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牛客716774926号
编辑于 2020-10-15 16:27
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CV算法秋招汇总 内部员工回复

先说本人情况,本硕二流985,一篇CV顶会,做过些项目,没有实习经历。leetcode大概刷了600道。
主要准备了机器学习(基本没人问),C++,深度学习,目标检测相关(很多人问),简历相关的东西。
基本按照问面试的时间顺序写。感觉CV岗,阿里/腾讯基本神仙打架,没有实习就没去送。其他算法相关公司大多都投了。

** 字节跳动**

一面:逆序对数量(归并排序)。GBDT原理,优化函数介绍,bn层,交叉墒原理。
二面:加速网络收敛的办法,如何解释深度学习的输出,bn作用,不做归一化网络会如何(主要是讨论)。
小于n复杂度的完全二叉树最底层最右侧数输出(分治)。
三面:两道题,带通配符的括号匹配。二维有序数组合并(堆的多路归并)。智力题25马五赛道前三需要几次。双蛋问题。双阶段为什么耗时。Anchor-free介绍。
总结:三轮技术面,coding占比大,简历偶尔问问。面试官很nice。智力题答的好,面试官会觉得你做过这道题。答的不好,面试官觉得你蠢。

OPPO

一面:rcnn系列介绍,最近的检测网络介绍。云端部署和本地部署的场景。论文介绍。场景题:监控员工的工作状态,考察业务逻辑。
二面:完全不按简历,智力题:一个袋子一百黑球 一百个白球,取出两个一样的球时,再放入一个白,取出两个不一样时,放入一个黑。请问最后剩一个球是白球的概率。场景题:质检过程中检测屏幕缺陷的整个流程。 C++11的一些问题,虚函数介绍,cuda加速用到了哪些机制,为什么缓存命中重要,网络到落地怎么权衡性能和速度。
两轮技术面,后面就是HR面
总结:准备好C++。

图森未来

一面:论文相关问题。fasterRCNN 介绍, 目标检测其他文章介绍。Anchor-free和anchor之间本质的差别。fcos怎么划分正负例。还知道其他正负样本区分的方法。 yolo对待2d框的表示和faster有什么不同。 Roialigning 和 roipooling介绍。 bn测试和训练的差别, conv bn relu的融合加速。同步BN介绍。Pytorch 一机多卡。
二面:工程面 1.5H
C++ 关键字 Const 介绍,const的类对象能否调用非const的函数。
指针和引用的区别
Static介绍,静态成员初始化位置 ,静态成员对象在.h 和 .cpp中 初始化的区别。
关联容器有哪些
Map,unordered_map,区别,缺点。
介绍红黑树,与平衡bst和bst的区别。
vector的内存使用。都是pop,push等的复杂度。
define和inline。
define的缺点。
define和inline是在哪个阶段替换
编译的过程
算法题1, 求解 x^5+x = 1 (牛顿法)
算法题2,两个小岛,用1表示,敌对岛用2表示,求不经过敌对岛附近,连接两个1岛屿需要的路径长度。(我当时用 DFS + 拓扑BFS 写的)。

三面: CTO 乃岩面。讲很久论文。正负样本不平衡。Focal Loss 比 ohem好在哪。除了聚类,还有哪些anchor的设计。多任务loss平衡。小目标怎么解决。
总结:前两轮面试感觉非常好,问的非常的深,细节很多,收益匪浅。CTO面感觉不是很好,经常打断我说话,刻意制造压力,问一些相对尖锐的问题,回答的内容即使正确,但不是他想听的就打断。而且还是电话面,电话面要把论文讲的非常清楚。当时表现的不是很好。后来就直接放弃了。 反问环节,反问了他图森怎么实现盈利。 感觉他答的也不是很好,但是我没有打断。

商汤

一面:fasterRCNN 流程。论文介绍。3D点云怎么标注包围框:确定方向PCA,有方向,直接轴向取最小即可。
场景题:人脸计数用什么结构做。卷积的底层实现/加速技巧。
正负样本不平衡的解决。KD树求最近点问题。KD树的建立和搜索。
二面:主要是基于论文的介绍和展开,如还能怎么改进,怎么改成多模态等等。增强/去燥的实现,注意力机制怎么实现,为什么不用更复杂的等等。
三面:介绍论文+展开。正负样本比例多少,项目中出现的问题/流程/解决思路等。主要考察解决实际问题的能力吧。
可能投3D视觉岗的同学比较少,所以面试相对轻松,基本在聊项目相关的。

旷视

一面:fasterRCNN和yolo anchor的区别。 正负样本不平衡怎么办。 了解 label assigning 方面的工作嘛(碰巧看过旷视一篇这方面的文章)。 auto assign 为什么这么做。 Coding : 最长不重复子串
二面:记不太清了,主要项目/论文方面的展开。
三面: 危老师亲自面的。 选一个技术最深的工作介绍。 这里建议想去旷视上海的同学,关于自己做过的工作,准备好非常详细的介绍,尤其在于每一步都是为什么这么做,最好有理论或者数据支撑。 危老师会问的很深/很细节,且最好你的回答很简洁且直达本质。 所以最好做充足的准备。 可以考虑准备PPT,如果口述不清楚就用ppt。 非常感谢危老师和旷视。
总结:coding比较基础,可以准备ppt介绍自己的论文/项目,大佬面一定要充足准备。

携程
准备了PPT。
一面:工程过程中的感悟,调参的技术总结,知识面主要是哪些方面,想做工程还是研究。只想做图像方向吗,文本和nlp这块更大的突破,有想转方向吗。编程语言。携程本部用(python,java为主)。
二面:项目/论文为主,展开问。聊天。
三面: 加了一面。好像是大佬面。聊天。
总结: 可能是做了PPT的原因,基本都是我介绍我的工作,面试官问了一系列展开的问题。埋了几个问题,面试官也都问了。建议大家也可以参考一下。

网易

一面:论文介绍。和其他方法比较,和传统的方法比较。介绍每一个模块。项目介绍,问了下流程和细节。 没有coding。

二面:介绍项目。论文和项目闲聊。想做工程还是研究,新的论文是否有关注,介绍一下提到的新论文,是否愿意在杭州,老家在哪。

三面就是HR。

总结:闲聊为主。算上反问环节,面试下来,面试官说的话比我还多。 感谢面试官非常细致的介绍。

此外还有 浙江大华/科大讯飞 ,也是聊天为主。给的还挺大方,非常感谢两家公司给的机会。

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