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IoT的视觉部门，主要做检测任务落地。非常重视加速方法，比如cuda编程、卷积加速等，卷积操作细节，卷积实现方法，卷积加速方法等。移动端深度学习框架有哪些。结束问了一个算法，任意多的香，燃烧完需要60分钟，让我判断16分钟的时间点。

去年12月找的实习，远程1v1面试。面试官是个小姐姐挺友好的，答不上来的时候还不断给我提示。不过问的问题难度有点大，都怪我太菜了。面试问题主要围绕简历展开，还问了一些传统图像处理算法，一部分机器学习的推导，手推SVM跪了，凉凉。

面试的实习生，早上八点开始，大概有四十分钟。个人感觉问的问题不难，都是c++基础问题，例如类和结构体的区别，类的成员变量初始化方法等。然后让讲了一下项目，讲完后根据项目问了一些具体的细节。HR态度蛮好的，我总体回答的不好，基础太弱了，还需要加强。

笔试比较难，图像算法加机器学习算法，很具体，会有写公式的那种。只要50分就能参加面试，但是拿到50分也不容易，即使拿手机百度。希望以后参加校招的孩子们提前做好准备，做图像算法还是很注重算法原理和基础的。面试是HR加首席技术混合面，氛围很好，外企没有很多套路，主要还是看你技术。问了项目还有用什么语言，熟练程度怎么样，因为本科是自动化专业，编程基础不是很好。但是HR很犀利，上来直接问我对女性在互联网工作多数是花瓶，抗压能力不如男性怎么看，还有二胎政策对工作的影响，顿时心里就凉了。整个过程还算比较轻松愉快。虽然没过。

同学推荐的人工智能图像算法实习，面的很简单，面试的时候也是说随便聊聊，基本就问了项目。然后面了hr，聊了聊性格啊什么的。 感觉很简单，面完感觉也不错，然后说五一之后给通知。结果我其他的同学在我之后面的都收到了通知，我连据信都没有，彻底没了消息。不太懂，好歹发个据信啊，大老远去面的试。

一面简历面很简单，面试官还十分坦诚地说简历不能这么写，应该怎样怎样。二面机器学习，问了一些关于神经网络的非常基础的东西；三面工程和科研，我犯的错误是把自己不厉害的放在前面说，面试官当场对我的能力提出质疑，后面再说自己的强项时面试官已经不想听了。

先是人事面，随便聊些熟悉的领域、做过的项目、离职的原因。接着技术面，感觉面试官技术水平比较低，问的问题都是很简单，而且同一个简单的问题还需要向他解释几次他才明白。感觉他们所做的只是简单的调用商业图像算法库，对算法原理知之甚少。不适合想走技术路线的人。