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面试等最新动态
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职位描述
1.根据公司生产情况，制定精益改善方案，组织现场改善评比发布会，推进公司车间全员改善落实
2.培训、组织、推动、协调和指导公司各部门的精益相关活动；
3.跟踪、督促公司内部各部门和制造小组的精益生产实施和推广；
4.营造公司各部门全员改善文化
其它要求
职位要求：1、机械或机电专业，大专以上学历；2、具备制造业精益生产推广和管理的实战经验；3、具备良好的团队合作精神，良好的沟通、组织和协调能力；4、具有较强的现场问题解决能力和改善能力。
企业简介：
福建宁德工厂系振华集团公司投资设立的全资子公司，总公司座落于太湖之滨胡埭镇，创建于1991年，发展至今已成为一家集设计、研发、制造全方位一体的汽车零部件制造企业，是上汽大众、上汽通用、上汽汽车和神龙汽车等国内大型汽车公司的一级配套供应商。
宁德工厂将于2019年6月份建成投产，主要为上汽乘用车宁德工厂进行汽车车身焊接件的配套供货。是上海汽车集团股份有限公司乘用车宁德分公司的核心供应商。
公司简介
宁德振华为无锡市振华汽车部件股份有限公司注册于2018年5月，主要生产轿车车身与底盘各类大型焊接总成件，是上汽乘用车宁德制造基地核心供应商。工厂位于福建宁德蕉城三屿工业园区，占地面积100亩，总建筑面积41070.30㎡，办公区域总建筑面积2990.0㎡，厂房总建筑面积37579.68㎡，总投资3.35亿元，于2019年8月正式投产
宁德蕉城区宁德振华振德汽车部件有限公司上汽工业园区蕉安路2号
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视觉算法实习生面试总结
面试职位： 图像算法工程师-实习生-北京
先做笔试题，包括手推线性回归，递归求阶乘程序，经典网络计算量比较（VGG、Inception、AlexNet）Linux 常用命令等。 然后是面试官现场面试，算法部分： 1. Faster R-CNN 网络的输入、输出(图片和 label，检测框的分类和坐标)。 2. Faster R-CNN 网络的结构(RPN 和 Fast R-CNN)。 3. Faster R-CNN 中 anchor 的作用(multiple reference，避免 image/feature/filter pyramid 的计算量问题)。 4. Faster R-CNN 的训练方法(交替训练、近似联合训练)。 5. 还熟悉什么检测框架(YOLO 和 SSD)。 6. SSD 与 Faster R-CNN 的主要区别，谁更快，谁更准？(一般来说 Faster R-CNN 更准，SSD 更快，当然和 backbone 等其他超参有关)。 7. SSD 的网络结构，正负样本怎么选。 8. Focal Loss 的原理，目的 9. 单阶段和两阶段检测网络的区别。 代码部分：1. 青蛙跳格子，第一问是否能到达终点，第二问最少几步可以到终点(无法到的话给出 -1) 2. 一个数组中和最大的子数组(动态规划)。
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面试结果： 感觉靠谱
面试难度： 有难度
面试感受： 很好
公司一般，面试简单，不想再去
面试职位： 销售管理-深圳
2019年年初的时候去参加过他们公司的面试销售类岗位，去之前特意在网上查了公司的情况，觉得网评还可以才去面的。当时在前台刚去就是填写表格，由于面试的人多就在沙发上写完的，有以下几点供大家参考： 1）刚到前台就觉得公司吵，后来在前台沙发上等面试的过程中发现公司里面有很清楚的嬉笑声，就像是进了一个聚会场； 2）公司年龄层偏小感觉管理的很随意，HR看起来很和善，但是很不专业，不认真听面试者的回答与阐述，明明是几分钟前刚回答过的问题，又拿出来问，直到我提醒说刚刚前几分钟我们讨论过这个问题，她才恩恩。而且还问我13年工作的薪资是多少，请问6年前的薪资有参考价值吗？物价房租都涨了多少辈了？简直就是一个很白痴的问题！ 3）最后这家公司地铁不方便 ，公交其实也不是很方便，感觉很一般，初试完后根本不想再来。 为什么离开上家公司？为什么选择我们公司？问了很多。
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面试结果： 未通过
面试难度： 很容易
面试感受： 不好
刚面试完作业帮，我来说说。
面试职位： 课程顾问-北京
刚面试完作业帮，我来说说。实习生什么福利都没有，五险一金各种补助美曰其名正式工专属。人事看我还没毕业就说，先看看实习生的待遇能不能接受，底薪2000加绩效，因为没毕业、所以首月的绩效保护1000元，餐补200元，晚上10点以后的打车补助，通通都没有，还腆着脸问我再次问能不能接受，之后让我做一个自我介绍，当时瞬间恶心的话都不想说，草草做了个介绍。 之后一直问关于这个职位，我的优势是什么？我没有优势，一点点优势都没有，还没入职就1000多块钱没了，我能有什么优势。难道是默默接受这些，屁颠屁颠的给你傻干活，最后自己感恩戴德的拿着微薄的工资，还得在心里真诚的感谢公司给我赚毛爷爷的机会就是我的优势。哼，作业帮再见！不，拜拜了您！
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面试结果： 感觉没戏
面试难度： 一般
面试感受： 不好
两年前
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