西安宏祐图像科技有限公司

我是一名应届毕业生，专业计算机，所以投了基本上全部都是互联网公司。威盛电子，开始我定位并不准确，这家公司并非是纯互联网公司，但是我所投岗位是认可的。是算法研究方向。由于我之前的实习经验以及研究生课题的依托，对算法以及机器学习这个领域还是非常喜欢的。威盛电子一共两面，一面的时候问了关于实习的工作内容以及研究生课题的相关内容，考了几道c语言的题，自认为不是很好，平时用python较多，c语言基础忘了好多。然后三天后通知2面，主管面试（台湾人），很平易近人，问了很多关于职业规划以及对这个行业的想法和憧憬等，其实本身算是软件开发出身的，跳到一个做硬件的公司，我有一点的不适应心理。面试完之后当天下午给我发了offer，虽然目前还在处于比较犹豫的状态，但是我相信第一份工作会让我成长更多。多学习，多交流，多干活。

机器学习岗位的实习生面试，hr通知的时候说有两轮，实际上只面了一轮。一开始就出了两道算法题让在纸上写，然后面试官大致看一下讨论一下问题。大概都写出来了，不是很难。之后问了简历上一些经历，最后让写一个机器学习算法的公式，当时根本就没记公式只懂原理。于是就挂了。

提前批面试比较随意，只有一个面试官，互联网公司面试简洁明快，没有废话，上来就问实际问题，以及现场撸代码。面试岗位是深度学习方面的算法工程师，所以整体问题篇深度学习。

去了首先填一套问卷，有薪资期望、教育背景、家庭情况等等。填完了就等面试了，总共两轮技术面，一面问了图像处理算法方面的，图像分割怎么实现，还有简历上的项目，问得很仔细。二面主要问了下项目，不是很深究，还问懂不懂图形流水线和三维可视化，这方面不是很懂，简单说了下大体的理解。技术面之后跟HR聊了会儿，主要涉及薪资方面的，感觉我可能要的高了些。

我在研究生期间是做机器学习工作的，期间接触传统的机器学习算法和深度学习比较多。面试官先让做了个自我介绍，然后问了简历上的项目的问题，然后问决策树是怎么实现的，后来又问到决策树的分布式怎么实现，我表示我不知道（都没了解过），然后问我对分布式了不了解，我说不了解，又问如果要你做分布式的话要考虑什么问题，答得不好，最后问问面试官是否很看重分布式，他说是的，所以我就知道我没戏啦。

之前7月30号投了海康威视的内推，然后在前天(15号)收到短信说这两天会有个电话技术面试。然后就忐忑地开始准备了，当然准备感觉也没啥用，时间太短了，突然收到的短信，想着我投的算法工程师，我就拿着《统计机器学习》看了一下。在昨天晚上快8点的时候突然接到电话，此时正在校外，当时心里想着晚上应该不会打电话过来，所以就出去了，接到电话不能不接啊，就找了个安静的地方重新把电话拨了过去，电话面试算是开始了，这还是我第一个电话面试。 面试官听得出来很年轻，没有太多废话，上来直接问我简历上的东西。 1、让我解释一下“变化检测”； 2、解释一下DBN模型；还问了一个损失函数的问题； 3、讲一下Torch； 4、是否了解深度学习中的其它模型；我回答的CNN； 5、解释一下CNN； 6、我自作多情还讲了PCANet； 7、PCANet在CNN基础上有什么改进； 8、问我还有什么要问的。 这次面试比较突然，搞得我也蛮紧张的，说话语速比较快，以掩饰紧张感，不会的就直接说不知道，整个面试了大约10分钟。面试过程很囧，他问的我基本都知道，但因为模型细节记不清了答不上来，感觉跪了，但是作为一次宝贵的经历记录一下，下次改进。

360机器学习面试 一面 1、每个项目都说了一遍，面试官更关注机器学习、数据挖掘相关的项目 2、c++里的概念：多态？ 3、数据结构：快排的基本过程，不用写代码 4、linux命令：给出一个文本文件，每行格式“IP--time other”，怎样找到出现次数最多的IP（cat file|cut -d'--' -f1|sort|uniq -c|sort -k 1,1 -n -r|head 1） 5、机器学习模型：sigmoid函数，SVM的思想，聚类的过程，k-means怎样判断好坏 6、业务相关：搜索“沧州苹果”，如何判断用户想找水果还是手机？以此来显示搜索结果？ 7、做机器学习你有什么优势？ 二面 1、解释一步随机游走（项目里提到的），讲一下这个项目 2、现在不是机器学习方向，如何学习机器学习的？ 3、学习过程中体会最深，或最感兴趣的点，讲一下 4、讲解现在做的项目，让面试官能理解听懂 5、写代码：去掉字符串中重复的空格 6、linux命令：awk，sed会不会用？没有考，只是问了下 7、你如何做聚类/分类？包括如何提特征，如何做 三面： 自我介绍、描述 项目中印象最深的点 爱好 之前做团支书，觉得最需要具备什么 找工作最看重什么 （很快就结束了……）