项目中主要承担哪一部分？涉及模型训练还是系统整合？系统是如何综合多个输入结果来提高鲁棒性的？3. 项目三（机器人系统）为什么选择现在的感知方案？替代方案有哪些？系统中哪些模块是你负责的？哪些是直接调用现有的？使用的算法是否满足实时性？是否有预处理环节？数据如何采集与标注？是否人工完成？量级如何？如果规模扩大，你会怎么优化数据构建流程？候选人反向提问整个招聘流程包括哪些环节？大概需要多长时间？我做的项目是否与你们的方向匹配？是否有后续可对接的任务？公司团队与学术团队在工作方式上有何不同？新成员如何尽快融入？

在如今互联网大厂面试环节中，现场手撕代码已经成为了每位面试者必须要经历的一关。目前85%以上的互联网公司都将面试者的现场编程能力作为能否拿到Offer的核心评价指标。如果可以在规定时间内流畅、顺利完成面试官给出题目的候选人，拿到高质量面评的概率要比其他人高出很多。 本文作为《一站式智驾感知算法求职宝典》专栏中CV&感知算法面试常见手撕代码题目汇总系列的第四篇文章，本篇内容包含：Transformer中的单头注意力实现、计算任意多边形的面积实现、计算任意三个点所构成的夹角角度计算实现三道算法手撕代码题目，并给出了参考实现代码。CV&感知算法面试常见手撕代码题目汇总系列将会持续为大...

二面其实是第一次面对HR，因为一面是AI。环节及问题如下：1. 自我介绍2. 如何理解渠道管培生岗位3. 过往实习经历挖掘，具体讲了一个项目的思路4. 学习或实习过程中的失误5. 当有一个紧急项目需要多部门协同处理，但是一个部门并不配合，如何处理？6. 作为一个管理者，如何带好团队？7. 用这三个词描述下自己：“领导力”，“影响力”，“思考力”8. 反问环节整体流程相对轻松，二面属于素质面试，没问很深入的业务。

引言当区块链技术将“去中心化”的旗帜插上互联网的版图，Web3的拥趸们曾预言一个“代码即法律”的乌托邦。然而，2024年全球Web3领域因安全事件损失超24亿美元的数据，如同一记重锤击碎了幻想——从日本交易所DMM Bitcoin价值3亿美元的比特币失窃，到印度平台WazirX因社会工程学攻击损失2.35亿美元，数字资产的脆弱性暴露无遗。这场技术革命的另一面，是暗流涌动的攻防博弈：黑客利用智能合约漏洞制造“提款机”，用户因私钥管理疏忽沦为“待宰羔羊”，而治理机制的缺陷更让项目方陷入“信任崩塌”的漩涡。本文将穿透技术表象，揭示Web3安全的核心矛盾，并探寻破局之道。一、代码漏洞：智能合约的“阿喀...