图像算法工程师面试概况
基于用户贡献的501条图像算法工程师面试经验统计分析得出,结果仅供参考。图像算法工程师面试经历匿名用户
确定通过
面试官即部门主管,问的一些以前的工作项目经历,面试官也基本介绍了公司的产品和未来的发展方向,后来就是就个人发展方面发表意见。
2 年前 发布
1 图像算法优化工程师(camera方向)匿名用户
确定通过
技术面试官很友好,因为专业不是很相关,先聊了学校学习内容,成绩等等。然后是项目、实习内容。还把笔试题答得不完善的题目拿出来重新讨论了一下。面试官介绍了工作内容,交流了想法。体验不错。
hr面前半程很平常,自我介绍,遇到的困难,对工作的期待等等。中间我问了一句团队规模,然后hr就激动了,强调公司是很有技术实力的,有专家坐镇的,诸如此类,还行吧。之前不是很了解,以为图像算法优化比图像算法更重要,所以报了这个,结果发现并不是,工资也低,就算了吧。
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2 年前 发布
2 问题很深入,问的很细,还要手写代码!匿名用户
感觉没戏
首先是自我介绍,然后就是针对项目中用到的一些算法原理解释;然后问了Fast & Faster RCNN模型的区别是什么;Github熟不熟,有没有贡献开源代码;最后还要现场手写一个数组滑动滤波器。
2 年前 发布
1 一段非常奇葩的面试经历匿名用户
感觉没戏
通过猎头参加面试的,约好下午2点面试,结果等到3点打电话催之后,前台小姐姐那一份不完整的笔试题要在半小时之内完成。结果做了不到10分钟,下来两个面试官,去个小黑屋面试了大概半个小时。这两个面试官估计是临时接到任务,简历也没怎么看。之后又让我写题目,十分钟之后,下来一个技术负责人来面试,全程没有谈什么技术方面,都是一些有的没得得说,半小时后就结束了,期间总是让我不停得问他问题。...查看更多
2 年前 发布
1 算法岗位价位低于市场平均水平匿名用户
确定通过
走的提前批。一面技术面,算法官是NLP方向的,就问了下NLP方面有没有什么经验,大致的说一下,然后就是问项目还有实习经历,讲清楚就可以了,可能不是图像方向的原因没有问的很细,没有撸代码。
二面就是综合面了,对中兴有没有什么想要了解的,还有以后职业规划啥的。去签Offer的时候,又派了个CV方面的部门主管,然后又等于重新面了一次,定价白菜12.5k。
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2 年前 发布
4 校招,算法工程师面试。匿名用户
未通过
上午9点开始。自己选择想要讲的内容,向面试官展示自己。
1. 本科哪里?成绩排名是多少?
2. 选择简历上的内容介绍下(展示自己的机会,选择最好最有把握的说)
3. 面试官提问:
1) 超分辨率的训练数据和label是怎么准备的?
2) 医学影像一般都是序列图片,有没有使用3D网络结构? (囿于自己的硬件资源,暂时未施行)
3) 有调研过其他使用3D网络的方法吗?(此处没有太明白面试官的意思,回答的比较笼统)
4) 开放问题:有没有考虑过使用无监督的方法?无监督的话要怎么做?(卡壳……)
4. 继续介绍下一个(依然是选择简历上最熟最有把握的继续介绍)
5. 面试官提问:
1) 课程学习的一般公式是什么?有没有拓展调研过?(这里指的是Loss函数)(没有回答上来)
2) 对于噪声数据的处理,有没有考虑过特征提取和数据集划分本身有一定的矛盾?也就是说,数据集划分的好坏,本身就已经包含了特征提取质量高低的因素,那么如果数据集划分的足够好,说明特征提取的也已经相当充分,足以区分不同类别,那也就可以直接用以分类而不需要划分数据集摒除噪声的影响。反过来,如果数据集划分的不够好,说明特征提取的也不到位,这个时候即使是按照噪声的程度划分数据集,分别进行训练,那效果应当也是不好的。对于这个问题,你是怎么看的或者打算怎么解决?(之前没考虑到这些,很懵)
3) 开放问题:对于有噪声的数据,应该要怎么处理?或者有什么方法能够使得网络模型在有噪声数据上也能够有好的表现?(没有回答上来)
6. 前面好多回答不好,估计面试官已经没有太多心思继续提问了,所以直接让我提问。因为面试官在两个内容的介绍和提问上都有提到开放性的问题,所以就着最后一个问题向面试官作了如下提问:刚才开放问题有提到噪声数据的处理,请问您或者公司部门里面对噪声数据处理这一块比较偏重吗?
7. 面试官答:并不是我们公司或者我这个部门对这一块有要求,而是说在实际研究和应用上,噪声数据算是普遍存在的,很多数据都或多或少会涉及到这部分内容,所以对噪声数据的处理可以说是目前很多工作都不可避免的。结束。
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2 年前 发布
2 薪资6k没公积金,试用期打8折匿名用户
确定通过
一面的时候叫我带着之前做过的项目展示,面试完之后又出了一个和视觉检测业务相关的图像算法demo(缺陷检测,并不难),全部弄下来加调试花了一个白天。之后又有二面,三面。全部结束之后告诉我:薪资6k没公积金,试用期打8折,一个月200餐补,于是就没去。
2 年前 发布
8 有什么问题问他?匿名用户
感觉靠谱
你们这个部门主要是做什么?最后他回答的是他们这个部门负责海康威视所有图像处理的工作,研究最前沿的深度学习算法,应用于图像去噪图像恢复这些领域,最后这些算法用来提升他们的摄像头质量。(心里疑问:提升摄像头质量?最后还是做硬件?不懂啊。只是疑惑,没问。)
来自海康威视的面试【推荐算法】面经分享0630
感觉没戏
人很多,感觉没戏了两点去的五点结束,总共三个小时,二面问的时间比较短。。 还有部分问题想不起来。。 TCP/IP三次握手,四次挥手画图解释 线程状态画图说明 单例模式,如何实现线程安全的单例模式 手写代码 linux常用命令知道哪些 100以内的随机数排序怎么做手写代码 数据库怎么优化--我记了概念非得深入问 怎么看慢查询日志 垂直拆分,水平拆分怎么做的等一系列 为什么数据库索引使用B+树 分布式缓存有没有用过 radis与mem***的区别 死锁,怎么解决死锁 银行家算法,怎么实现,手写代码 事务的四个特性 spring的AOP原理 ***模式的原理与应用 项目相关。。我做的敏感词过滤。。 (汉语的敏感词要做分词么。。我觉得不需要呀) 讨论一会分词什么的 进程与线程的区别 java虚拟机 GC,full GC触发条件,分区 单例模式又问了一遍 手写两个代码 逆转单链表 两个字符串的最大公共子序列 http与https的区别 没错linux的常用命令又问了一遍 查看进程的命令 查看日志的命令 线程池的实现原理 项目中还用到什么模式 项目相关 怎么设计表,设计模块,介绍自己做了什么,说说自己项目的亮点 设计一个实名认证系统,主要功能是对名字打分 (我说的几种他都不太满意) 项目问完就开始聊人生。。 有什么想问的 我就问了他是什么部门,去了干什么,主要业务是什么 还问了soa的相关 之后就被送走了。。。。...查看更多
推荐算法面试一般,共3轮面试7720
确定通过
算法岗实习找的第一家公司。 一面面试官1:很年轻,感觉刚毕业不久自我介绍讲项目,问的比较简单,都回答上来了。面试之前一定要仔细看一下简历的细节,并且思考自己的项目经历和这个岗位的职责有什么联系。简单讲一下PSO算法的原理; PSO算法在推荐里有什么用; PID控制系统的原理; 如果用PSO和PID一起做推荐算法的优化,你打算怎么做; 你项目中强化学习的作用是什么。最后是一道算法题,剑指offer的最后一道,二叉树两个节点的最低公共祖先,面试前刷了3遍剑指offer,所以顺利的编出来了。面试官还在说最后一句话的时候HR的电话就来了,通知一面已经通过,准备3天之后二面。二面面试官2:30岁左右,美国名校海归博士自我介绍递进式的算法题:答:利用前序中序遍历序列,简单讲原理。 答:不能含有值重复节点,必须得到完整的序列后才能进行反序列化。 答:利用特殊字符存储空指针。 答:用字符串数组的每个元素存储节点,空指针对应空字符串。 答:暂时没有思路。。 机器学习和C++的相关知识:三面面试官3:不到40岁吧,看起来很成熟稳重,感觉像是部门大佬。自我介绍2. 递进式的算法题:答1:遍历数组,不断更新最大值和其索引。(这个很简单,注意一些非法输入的判断即可) 答2:返回值改成vector存下所有最大值的索引,然后随机抽取一个。 答3:遍历一遍数组,统计最大值的个数N,取1-N的随机数m,遍历第二遍数组,输出第m个最大值的索引。 答4:(这个想了一会儿)在遍历数组的过程中统计目前遇到的最大值的个数N,每次遇到一个新的最大值以1/N的概率更新。答5:输出第一个1/2×2/3×3/4×4/5;第二个1/3×3/4×4/5..... 答6:数学归纳法可以证明关于项目的问题:答1:状态:推送内容的不同类别;行动:发/不发;回报:用户看了推送/删掉推送/删除APP。 答2:根据时间来分段。 答3:删除APP的回报-100,删掉推送-10,看了推送10+t(与用户看推送的时长有关)。三面结束后不到一小时,HR打电话通知通过技术面试,准备两天后HR面(主要是关于职业规划方面的)。...查看更多
面试:推荐算法。给人感觉很亲切,难度层层递进,确认通过。东神大陆卡车图像识别
确定通过
一面 自我介绍然后开始问实习项目,聊聊了项目相关的算法算法题是二叉树最大路径和,要求时间复杂度O(n),空间复杂度O(1) ;想不到空间O(1)的,就花了两分钟时间写了个递归版本,过了一半样例开始爆栈,和面试官一起看了一会儿,我问他是不是递归不行,他觉得是我边界条件有问题,最后也没做出来。二面 自我介绍因为简历写了熟悉python,C++,问了语言八股,python深拷贝、浅拷贝,C++内存分配的方法有哪些,栈和堆分别存的什么。python的回答出来了,C++一点不会(本来想着临时报佛脚冲刺下开发的,后来发现时间肯定不够,简历里忘记删了)。然后问了有没有看过深度学习的书,对什么印象最深。我就说了交叉熵的推导,感觉很有意思,就讲了下最大似然和最大熵推交叉熵损失(问的比较具体,比如为什么要log,具体怎么推的),然后顺带问了最大似然和最大后验的区别,以及各自有哪些算法。然后让我讲讲自己看过的论文,具体是怎么做的。算法题让我讲了思路,就是矩形里面有1和0,判断1有没有围成圈,一开始想着从1开始dfs,看看会不会回到原点,面试官提醒说这样的话不一定是圈可能是岛屿,反应了下,就想到说遍历0,看能不能一次访问到所有的0。然后开始介绍实习项目,讨论了一会儿。...查看更多
推荐算法面试一般,共1轮面试看准26797
感觉没戏
一面为群面(总体感觉难度不大): 流程是自我介绍-给题-读题(3min)-讨论(20min)-陈述(5min)-面试官提问(20min)。先是自我介绍(建议准备两份自我介绍1min和3min):这里没有顺序个人建议保持在一分钟,可当时实际情况是,我选择最后自我介绍ob其他人的策略,发现他们都是基本超过一分钟的(有的甚至几分钟,浪费了许多时间),我选择的策略便是几句完事,和他们形成对比并且不耽误时间。我们给的一个排序题(我们最看重的选择工作的五大因素,并排序),9个人没有分组pk,面试官只给题目全程ob,没有提前说选leader或timer,当时有6个是研究生,所以基本上由他们带着走了。由于没有给选项,我们选择每个人轮流发言说自己认为的因素和排序,后来发现效率不高,并且这一轮用了将近一半的时间,正确的做法应该是每个人先说自己的5个点,由一个人统计最后选人数最高的五个,在进行排序(这里我们当中有一个人屏幕共享了思维导图进行操作,很加分)。最后我们这一part没有超时,还算顺利。面试官提问环节,1.有什么补充(这里好多人都争着发言,基本内容只要说明是支持团队的最后决策都是ok的);2.问了我们选两个组长选谁,我们选了做思维导图和总结的两位同学;3.问他两:要是淘汰两人选谁(我和一个同学被投了一票,另一个被投了两票)好像我们三刚好都是本科,有点亏(不过本来我们三说的就比较少)。4.问我们三:有什么意见。(这里当然要思路清晰了,得说清楚自己的观点,自己 被投票可能的原因,以及自己的贡献),到此结束(可能有其他的环节记得不是很清楚了)3min自我介绍,问了下本科有没有参加什么活动,遇到什么困难,如何解决,都是符合关于项目岗位的一些问题,问的很细,但难度也不是很大。感觉这一轮更像是业务面试,可能跟不同的面试官有原因把,深挖简历,简历上有项目的同学需要注意了,必须了解你所写的项目。其他的和二面好像差不多,有些也有重合。...查看更多
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