冬招的第一个offer一面先拷打项目然后手撕多头注意力机制和一道算法题：lcr08长度最小子数组然后问了一些八股linux如何查看某个文件有多少行linux如何查看某个文件的第几列git回滚的指令合并分支的指令弹一弹熟悉的激活函数和优缺点fasterrcnn的优化yolov5v8的优化为什么业内yolov5用的比较多而不是yolov8多头注意力机制和单头相比有什么优势正则化为什么可以增加模型泛化能力二面拷打项目和实习，围绕项目问了很多细节问题，并讲述实习收获然后手撕dnn分类和算法题：lc1262可被3整除的最大合本来想用贪心，写的细节有点问题，然后给面试官口述了一下思路，后面面试官提示用dp，然后换dp重新写了一遍最后八股数据分布不平衡的时候如何解决focalloss如何计算bn层训练的参数包括什么，都是什么作用hr面自我介绍，分享收获最多的一段经历然后咨询现有offer，沟通薪资

🐭🐭的秋招路感觉很漫长，从七月底提前批开始，一直到现在，终于是拿到一个base地和薪资待遇都不错大厂offer，而且面试体验特别的好（具体可以看我主页的文章），加了mt之后简单聊了聊，感觉非常的不错。美团到家闪购部门的小sp，带签字费。捞一捞同样是闪购部门的牛油搞个小组织呀！

更新，已oc——————————————————————————————————————        前段时间联系了去年上岸闪送的大佬帮忙推了一下简历，然后昨天面试官捞了我的简历进行了面试。个人原本的方向是做三维视觉的，和搜索推荐算法偏差还是比较大的，但是个人经过长时间的抉择还是准备舍弃cv自学搜广推转换方向。由于个人方向和被捞的岗位偏差比较大，所以面试官并没有咨询项目和之前实习经历，主要问了一些机器学习的八股和个人对于推荐系统的了解程度。手推了很多公式，写了满满两页a4纸，并且手撕了一道lchard，运气比较好hard题目之前刷到过，很快就写出来了。...

我的秋招就像荒唐的前半生一样，依托答辩，只能另辟蹊径找实习冲春招了希望在老铁厂能收获很多东西，春招能找一个工作掩盖我前半生的荒唐

等了这么久满帮终于开奖了，yyds！具体是11.3日意向的，算是第五批，不得不说帮子对算法岗还是很慷慨的，开的真的不错，直接yyds！

线下双选会投递的简历，hr小姐姐打电话直接约了面试，软件开发岗位面试形式 hr+技术线上综合面试，hr和技术面试官都在会议室，一起进行面试。先让我来了一段几分钟自我介绍，然后技术面试官和hr分别进行了提问。技术面试官：让我挑选一个自己觉得最有成就感的项目讲一讲，成就感在哪里，在哪里进行优化，自己的贡献是什么如何评判一个模型性能的好坏，有哪些指标，在训练模型的过程中主要关注哪些深度学习实战过程中遇到的一些问题，如何解决的实习过程中git是怎么使用的，持续集成的时候当自己上传代码后有没有进行自动化测试，怎么做的hr：背调，籍贯、对象、期望薪资等过了一天收到了邮件进行笔试和测评

再炒个冷饭 快手图像算法质量工程师一面面试官是个长的特别可爱的小姐姐，很爱笑，虽然挂了，可是她冲我笑欸😍八股：相机成像原理相机的参数 内参外参都有哪些图像的参数 对比度之类的图像质量评判指标有哪些 主动和被动的图像超分都有什么方法 传统方法 深度学习的方法图像锐化的时候会出现什么问题图像的伪影如何解决如何进行图像直方图均衡化反问环节：是主站的业务吗，主要工作具体是做什么，平时和哪些部门对接比较多

炒一下冷饭，这个是八月底面的，感知算法工程师一面1.拷打项目因为项目里有提到ssd yolo和pointnet 就询问了怎么做的调整，使用过程中遇到了哪些问题，怎么解决的，然后问有没有了解过别的目标追踪网络，还有点云网络pointpillar （其实了解过，工业上用的比较多，但是一紧张忘记了）2.八股Python字典的key可以用哪些数据类型✓为什么list不能当字典的key✓pytorch里的dataloader和dataset了解吗，dataset类要写那些成员方法（只说了getitem和len，高级方法一个都不记得）✓c++用过吗（其实好久没用了，还停留在本科课堂的水平）深拷贝和浅拷贝区别✓智能指针有哪些✓虚函数相关的问题 这个真不会了，虽然很简单，但是我不是c++选手map和Automap（不会）3.问你个简单的算法题吧，求一个正整数x的平方根的整数部分，不允许调用开平方相关的函数。典型的二分法题目，当时脑子一抽用牛顿迭代法写出来了。面试官两眼一亮，嘎嘎问牛顿迭代法相关的问题，二分法和牛顿迭代法复杂度哪个高，为什么想着用牛顿迭代法，后面问了几个比较深入的问题，感觉自己答的不是很好，有点懵

虽然不是第一个意向，但是这是一个个人比较喜欢的公司的意向，是一个值得纪念的日子

不知道为什么银行的面试都安排在了周末周六一面有点像hr面+技术面结合的感觉做了一些背景调查，有没有对象，对象在哪儿工作，未来的职业规划，老家在哪里，是不是独生子之类的。然后主要在追问项目，更多的询问的是项目工程化相关的问题。之后是反问环节，问了一下应届生的培养计划，作息，以及具体的工作内容。一面面试官当场直接告诉我过了，说他更在乎应届生的可塑性，学习能力，不会硬问一些八股，并针对二面给了一些建议。

理想汽车技术预研工程师一面本来提交了简历之后有一个笔试，还没做hr小姐姐就打电话约我一面了，虽然一面挂了，但是还是写一下面经。一面主要围绕项目进行询问，提问的方向更多是自己如何对之前的方法进行了优化，性能提升了多少，包括领域内一些最新成果的了解和认识。由于实习做过robot-gpt，面试官还询问了对于rt1 rt2的看法，未来做机器人大模型的思路应该是什么样的。有种开组会向老师进行文献调研汇报的感觉。面完挂了，可能是对于领域内比较新的成果认识比较浅显吧。