腾讯云智--武汉地图部门

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？

1. 广告业务场景题： a. 在广告排序时，我们既要考虑点击率（pCTR），也要考虑转化率（pCVR）。如果让你来设计线上排序的融合公式，你会简单地把它们加权相加，还是用 `pCTR * pCVR` 这种形式？这两种方式各有什么优缺点？ b. 训练一个同时预测点击和转化的多任务模型时，如果直接把两个任务的loss加起来，模型可能会只学好简单的点击任务，而忽略了转化任务。你会用什么方法来平衡这两个loss，让模型“雨露均沾”？ c. 像MMoE这样的多任务模型，号称能解决任务冲突的问题。你能用大白话解释一下，它是怎么用所谓的“专家网络”来做到这一点的吗？ d. 有时我们优化模型后，发现高热度内容...

本人是一名普普通通的24届硕士，23年下半年在一家创业公司实习，做运筹算法。校招时也拿到了一些offer，但是由于实习公司当时氛围较好，领导挽留，以及抱着可以快速融入，没有痛苦landing期的想法，最终选择了实习公司签约。2024年7月我怀揣着梦想进入公司，赫然发现公司同事少了一半，形势急转直下，当时就心生不安。但是没有立刻选择离开，找工作的苦太痛了（找工作前都要经过一段痛苦的时光来记忆和刷题），故而苟了下来。结果公司越来越不行了。时至今日，我的算法同事也离职了，公司的人也少到仅能维持基本运作，各种福利也没有，没有年度体检，没有节日礼物，也没有入职一周年问候，公司前景不明，工资发不出，每天上班都忧心忡忡，看到朋友圈里别的同学工作步入正轨我很是羡慕，下定决心开始求职，希望可以进入一个大公司，一个不至于每到发薪日都提心吊胆的正规公司。想问问大家一年经历社招有希望进大厂么？社招和校招会不会有很大不同，准备面试时应如何侧重？

一面二面的面试官评价都挺好，二面的时候说我简历项目符合，深度也行。然后今天一看直接共享中😓，问HR面试评价：（参与项目复杂度和技术深度方面也良好，就是从整体来看感觉和岗位的匹配度没有那么高），所以综合考虑给了不通过。真是给了希望又浇了冷水，算法岗还是太卷了。