淘天机器学习实习面试

   投的太多忘了什么公司了，打电话约面，面的时候发现偏推荐系统的业务，1.自我介绍2.项目太简单了，不太对口，面试官好像不太清楚数仓建模？问了点基础八股3.HDFS的组成架构4.HDFS读数据的流程5.MapReduce的执行流程6.spark的执行流程7.sparkSQL中map和flatmap的区别8.hive数据倾斜9.hive内部表外部表区别10.小文件处理11.flume结构12.flume丢失数据如何处理13.推荐算法做过吗，机器学习这类(在学校学过，做的不太多，分类回归预测这些)14. Hive和传统数据库区别(应该是HDFS作为存储数据库)15. HDFS副本机制16.spark on yarn和spark standalone区别17.Python和Java哪个用的多，用来做什么后面一直在问数据挖掘相关问题，感觉不是很对口，面试官说会反馈我这个情况，数据挖掘倒是也做过，和想找方向不是很统一。

看到牛客这个话题的时候，发现自己已经快工作满一年了，不知不觉已经在自动驾驶这个领域呆了快3年的时间了。想到自己研一的时候还在做2D目标检测算法，当时感觉自动驾驶这个赛道还挺火爆的，就想往自己还算熟悉的感知算法方向试一试，所以在研一暑假还未开始前就开启了感知算法实习之路 没想到这路一走就是将近三年的时光，自驾实习的道路上有过是否要换到其它赛道的迷茫和焦虑，也有自己实现的算法最终部署上车的兴奋和自豪，同时也结识了许多优秀的同学和mentor，并且从他们身上学到了很多很多的知识和做业务算法的心得体会，到最后的秋招拿下理想、华为、地平线、百度等自驾厂商的智驾算法工程师offer，到头来还是决定在自己喜...

拿到了秋招第一个offer，简单记录一下，供牛友们参考bg：双c9，非科班，硕士研究方向为机器人控制相关，1篇EI，一篇SCI二作，一段小厂日常实习，机器人强化学习相关时间线：4月底投递，5月份陆续约了三面，面完6月初发了座谈会，到今天（6.10）收到offer一面拷打简历介绍实习工作内容，自己负责哪部分VMC原理？为什么要用VMC训练过程sim2real的gap怎么处理？ppo算法怎么改进的，效果如何？然后是学校项目课题，介绍项目背景，研究创新点，实现过程遥操作时延怎么优化？项目量化指标无八股无手撕二面二面面试官猜测是做嵌入式相关的，对简历上很多项目不太了解机器人部署过程通信实现，spi原理，sdk编写同样是介绍学校课题内容创新点这些，提了一些简单问题常用编程语言？（答:python）于是问会cpp吗（答:会一点，但不多，可以学）cpp和python的区别？反问环节（说实话二面体验相当不好了，有种双方都没get到对方意思的感觉，一些问题答的也不好，面完以为没后续了）三面三面给我的感觉是专业面+综合素质面，整体过程比较轻松愉快同样是介绍实习和课题内容，遇到的问题，怎么解决等等（专业问题和一面的时候大差不差）简单问了下爱好，运动习惯这些反问环节由于面试时间太久了很多细节记不太清了，想到哪里写到哪里了，希望可以给大家提供有用的信息整体tp面下来体验还算不错，可以说全程无八股和手撕，流程推进速度中规中矩，而且算是自己秋招拿到的第一个offer，还是挺满意的    

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