最近面试了多家公司给大家分享一下感受，可能对社招的同学们有用。

先简单介绍一下，本科毕业两年，一直在一家初创公司，期间发表一篇论文，主要是cv方面的工作。

阿里集团 高德

最早是面试的高德，原因就是在某软件上收到了高德这边的面邀，jd上写的p7的岗位所以想试试。这边主要做搜索推荐相关，整体不太match

三面+交叉+hr

项目经历

论文是否使用到了实际中

数据回流如何做

机器学习基础

dropout原理 实现

bn原理 实现

gbdt xgboost（没用过，直接说的不会）

算法题

leetcode 121 买卖股票的最佳时机

offer

P6 整体流程大概一个月，每次面试差不多隔一周，只有一面有算法题

面试还不错，但是方向不匹配，而且听说高的在阿里都是加班比较多的

蚂蚁金服 支付宝

猎头推荐

三面+hr

项目经历

对于业务有较深入的问题，需要理解业务场景

问到是否需要使用这个技术解决这个问题

使用这个技术的必要性

客户真正的需求是什么

没有做算法题

offer

P6 整体流程很快，一周多的时间结束，hr虽然问了一些尖锐的问题但是也过了

面试体验比较好，感觉这边问的有一定深度，并且面试官思维清晰，是从解决问题出发

百度 视觉技术部

某软件收到面邀

三面+hr

项目经历

问到了一些ocr相关的东西，可能是因为这边是ocr

三道算法题

1. 括号匹配：一个只含有"{}"的字符串，判断是不是合法的括号字符串。
2. 0元素移动：给定一个整数的数组，将所有0放到数组的最前边，非0元素放到数组最后。要求：in-place处理，只能申请O(1)内存空间，保持非零元素的相对顺序不变。
3. x1,y1,w1,h1; x2,y2,w2,h2，计算IoU

offer

T4，钱差不多，流程很快大概一周。

整体感觉百度人员比较关心某一个技术，几个面试官都问到了特定的技术，希望用它解决实际的问题。

字节跳动

直接找hr投递

三面+hr

视频面试，每次两面

每次都有算法题，但是整体不难（忘了具体题目了，后续更新）

offer

面试流程较快，但是offer审批需要时间，和leader聊的感觉不错

快手 mmu

领英投递

三面+hr

视频面试，每次两面

每次都有算法题，稍难

一个长度为 n 的整数数组，判断在 最多 改变 1 个元素的情况下，该数组能否变成一个单调非递减数列。

例子： 4，2，3 true

1，4，2，3 true

3，4，2，3 false

2，3，3，2，4 true

第k大的数 快速选择

三个有序数

二叉树公共父节点

动态规划 最大乘积子序列

两个随机变量的积的期望

offer

面试流程较快，但是offer审批需要时间

面试感觉环境有点吵

旷视

三面 Face组，终面孙剑

一面时间比较长一个半小时

详细问了问项目经历

两个智力题

一维随机游走从1出发到负半轴的概率

ndarray crop如何实现，有可能超出范围

二三面都是半小时

孙剑老师讲了讲未来的发展方向，会做一些智能仓储，智能城市相关的不只限于人脸，感觉还可以。

offer

Bigo

这家有点厉害

一面项目问的很浅恨不得每个项目都让你介绍一遍，不是从深度上提问

村庄内有n户人家，我们可以通过挖井或者建造水管向每家供水。

对于每户人家i，我们可以通过花费 wells[i] 直接在其房内挖水井，或者通过水管连接到其他的水井。每两户住户间铺设水管的费用通过 pipes 数组表示。 pipes[i] = [house1, house2, cost] 表示住户1到住户2间铺设水管的费用为cost。

请求出所有住户都能通水的最小花费。

https://lucifer.ren/leetcode/problems/1168.optimize-water-distribution-in-a-village.html

堆排序