吉利汽车 视觉AI算法软件 一面 面经

#软件开发2024笔面经# 中国邮政 研发中心技术岗面试第一次是无领导小组讨论，我去不了线下，所以申请了线上。二面就是终面了，要去现场感觉非常严格，需要登记报备才能进入园区。进入园区之后还要让hr下来刷卡才可以领人进去。待遇其实还不错，但是就是位置很偏。面试是多对多，问了一些技术问题。包括问大家的实习经历，还有实习做的事情。还有就是对于人工智能的看法。问的问题有transformer的结构。软件开发中用到的一些经典架构。还有一些八股，但是好久没复习，有点记不太清了。最后直接开摆说我不会。最后和领导交流的时候，领导问了大家有没有用过大模型，然后对于大模型有哪些了解，我正好用过一点其他同学研究方向基本就是纯视觉。

这是一个月前的事情了。当时被AI Lab挂了二面，是我这几个月以来最低谷的时期。被挂了的第二天，早上睁开眼睛看手机，看到微信多了个好友申请，发现是wxg做视频号的老师加的，他问我是否想来面试。我果断答应了。面试当天他提问了我两个业务场景题，至今我都不知道如何解答：①怎么从一堆视频中找到相同的人脸 ②给你一堆视频和文本，怎么进行分类。最糟糕的是，反问环节中当我问他怎么回答这两个问题，他让我自己查，说人脸识别都是很基础的内容了。但我不做人脸识别，而且cv小方向之间跨度还是蛮大的。但是这次面试反而有个很惊喜的事情。我问面试官什么时候有结果，他说等一周。众所周知wxg都是能拖则拖，那会已经三月底了，一般来说腾讯offer也发得七七八八了。我做出了一个明智的决定，就是果断让面试官释放我的简历回池子，并且从原先的计算机视觉岗转投机器学习岗。于是，一段全新的旅程就此展开。这个决定留给我宝贵的经验是，舍得放弃不属于自己的机会，大胆尝试自己能力范围以内的机会。勇于舍弃沉没成本，不要让它像滚雪球一样越积越大。

小马智行算法日常实习一面随感正常流程，自我介绍、简历环节、反问环节主要是问简历第一个项目（视觉相关），后面关于自动驾驶领域，进行长达二十多分钟的开放性问题探讨，问一些关于目标检测的策略。做题，某种构造题，感觉是easy，一个长度为n的只有小写字母的字符串，问你如何构造成等长的回文串，输出每个串长度最长的方案反问实习生要求、日常还是暑期有什么不足和建议然后就不知不觉一小时了，日常实习只有两面技术面

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