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分享面经攒人品一面1.撕题：nums中找到和等于目标和的两个数；2.聊轻舟项目，训练优化做了哪些工作？推理优化做了哪些工作？3.八股：bn、梯度消失和梯度爆炸的解决思路、4.底层的优化，如算子层面反问工作内容：（1）云端，如训练加速 （2）车端：模型部署、orign算子优化、cuda优化建议：底层需要更了解一些，做软硬一体的优化；二面1.目标检测的方法有哪些？2.lss的方法有哪些论文做了改进；部署上lss与bevformer的算力比较3.现在有一些diffution的方法做bev，与bevformer有什么区别（第一代lss，第二代bevformer，第三代diffution）4.超算部门工作：1.训练加速和优化 2.推理优化 3.模型前瞻性探索（算力探索）三面1.聊学校项目、科研；实习做的东西；2.如果现在让我做推理优化会怎么做，有什么经验；求个意向 #面经# 更新1009下午两点半面完晚上就收到意向通知啦，流程嘎嘎快 #晒一晒我的offer#

科大讯飞提前批三面面完挂了，正式批投了相同岗位，八月初投的一直是已过筛选但没约面，还以为g了，想不到今天直接给意向了，有被惊喜到。 #晒一晒我的offer# #提前批真的不会影响正式批吗#

等了6天终于等到了我的团子，秋招的第一个offer，爱你我的团子。时间线如下图，面经到我上一篇动态里自取 #晒一晒我的offer# #秋招的第一个offer，大家都拿到了吗#

#面经# #offer等你# #求一手offer# 一面1.怎么做的时序融合？对于如何融合时序信息，Tesla尝试了三种主流的方案：3D卷积，Transformer以及RNNbev解决射线问题能否在3d bev空间解决，投影框多吗，这样会很浪费时间；2.interval是多少？（时序是1）3.基于J5做了哪些优化工作？介绍一下自动梯度调节；4.编程：CONV2D反问工作内容：对外提供工具，如量化的；二面主要聊项目撕题：手写nms三面1.适配J5做过哪些事情；2.对量化的认识3.觉得工具链、算子支持方面可以优化的地方；transformer在芯片上部署的挑战是什么；4.未来规划、想做的方向（偏业务算法还是地平线这种tob算法，需要耐得住寂寞）建议：1.感觉没怎么做过量化相关的，得再看看；2.可以看看tensorrt中的部署实现3.地平线提供的参考算法可以多熟悉一下那个套路，这是基本要求工作介绍：（1）提供工具，让客户对芯片的使用更便捷高效，解决客户的问题；研发效率/支持效率；（2）适配芯片的高效模型探索； （3）基于当前的使用与未来的发展，提出对下一代芯片的要求、功能建议指导芯片升级；更新流程更新一周多了，显示四面还一直没约。更新0928 hr面完了求个oc更新1017终于oc了，感谢地平线收留

 一面时序融合的方案有哪些；撕题：conv2d、开根号（二分、提示后写出的）建议：1.个人介绍要简介、突出重点；介绍每个工作前说说背景，让面试官知道为什么做这个，意义是什么2.关注bev前沿，特别是时序融合；3.可能有的公司不方便透露面评，换个问法，比如针对今天的面试面试官有没有什么指导建议；二面1.聊bev时序模型；为什么使用bevformer v1架构？2.撕题：链表后一半插值到前一半（提示后a了4/10，得加强链表题）三面1.人脸项目为什么是concat不是add；2.bevformer对齐中的z怎么来的；多任务数据不均怎么解决训练不均的问题3.撕题：逆序对；等于目标和的子数组；HR面遇到的挑战，选择工作的考虑因素等。感觉hr面聊的一般，每个问题我一两句话结束了，hr应该很无语。原本30min的面试硬生生15min结束了，我太不会聊天了，希望hr小姐姐别挂我ps 投了团子北斗计划，结果hr电话联系我没达到北斗的要求😂，问可不可以帮我转正式，然后直接约面试。哭死，挺开心不用笔试。团子体验很好，面完基本第二天就约下一面了。面试官也很好，不会的题一点点引导提示。求个oc，团子收了我吧，秋招菜鸡还0 oc。求个oc，团子收了我吧。收了我吧0912呜呜呜，意向了。感谢美团收留

进度里显示简历筛选通过了，面试考核显示没过，面试考核展开后有个面试进展，里面显示上机考试已完成（但我还没笔试），大家明白这是怎么回事吗？

捞一个华子车bu做视觉感知算法方向的帮忙内推下

小红书提前批做了笔试正式批还需要做吗

自动驾驶公司，笔试三道都没写出来，今天约面了，这种有希望嘛。bg有两段自驾感知算法经历，只是来套我在其它公司实习的感知方案？😂

写写面经攒人品一面 7月1日（50min）1.项目介绍与深挖，同时抛些相关的八股，如ddp与dp差别2.python的迭代器，生成器，报错机制3.计算机存储结构。4.知道哪些量化方法。5.了解科大讯飞吗二面 7月8号（40min）1.项目介绍。2.为什么选择这个岗位，你觉得是做些什么？3.网络为什么要增加深度，好处是什么。为什么用两个3*3而不是一个5*54.pytorch的优势，动态图有什么好处5.数据结构与算法的区别6.选择工作主要考虑的因素7.10通知二面过了7.15 加试1.对工作地点的要求和未来规划？为什么从南方到北方？2.介绍一个遇到的比较大的困难以及怎么解决的3.想做训练任务还是深度学习框架。还是步数推理相关的？4.网络压缩方式有哪些？5.亮化怎么做的？均匀量化怎么做的？如果数据分布不均匀怎么处理？6.介绍一下蒸馏怎么做的？7.会不会cpp8.薪资要求是多少？7.18 综合评估后提前批已挂